土地覆盖分类产品(MCD12Q1.006)

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此星光明 发表于 2023/10/19 03:15:56 2023/10/19
【摘要】 ​简介土地覆盖分类产品(MCD12Q1.006)数据集是采用2001-2019年度获取的 MODIS Terra和Aqua反射率数据进行监督分类,并结合先验知识和辅助信息进一步完善特定类别得到的土地覆盖分类产品。Landsat-8卫星包含OLI(Operational Land Imager 陆地成像仪)和TIRS(Thermal Infrared Sensor 热红外传感器)两种传感器,每...

简介

土地覆盖分类产品(MCD12Q1.006)数据集是采用2001-2019年度获取的 MODIS Terra和Aqua反射率数据进行监督分类,并结合先验知识和辅助信息进一步完善特定类别得到的土地覆盖分类产品。
Landsat-8卫星包含OLI(Operational Land Imager 陆地成像仪)和TIRS(Thermal Infrared Sensor 热红外传感器)两种传感器,每16天可以实现一次全球覆盖。前言 – 人工智能教程
该数据集分辨率为500米,每个数据包含13个波段(土地覆盖类型1-5层、土地覆盖性质1-3层、土地覆盖性质评估1-3层、质量控制(QC)层和一个水掩膜层)。土地覆盖类型1-5层(LC_Type1-5)包含的五种土地覆盖类型如下:

(1)土地覆盖分类1:IGBP的全球植被分类方案

(2)土地覆盖分类2:美国马里兰大学(UMD格式)分类方案

(3)土地覆盖分类3:基于MODIS叶面积指数/光合有效辐射分类方案

(4)土地覆盖分类4:基于MODIS叶面积指数/光合有效辐射分类方案

(5)土地覆盖分类5:植物功能型(肺功能)分类方案

数据集ID: 

USGS/MCD12Q1/006

时间范围: 2001年-2019年

范围: 全球

来源: NASA

复制代码段: 

var images = pie.ImageCollection("USGS/MCD12Q1/006")

名称 单位 类型 无效值 值域范围 描述信息
LC_Type1 Class unit 8-bit 255 1~17 Land Cover Type 1: Annual International Geosphere - Biosphere Programme(IGBP) classification
LC_Type2 Class unit 8-bit 255 0~15 Land Cover Type 2:Annual University of Maryland(UMD) classification
LC_Type3 Class unit 8-bit 255 0~10 Land Cover Type 3: Annual Leaf Area Index(LAI) classification
LC_Type4 Class unit 8 - bit 255 0~8 Land Cover Type 4:Annual BIOME-Biogeochemical Cycles(BGC) classification
LC_Type5 Class unit 8-bit 255 0~11 Land Cover Type 5: Annual Plant Functional Types classification
LC_Prop1 Class unit 8 - bit 255 1~43 FAO-Land Cover Classification System 1(LCCS1)land cover layer
LC_Prop2 Class unit 8-bit 255 1~40 FAO - LCCS2 land use layer
LC_Prop3 Class unit 8 - bit 255 1~51 FAO-LCCS3 surface hydrology layer
LC_Prop1_Assessmen Percent unit 8-bit 255 0~100 LCCS1 land cover layer confidence
LC_Prop2_Assessmen Percent unit 8 - bit 255 0~100 LCCS2 land use layer confidence
LC_Prop3_Assessmen Percent unit 8-bit 255 0~100 LCCS3 surface hydrology layer confidence
QC Quality Flag unit 8 - bit 255 0~10 Product quality flags
LW Class unit 8-bit 255 1~2 Binary land(class 2) / water(class 1) mask derived from MOD44W
QC Class Table
value Description
0 Classified land: has a classification label and is land according to the water mask.
1 Unclassified land: not classified because of missing data but land according to the water mask, labeled as barren.
2 Classified water: has a classification label and is water according to the water mask.
3 Unclassified water: not classified because of missing data but water according to the water mask.
4 Classified sea ice: classified as snow/icebut water mask says it is water and less than 100 m elevation, switched to water.
5 Misclassified water: classified as water but water mask says it is land, switched to secondary label.
6 Omitted snow / ice: land according to the water mask that was classified as something other than snow but with a maximum annual temperature below 1◦ C, relabeled as snow / ice.
7 Misclassified snow/ice: land according to the water mask that was classified as snow but with a minimum annual temperature greater than 1◦ C, relabeled as barren.
8 Backfilled label: missing label from stabilization, filled with the pre-stabilized result.
9 Forest type changed: climate - based change to forest class.
LW Class Table
Value Color Description
0 1 c0dff Water
1 f9ffa4 Land

名称

范围

描述

date

string

影像日期

 

代码:

/**
* @File    :   MCD12Q1
* @Time    :   2020/7/21
* @Author  :   piesat
* @Version :   1.0
* @Contact :   400-890-0662
* @License :   (C)Copyright 航天宏图信息技术股份有限公司
* @Desc    :   加载全球土地覆盖分类(MCD12Q1.006)数据集
*/

//加载全球土地覆盖分类(MCD12Q1.006)数据
var img = pie.ImageCollection('USGS/MCD12Q1/006')
            .filterDate("2001-01-01", "2002-12-31")
            .select("LC_Type1")
            .mosaic();
print(img);
//设置预览参数
var visLC = {min: 1, max: 17,
            palette: ['05450a', '086a10', '54a708', '78d203', '009900',
                        'c6b044', 'dcd159', 'dade48', 'fbff13', 'b6ff05',
                        '27ff87', 'c24f44', 'a5a5a5', 'ff6d4c', '69fff8',
                        'f9ffa4', '1c0dff']};
//加载显示影像
Map.addLayer(img, visLC, "img");

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