five

Global Land Cover 2000 (GLC2000) Data|土地覆盖数据集|全球数据数据集

收藏
www.fao.org2024-10-26 收录
土地覆盖
全球数据
下载链接:
http://www.fao.org/geonetwork/srv/en/metadata.show?id=14014
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
GLC2000数据集是一个全球土地覆盖数据集,提供了2000年全球范围内的土地覆盖信息。该数据集将全球分为22个不同的土地覆盖类别,包括森林、草地、水体、城市等。
提供机构:
www.fao.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
在全球范围内,GLC2000数据集的构建基于多源遥感数据,包括SPOT-VGT和AVHRR等卫星影像。通过先进的图像处理技术和分类算法,如最大似然法和决策树,研究人员对全球地表覆盖类型进行了精细分类。这一过程涉及对影像的光谱特征、纹理信息和空间结构的综合分析,确保了分类结果的高精度和可靠性。
特点
GLC2000数据集以其全球覆盖和高分辨率著称,提供了19种主要地表覆盖类型的详细分类,包括森林、草地、农田和水体等。该数据集的分辨率达到1公里,能够捕捉到地表覆盖的细微变化。此外,GLC2000还具有时间一致性,为全球环境变化研究提供了重要的基础数据。
使用方法
GLC2000数据集广泛应用于环境科学、地理信息系统和生态学等领域。研究人员可以通过GIS软件加载该数据集,进行空间分析和模型构建,以评估土地利用变化对生态系统的影响。此外,GLC2000还可用于气候模型校准和环境政策制定,为全球环境保护和可持续发展提供科学依据。
背景与挑战
背景概述
全球土地覆盖数据集(Global Land Cover 2000, GLC2000)是由欧洲空间局(ESA)在2000年发起的一项重要项目,旨在提供全球范围内的土地覆盖信息。该项目汇聚了来自多个国家和机构的数据,通过遥感技术对地球表面进行详细分类,涵盖了森林、草原、水体、城市等多种土地类型。GLC2000的发布为全球环境监测、气候变化研究以及土地利用规划提供了关键数据支持,极大地推动了相关领域的科学研究与政策制定。
当前挑战
GLC2000数据集在构建过程中面临了多项挑战。首先,全球范围内的土地覆盖类型多样且复杂,如何准确分类是一个巨大的难题。其次,不同地区的数据获取条件差异显著,部分区域由于气候、地形等因素导致数据质量参差不齐。此外,数据集成过程中需要处理来自多个来源的数据,确保其一致性和准确性也是一项艰巨任务。最后,随着时间的推移,土地覆盖变化迅速,如何更新和维护数据集以反映最新的土地利用状况也是一个持续的挑战。
发展历史
创建时间与更新
Global Land Cover 2000 (GLC2000) Data 数据集创建于2000年,旨在提供全球范围内的土地覆盖信息。该数据集的更新时间相对较少,主要集中在初始发布后的几年内进行小幅度的修正和补充。
重要里程碑
GLC2000数据集的创建标志着全球土地覆盖研究进入了一个新的阶段。其首次提供了全球尺度的土地覆盖分类,涵盖了22种不同的土地覆盖类型。这一数据集的发布极大地促进了全球环境监测、气候变化研究和生态系统管理等领域的发展。此外,GLC2000还为后续的全球土地覆盖数据集(如MODIS Land Cover)提供了重要的参考和基准。
当前发展情况
当前,GLC2000数据集在土地覆盖研究领域仍然具有重要地位。尽管后续出现了更为精细和动态的数据集,如Copernicus Land Monitoring Services提供的全球土地覆盖数据,GLC2000作为早期全球土地覆盖的代表,其历史价值和基准作用不可忽视。它为全球环境变化研究提供了基础数据支持,并在多个国际合作项目中被广泛应用。此外,GLC2000的数据分类方法和处理技术也为后续数据集的开发提供了宝贵的经验和技术参考。
发展历程
  • Global Land Cover 2000 (GLC2000) Data首次发布,该数据集由欧洲空间局(ESA)主导,旨在提供全球范围内的土地覆盖信息。
    2000年
  • GLC2000数据集首次应用于全球环境变化研究,特别是在气候模型和生态系统评估中。
    2003年
  • GLC2000数据集被广泛用于全球土地利用和土地覆盖变化(LUCC)分析,成为相关研究的重要数据源。
    2005年
  • GLC2000数据集的精度提升和更新版本发布,进一步增强了其在环境监测和政策制定中的应用。
    2008年
  • GLC2000数据集被纳入多个国际环境监测项目,如联合国环境规划署(UNEP)的全球环境监测系统(GEMS)。
    2010年
常用场景
经典使用场景
在全球环境变化研究领域,Global Land Cover 2000 (GLC2000) 数据集被广泛用于分析和监测全球土地覆盖的时空变化。该数据集通过高分辨率的遥感图像,提供了全球范围内22种主要土地覆盖类型的详细分类,为研究者提供了宝贵的数据资源。其经典使用场景包括但不限于:土地利用变化分析、生态系统服务评估、气候模型校准以及生物多样性研究。
解决学术问题
GLC2000 数据集在解决全球土地覆盖变化这一关键学术问题上发挥了重要作用。通过提供一致且标准化的全球土地覆盖数据,该数据集帮助研究者量化和理解人类活动对自然环境的影响,特别是在城市化、农业扩张和森林砍伐等方面。此外,GLC2000 数据集还为气候变化研究提供了基础数据,有助于评估土地利用变化对气候系统的反馈效应,从而推动了相关领域的科学进展。
衍生相关工作
基于 GLC2000 数据集,许多后续研究和工作得以开展。例如,研究者利用该数据集开发了更精细的土地覆盖分类模型,提高了数据的空间分辨率和分类精度。此外,GLC2000 数据集还激发了多个全球土地覆盖数据库的建设,如 MODIS Land Cover 和 ESA CCI Land Cover,这些数据库在数据集成和长期监测方面提供了重要支持。通过这些衍生工作,GLC2000 数据集不仅丰富了土地覆盖研究的理论基础,还推动了相关技术的创新和发展。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
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?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

China Health and Nutrition Survey (CHNS)

China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。

www.cpc.unc.edu 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

Wind Turbine Data

该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。

www.kaggle.com 收录

UAV123

从低空无人机捕获的视频与流行的跟踪数据集 (如OTB50,OTB100,VOT2014,VOT2015,TC128和ALOV300) 中的视频本质上不同。因此,我们提出了一个新的数据集 (UAV123),其序列来自空中视点,其子集用于长期空中跟踪 (UAV20L)。我们新的UAV123数据集包含总共123个视频序列和超过110K帧,使其成为仅次于ALOV300的第二大对象跟踪数据集。所有序列都用直立的边界框完全注释。数据集可以很容易地与视觉跟踪器基准集成。它包括无人机数据集的所有边界框和属性注释。还请使用包含序列和跟踪器配置的修改后的文件 “configSeqs.m” 和 “configTrackers.m” 下载修改后的跟踪器基准。另外,请注意,文件 “perfPlot.m” 已根据本文中描述的属性进行了修改以进行评估。

OpenDataLab 收录

中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)

1945-2024年度,中国近海台风路径数据集,包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。 数据源为获取温州台风网(http://www.wztf121.com/)的真实观测路径数据,经过处理整合后形成文件,如使用csv文件需使用文本编辑器打开浏览,否则会出现乱码,如要使用excel查看数据,请使用xlsx的格式。

国家海洋科学数据中心 收录