20年中国灌溉耕地分布数据集
中国灌溉耕地分布数据集（2000-2019,IrriMap_CN）在县级灌溉面积统计数据基础上，通过对多源灌溉产品协同指标进行统计数据的空间降尺度，得到初版全国2000-2019年逐年500米分辨率的灌溉耕地数据集（IrriMap_Syn）；基于时空滤波准则从IrriMap_Syn中提取全国范围内的有效训练样本，采用优选的训练特征参数和随机森林分类器，在遥感云计算平台上进行局部自适应分类，生成更高精度的时序灌溉耕地产品（IrriMap_CN）。
中国灌溉耕地分布数据集（2000-2019,IrriMap_Syn）在县级灌溉面积统计数据基础上，通过对多源灌溉产品协同指标进行统计数据的空间降尺度，得到初版全国2000-2019年逐年500米分辨率的灌溉耕地数据集（IrriMap_Syn）。
灌溉数据的作用是为了提高农业生产的效率和产量，促进农业现代化。通过灌溉，可以为植物提供适量的水分，保证农作物的正常生长发育，增加产量；还可以为土壤提供充足的水分，促进土壤肥力的增加，增加土壤的生产力。此外，灌溉还可以解决干旱地区的饮水问题，保障人民的生产和生活需求。因此，灌溉数据的收集和分析可以帮助农业决策者制定科学的灌溉方案，达到提高农业生产水平的目的。
CAS/IRRIMAP_CN
时间范围: 2000年-2019年
范围: 中国
来源:
复制代码段:
var images = pie.ImageCollection("CAS/IRRIMAP_CN")
数据集ID:
CAS/IRRIMAP_SYN
时间范围: 2000年-2019年
范围: 中国
来源:
复制代码段:
var images = pie.ImageCollection("CAS/IRRIMAP_SYN")
| 名称 | 类型 | 分辨率（m） | 描述信息 |
|---|---|---|---|
| B1 | Float | 1000 | 灌溉地 |
名称 |
范围 |
描述 |
|---|
date |
string |
影像日期 |
代码：
//两个数据集
var images = pie.ImageCollection("CAS/IRRIMAP_SYN")
var images = pie.ImageCollection("CAS/IRRIMAP_CN")
.select("B1")
// 输出影像信息
print(images)
// 设置图层显示参数
var visParam = {//min: -30, max: 30,
palette: [
"#040274",
"#040281",
"#0502a3",
"#0502b8",
"#0502ce",
"#0502e6",
"#0602ff",
"#235cb1",
"#307ef3",
"#269db1",
"#30c8e2",
"#32d3ef",
"#3be285",
"#3ff38f",
"#86e26f",
"#3ae237",
"#b5e22e",
"#d6e21f",
"#fff705",
"#ffd611",
"#ffb613",
"#ff8b13",
"#ff6e08",
"#ff500d",
"#ff0000",
"#de0101",
"#c21301",
"#a71001",
"#911003"
],
};
//定位地图中心
Map.setCenter(108.25, 33.52, 2);
//加载显示数据
Map.addLayer(images, visParam,"img")
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