1972-2019全球不透水面30米分辨率产品

举报
此星光明 发表于 2024/02/28 09:59:11 2024/02/28
【摘要】 ​1972-2019全球不透水面30米分辨率产品(GISA-2.0)武汉大学Landsat全球地物识别年度产品前言 – 人工智能教程时相:1972-2019范围:全球数据来源:武汉大学(黄昕教授团队)引用代码:dataset = aie.ImageCollection('GISA_V02_1972_2019')分辨率30波段名称描述最小值最大值Map不透水面变化037数据属性数值类型0非目标...

1972-2019全球不透水面30米分辨率产品(GISA-2.0)

武汉大学Landsat全球地物识别年度产品前言 – 人工智能教程

时相:

1972-2019

范围:

全球

数据来源:

武汉大学(黄昕教授团队)

引用代码:

dataset = aie.ImageCollection('GISA_V02_1972_2019')

分辨率

30

波段

名称 描述 最小值 最大值
Map 不透水面变化 0 37

数据属性

数值 类型
0 非目标区域
1 1972年
2 1978年
3 1985年
4 1986年
5 1987年
6 1988年
7 1989年
8 1990年
9 1991年
10 1992年
11 1993年
12 1994年
13 1995年
14 1996年
15 1997年
16 1998年
17 1999年
18 2000年
19 2001年
20 2002年
21 2003年
22 2004年
23 2005年
24 2006年
25 2007年
26 2008年
27 2009年
28 2010年
29 2011年
30 2012年
31 2013年
32 2014年
33 2015年
34 20166年
35 2017年
36 2018年
37 2019年

 

1972-2019全球不透水面30米分辨率产品(GISA-2.0) 简介与Notebook示例

此数据集采用自1972年来的超过三百万景Landsat影像, 研发了一套从20世纪70年代至今的最细时空粒度的全 球不透水面产品(GISA)。以全球270个城市随机选取的120,777参考点验证, 其漏报率、虚警率和F-score分别为 5.16%、0.82%和0.954. 本数据集基于团队提出的一种新的全球ISA地图绘制方法, 包括半自动全局样本采集、局部自适应分类和时空后处理,提供1985年以前的全球不透水面(ISA)分布, 具有最长的时间跨度(1972~2019年)和最高的精度(经大量随机验证点和第三方验证样本集评价),此外将整个全球陆表作为实验区域来提取ISA(不是仅从城市范围内提取), 因此数据集成果有效减少了低估。

全球不透水面30米分辨率产品有以下几个作用:

1. 地质调查:全球不透水面30米分辨率产品可用于地质调查,帮助研究人员了解地球表面的不透水面分布情况,包括湖泊、河流、湿地等,为地质学家提供宝贵的地质信息。

2. 水资源管理:该产品可帮助水资源管理部门监测全球不透水面的变化和分布情况,为水资源的合理利用和管理提供数据支持。此外,它还可用于评估水资源的可持续性,提供决策者更好的洪涝风险评估和水资源规划。

3. 环境保护:全球不透水面30米分辨率产品能够提供全球范围内的湖泊、河流、湿地等不透水面的分布情况,对于环境保护和生态系统恢复具有重要意义。它可以作为评估湖泊和河流生态系统健康状况的重要指标,为环境保护提供参考依据。

4. 地表覆盖分类:全球不透水面30米分辨率产品可用于地表覆盖分类,帮助区分不同类型的土地覆盖,如水域、草地、建筑物等。这对于城市规划、土地利用管理以及自然资源管理具有重要意义。

总之,全球不透水面30米分辨率产品在地质调查、水资源管理、环境保护和地表覆盖分类等领域都有重要的应用价值,能够提供全球不透水面的分布情况和变化趋势,为相关决策提供数据支持。

影像集合检索

import aie
aie.Authenticate()
aie.Initialize()
# 指定需要检索的区域
feature_collection = aie.FeatureCollection('China_Province') 

#指定检索数据集,可设置检索的时间范围
dataset = aie.ImageCollection('GISA_V02_1972_2019') \
             .filterBounds(feature_collection) \
             .mosaic()\
             .clipToCollection(feature_collection)

imgs = dataset.select(['Map']);

map = aie.Map(
    center=imgs.getCenter(),
    height=800,
    zoom=6
)

vis_params = {
    'bands': 'Map',
    'min': 1,
    'max': 37,
    'palette': [
        '#2c7bb6','#ffffff','#d7191c'
    ]
}

map.addLayer(
    imgs.updateMask(imgs.gt(aie.Image(0))),
    vis_params,
    'Map',
    bounds=imgs.getBounds()
)
map

 单景影像检索

import aie
aie.Authenticate()
aie.Initialize()

img = aie.Image('GISA_v02_1972_2019_40N_115E')

map = aie.Map(
    center=img.getCenter(),
    height=800,
    zoom=9
)

vis_params = {
    'bands': 'Map',
    'min': 1,
    'max': 37,
    'palette': [
        '#2c7bb6','#ffffff','#d7191c'
       
    ]
}

map.addLayer(
    img.updateMask(img.gt(aie.Image(0))),
    vis_params,
    'Map',
    bounds=img.getBounds()
)
map

结果 

 数据引用和说明

此数据集由武汉大学的杨杰和黄昕教授团队研究生产。有关此数据产品正确引用的更多详细信息,请参阅武汉大学遥感信息处理研究所(IRSIP)黄昕教授团队主页。 引用方式: Huang, X., Song, Y., Yang, J., Wang, W., Ren, H., Dong, M., Feng, Y., Yin, H., & Li, J. (2022). Toward accurate mapping of 30-m time-series global impervious surface area (GISA). International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 109, 102787, Redirecting.

Huang X, Li J, Yang J, Zhang Z, Li D, Liu X. 2021. 30 m global impervious surface area dynamics and urban expansion pattern observed by Landsat satellites: from 1972 to 2019. Science China Earth Sciences, 64, 30 m global impervious surface area dynamics and urban expansion pattern observed by Landsat satellites: From 1972 to 2019 | Science China Earth Sciences

黄昕, 李家艺, 杨杰, 张震, 李冬瑞, 刘小平, Landsat卫星观测下的30m全球不透水面年度动态与城市扩张模式(1972~2019), 中国科学:地球科学, ISSN 1674-7240, <bold>Landsat</bold>卫星观测下的<bold>30</bold>m全球不透水面年度动态与城市扩张模式<bold>(1972</bold>~<bold>2019)</bold>.

【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。