2017-2022年全球30米冬季麦类作物空间分布数据集

本数据集基于Landsat-7、Landsat-8和Sentinel-2光学遥感影像，利用冬季麦类作物抽穗期至收获期NDVI与其他地物NDVI的差异，设计了冬季麦类作物指数（WTCI，Winter-Triticeae Crops Index）,开发了一种无需训练样本的冬季麦类作物识别新方法，并生产了2017-2022年全球66个国家（覆盖全球99.19%的冬季麦类作物种植面积）30米分辨率的冬季麦类作物空间分布数据集。经野外调查样本和谷歌地球目视解译样本验证，使用WTCI方法生产的冬季麦类作物分布图的生产者精度、用户精度和总体精度分别为81.12%、87.85%和87.7%。与美国的CDL数据集和欧洲的EuroCrops数据集相比，该数据集的总体精度在大多数区域都超过了80%。此外，冬季麦类作物的识别面积与省（州）级、市级或县级的统计面积具有良好的一致性。