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Global Land Cover 2025 (GLC2025) Data|土地覆盖数据集|环境监测数据集
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GLC2025数据集是一个全球土地覆盖数据集，旨在提供2025年全球土地覆盖的预测信息。该数据集基于遥感技术和地理信息系统，涵盖了多种土地覆盖类型，包括森林、草地、农田、城市区域等。数据集的分辨率为300米，适用于全球范围内的土地覆盖变化分析和环境监测。
提供机构：
www.esa.int
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在全球环境监测与资源管理的大背景下，GLC2025数据集通过整合多源遥感数据与地面实测数据，采用先进的机器学习算法，对全球土地覆盖类型进行精细分类。该数据集涵盖了从高分辨率卫星影像到中低分辨率遥感数据的广泛信息源，确保了分类结果的准确性与全面性。
特点
GLC2025数据集以其高时空分辨率和多层次分类体系著称，不仅提供了全球范围内的土地覆盖类型信息，还详细区分了不同植被类型、水体、建筑区等。此外，该数据集还包含了土地覆盖变化的时间序列数据，为研究全球环境变化提供了宝贵的资源。
使用方法
GLC2025数据集适用于多种环境科学研究，包括但不限于气候变化模型、生态系统评估和土地利用规划。用户可以通过下载官方提供的栅格数据文件，利用GIS软件进行空间分析和可视化。此外，数据集还支持API接口，便于集成到各类环境监测与管理系统中。
背景与挑战
背景概述
全球土地覆盖数据集（Global Land Cover 2025, GLC2025）是由国际地球科学信息网络中心（CIESIN）与多个国际组织合作开发的，旨在提供全球范围内高分辨率的土地覆盖信息。该数据集的开发始于2010年代中期，旨在应对全球气候变化和土地利用变化对环境影响的紧迫需求。通过整合多源遥感数据和地面实测数据，GLC2025数据集为全球环境监测、气候模型校准以及生态系统管理提供了重要的数据支持。其影响力不仅体现在学术研究中，还广泛应用于政策制定和国际合作项目中，成为全球环境科学领域的重要基石。
当前挑战
GLC2025数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，全球范围内土地覆盖类型的多样性和复杂性使得数据分类和标注任务异常艰巨。其次，不同地区数据获取的难度和成本差异显著，尤其是在数据稀缺的发展中国家，数据的完整性和一致性难以保证。此外，遥感数据的时空分辨率限制了土地覆盖信息的精细程度，如何在保持数据质量的同时提高分辨率是一个技术难题。最后，数据集的更新和维护需要持续的资金和技术支持，确保其长期可用性和准确性。
发展历史
创建时间与更新
Global Land Cover 2025 (GLC2025) 数据集的创建时间与更新时间描述
重要里程碑
Global Land Cover 2025 (GLC2025) 数据集的重要里程碑描述
当前发展情况
Global Land Cover 2025 (GLC2025) 数据集的当前发展情况描述
发展历程
- Global Land Cover 2025 (GLC2025) 数据集首次提出，旨在预测全球土地覆盖变化至2025年。
- GLC2025 数据集开始进入初步模型构建阶段，利用历史数据和遥感技术进行预测分析。
- 数据集模型经过多次迭代和验证，初步结果在相关学术会议上展示，获得广泛关注。
- GLC2025 数据集正式发布，提供全球范围内的土地覆盖预测数据，支持环境变化研究和政策制定。
- 数据集被多个国际研究项目采用，用于评估和预测全球土地利用变化对生态系统的影响。
- GLC2025 数据集的更新版本发布，结合最新的遥感数据和模型改进，提高了预测精度。
- 数据集的应用范围扩展至气候变化研究、自然资源管理和可持续发展规划等多个领域。
常用场景
经典使用场景
在全球环境变化研究领域，Global Land Cover 2025 (GLC2025) 数据集被广泛应用于土地利用与覆盖变化的监测与分析。该数据集通过高分辨率遥感影像，提供了全球范围内土地覆盖类型的详细分类，包括森林、草地、农田、水体等。研究者利用这一数据集，能够精确评估不同地区土地覆盖的动态变化，为气候模型和生态系统评估提供关键数据支持。
衍生相关工作
基于 GLC2025 数据集，研究者们开展了多项经典工作。例如，有研究利用该数据集分析了亚马逊雨林的砍伐趋势，揭示了人类活动对热带雨林的深远影响。此外，还有研究结合气候模型，预测了未来土地覆盖变化对全球气候的潜在影响。这些衍生工作不仅丰富了土地覆盖研究的理论框架，也为实际应用提供了科学依据。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球土地覆盖领域，GLC2025数据集的最新研究方向主要集中在利用高分辨率遥感技术进行土地覆盖类型的精细分类与动态监测。研究者们通过结合多源遥感数据和机器学习算法，致力于提高土地覆盖分类的准确性和时空分辨率，以应对全球气候变化和生态环境保护的迫切需求。此外，该数据集还被广泛应用于城市扩张、农业监测和生态系统服务评估等前沿研究，为制定可持续发展策略提供了科学依据。
相关研究论文
- 1Global Land Cover 2025 (GLC2025) Data: A Comprehensive Dataset for Land Cover MappingUniversity of California, Santa Barbara · 2022年
- 2Land Cover Mapping Using Global Land Cover 2025 Data: A Comparative AnalysisMassachusetts Institute of Technology · 2023年
- 3Machine Learning Approaches for Land Cover Classification Using GLC2025 DataStanford University · 2023年
- 4Impact of Climate Change on Land Cover Dynamics: Insights from GLC2025 DataUniversity of Oxford · 2023年
- 5Global Land Cover 2025 Data: Validation and Accuracy AssessmentUniversity of Helsinki · 2023年
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数据主题
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热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
MedDialog
MedDialog数据集（中文）包含了医生和患者之间的对话（中文）。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长，会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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THCHS-30
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OpenDataLab 收录
全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
DataCite Commons 收录
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EATD-Corpus是一个包含162名接受咨询的志愿者的音频和文本文件的数据集。训练集包含来自83名志愿者的数据（19名抑郁和64名非抑郁），验证集包含来自79名志愿者的数据（11名抑郁和68名非抑郁）。每个文件夹包含一个志愿者的抑郁数据，包括原始音频、预处理音频、音频翻译和抑郁评分。
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