2020年中国林分平均高数据集

基于LiDAR森林样地数据集，结合多源遥感数据，利用机器学习预测生成了2020年中国林分平均高数据集，包括2020年中国森林算术平均高和加权平均高2个数据集，空间分辨率30m。

Based on the LiDAR forest plot dataset and combined with multi-source remote sensing data, we developed the 2020 China forest stand average height dataset via machine learning prediction. This dataset includes two sub-datasets: the 2020 China forest arithmetic average height and the weighted average height, with a spatial resolution of 30 meters.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是基于LiDAR森林样地数据和多源遥感数据，通过机器学习方法生成的2020年中国森林林分平均高空间分布数据，包含算术平均高和加权平均高两个子集，空间分辨率为30米。数据集覆盖中国全境，时间范围为2020年，存储为栅格图像格式，总量2.87GB，适用于地理学和生态学等学科研究。数据为公开共享，但使用需遵循特定的引用和致谢规范。