2020年中国各城市建成区数据

本数据集采用 Sentinel-1/SAR 和 Sentinel-2 / 光学数据，基于 Google Earth Engine 平台提取不透水面并转换为建成区，覆盖 2020 年中国 433 个人口超 30 万城市。不透水面平均总体精度 95.57%、Kappa 系数 0.91，与官方统计年鉴拟合优度 R²=0.82，精度高于 GlobeLand30 (2020) 和 Urban Extents (2020)，可用于城市扩张分析、环境评价及 SDG11.3.1 指标监测。This dataset utilizes Sentinel-1/SAR and Sentinel-2/optical data, extracts impervious surfaces and converts them into built-up areas via the Google Earth Engine platform, covering 433 cities in China with a population exceeding 300,000 in 2020. The average overall accuracy of impervious surface extraction reaches 95.57%, with a Kappa coefficient of 0.91. The goodness of fit (R²) between this dataset and official statistical yearbooks is 0.82. Its accuracy outperforms that of GlobeLand30 (2020) and Urban Extents (2020). This dataset can be applied to urban expansion analysis, environmental assessment and SDG 11.3.1 indicator monitoring.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为2020年中国各城市建成区数据，基于Sentinel遥感数据和Google Earth Engine平台提取，覆盖433个人口超30万的城市，精度高（总体精度95.57%），适用于城市扩张分析和可持续发展目标监测。数据为矢量格式，空间分辨率10米，提供详细的建成区信息。