有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
National Land Cover Database (NLCD)|土地覆盖数据集|土地利用数据集
收藏www.mrlc.gov2024-10-27 收录
下载链接：
https://www.mrlc.gov/data
下载链接
链接失效反馈资源简介：
NLCD是美国国家土地覆盖数据库，提供了美国大陆和夏威夷的土地覆盖和土地利用信息。数据集包括多种土地覆盖类别，如森林、草地、水体、城市区域等，以及相关的土地利用变化信息。
提供机构：
www.mrlc.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
.png)
构建方式
National Land Cover Database (NLCD) 数据集的构建基于多源遥感数据和地面实测数据的综合应用。通过高分辨率卫星影像，结合地理信息系统（GIS）技术，对美国本土及其领土进行详细的土地覆盖分类。数据处理流程包括影像预处理、特征提取、分类算法应用和后处理校正，确保分类结果的准确性和一致性。
特点
NLCD 数据集以其高精度和多时相特性著称，涵盖了从1992年至今的多个时间点，提供了土地覆盖变化的动态监测能力。其分类体系包括16种主要土地覆盖类型，如森林、草地、水体等，满足了不同研究需求。此外，NLCD 数据集还提供了多种辅助数据，如土地利用变化数据和植被指数，增强了其应用的广泛性。
使用方法
NLCD 数据集广泛应用于生态学、环境科学、城市规划等多个领域。研究人员可以通过下载NLCD数据集，利用GIS软件进行空间分析，评估土地覆盖变化对生态系统的影响。此外，NLCD 数据集还可用于模型构建，如气候模型和生态模型，以预测未来土地利用变化趋势。数据集的开放获取政策也促进了其在学术研究和政策制定中的应用。
背景与挑战
背景概述
国家土地覆盖数据库（National Land Cover Database, NLCD）是由美国地质调查局（USGS）和联邦地理数据委员会（FGDC）联合开发的一项重要资源，旨在提供高分辨率的土地覆盖和土地利用信息。自1992年首次发布以来，NLCD已成为环境监测、生态评估和自然资源管理等领域的重要工具。其核心研究问题包括土地覆盖类型的精确分类、时空变化分析以及对气候变化和人类活动的响应。NLCD的持续更新和扩展，不仅提升了数据的质量和覆盖范围，还为相关领域的研究提供了坚实的基础。
当前挑战
尽管NLCD在土地覆盖研究中具有重要地位，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，土地覆盖类型的多样性和复杂性使得分类过程充满挑战，尤其是在城市化进程加快的地区。其次，数据更新的频率和成本问题限制了其及时性和广泛应用。此外，NLCD在处理跨区域和跨时间尺度的数据一致性方面也存在困难，这影响了其在长期生态研究和全球气候模型中的应用。最后，数据隐私和安全问题也是NLCD在实际应用中需要解决的重要问题。
发展历史
创建时间与更新
National Land Cover Database (NLCD) 创建于2001年，由美国地质调查局（USGS）和美国环境保护署（EPA）联合开发。该数据集自创建以来，每五年进行一次主要更新，最近一次更新是在2019年，涵盖了2016年的数据。
重要里程碑
NLCD的首次发布标志着美国在土地覆盖数据标准化和公开化方面的重要进展。2006年，NLCD发布了首个全国范围内的土地覆盖数据，极大地提升了环境监测和资源管理的效率。2011年的更新引入了更高分辨率的遥感数据，显著提高了数据精度。2016年的更新则进一步整合了多种数据源，增强了数据的多维度和综合性。
当前发展情况
当前，NLCD已成为全球土地覆盖数据集的标杆，广泛应用于生态系统评估、气候变化研究、灾害风险管理等多个领域。其持续的更新和扩展，不仅为科学研究提供了坚实的基础，也为政策制定和公众教育提供了宝贵的数据支持。未来，NLCD有望通过引入人工智能和大数据分析技术，进一步提升数据处理和应用的效率和深度，为全球环境治理和可持续发展做出更大贡献。
发展历程
- 美国地质调查局（USGS）首次发布国家土地覆盖数据库（NLCD），旨在提供全国范围内的土地覆盖信息。
- NLCD 2001版本发布，首次采用Landsat 7 ETM+卫星数据，提供更详细和准确的土地覆盖分类。
- NLCD 2006版本发布，进一步改进数据质量和分类精度，并首次引入城市土地覆盖分类。
- NLCD 2011版本发布，更新了土地覆盖数据，并增加了对湿地和农业用地的详细分类。
- NLCD 2016版本发布，引入了更高分辨率的Landsat 8 OLI数据，提升了数据的空间分辨率和分类精度。
- NLCD 2021版本发布，继续更新和扩展土地覆盖数据，并增加了对气候变化影响的评估。
常用场景
经典使用场景
在地理信息科学领域，National Land Cover Database (NLCD) 数据集被广泛用于土地覆盖和土地利用变化的监测与分析。该数据集提供了美国本土详细的地表覆盖信息，包括森林、草地、水体、城市区域等多种类型。研究者利用NLCD数据集进行空间分析，评估生态系统的健康状况，以及预测气候变化对地表覆盖的影响。
衍生相关工作
NLCD数据集的广泛应用催生了众多相关研究工作。例如，基于NLCD数据集的生态系统服务评估模型，为生态经济学研究提供了重要数据支持。此外，NLCD数据集还被用于开发土地覆盖变化预测模型，帮助研究者预测未来土地利用变化趋势。在遥感技术领域，NLCD数据集的分析方法也被应用于其他国家和地区的土地覆盖数据集，推动了全球土地覆盖研究的进展。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来，国家土地覆盖数据库（NLCD）在环境科学和地理信息系统领域引起了广泛关注。研究者们利用NLCD数据集，深入探讨了土地利用变化对生态系统服务的影响。通过结合遥感技术和地理信息系统，研究不仅揭示了城市扩张和农业活动对自然环境的冲击，还评估了这些变化对水资源、生物多样性和气候调节功能的长期影响。此外，NLCD数据集还被应用于灾害风险评估和气候变化适应策略的制定，为政策制定者提供了科学依据。这些研究不仅提升了我们对土地覆盖变化的理解，也为可持续土地管理提供了重要参考。
相关研究论文
- 1The National Land Cover DatabaseMulti-Resolution Land Characteristics Consortium · 2011年
- 2Land cover change in the conterminous United States from 1973 to 2016Nature Publishing Group · 2019年
- 3Mapping urban land cover using Landsat data: A comparison of machine learning algorithmsElsevier · 2018年
- 4Assessing the accuracy of the National Land Cover Database (NLCD) land cover maps for the conterminous United StatesElsevier · 2017年
- 5Land cover mapping in support of the National Land Cover Database: Recent accomplishments and future prioritiesElsevier · 2014年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
DAGM 2007
DAGM 2007数据集是一个用于工业图像分类的基准数据集，主要用于研究表面缺陷检测。该数据集包含6个不同类别的图像，每个类别有1000张正常图像和150张带有缺陷的图像。数据集的目的是评估和比较不同算法在工业图像中的缺陷检测能力。
www.ais.uni-bonn.de 收录
舌象数据集
本数据集共包含舌象图像资料700份，其中每份图像数量不等；图像是在同一采集环境下，用使用道生四诊仪（DS-1）设备采集，拍摄时受试者取正坐位，并保持情绪稳定，采集舌象前嘱受试者避免食用带颜色的食物，避免染苔，必要时可漱口后再采集，分别取舌根、舌中、舌尖、舌边4个部位进行分割，并提取舌色、苔色特征。
国家人口健康科学数据中心 收录