一文说清楚大尺度长时序高精度土地利用数据集及GEE的调用方式

昨天在分享了两个大尺度长时序土地利用数据集，今天在此基础再次分享几个土地利用数据集，希望对当前能够获取的大尺度长时序高精度土地利用数据集进行一个系统总结，希望有助于大家开展有关研究。这些数据集都非常棒。大家可以比较使用。

CGLS-LC100数据集

哥白尼全球陆地服务 (CGLS) 是陆地服务的一部分，用于运营一个多用途服务组件，提供一系列有关全球陆地表面状况和演变的生物地球物理产品，时间跨度是2015-2019年，分辨率是100米。虽然这个数据只有100米，但是实际上分类精度和效果是很不错的。其效果图和GEE调用链接如下：

var year = 2019;
var filePath = 'COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global/'+year.toString();
var dataset = ee.Image(filePath).select('discrete_classification');

Map.setCenter(-88.6, 26.4, 1);

Map.addLayer(dataset, {}, 'Land Cover');

GLC_FCS30D数据集

GLC_FCS30D数据集是2024年发布在ESSD期刊上的论文，是一个非常庞大的数据集，时间跨度从1985年开始，分辨率是30米。与之前推文介绍的CLCD数据不同，GLC_FCS30D数据集是全球的。而且地物分类更细致，其分类表如下所示。毫不夸张地说，GLC_FCS30D数据集是土地利用研究的大成者，真正属于大尺度长时序。其效果和调用代码如下所示：

var annual = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GLC-FCS30D/annual"),
    five_year = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/GLC-FCS30D/five-years-map");
    
//Setup basemaps
var snazzy = require("users/aazuspan/snazzy:styles");
snazzy.addStyle("https://snazzymaps.com/style/132/light-gray", "Grayscale");


var palette = [
  "#ffff64", "#ffff64", "#ffff00", "#aaf0f0", "#4c7300", "#006400", "#a8c800", "#00a000", 
  "#005000", "#003c00", "#286400", "#285000", "#a0b432", "#788200", "#966400", "#964b00", 
  "#966400", "#ffb432", "#ffdcd2", "#ffebaf", "#ffd278", "#ffebaf", "#00a884", "#73ffdf", 
  "#9ebb3b", "#828282", "#f57ab6", "#66cdab", "#444f89", "#c31400&#