遥感数据（GEE平台）介绍及简单可视化（一）｜开篇：欧洲土地覆盖与城市扩张时序分析

遥感大数据和云计算平台的飞速发展，推动了地理空间科学研究的跨越式进步。Google Earth Engine（GEE）作为全球领先的遥感与地理分析平台，集成了上千个高质量地球观测数据集，为生态环境、城市规划、农业评估等领域提供了极大的便利。

本系列将系统梳理GEE平台中的核心遥感数据，结合代码实战，帮助大家快速掌握数据特点和应用方法。本期我们以“土地利用/覆盖（Land Use / Land Cover, LULC）”数据为起点，带大家深入了解Copernicus CORINE Land Cover数据集，并以意大利为例，展开多期城市扩张变化分析。

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一、GEE数据集结构与LULC产品

GEE平台遥感数据类型丰富，官方按主题分为四大类：

• Basics：基础地理（高程、航空和卫星影像、土地覆盖）
• Geography：地理过程（大气、气候、水体、土壤等）
• Biosphere：生物圈（植被指数、生态系统、生物量等）
• Human Dimensions：人类活动（农业、人口、基础设施）

其中，**土地利用/土地覆盖（LULC）**是环境监测与区域研究中最常用的主题之一，拥有众多权威产品，如CORINE、CGLS、MODIS Land Cover、Dynamic World等。

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二、Copernicus CORINE Land Cover 数据集介绍

CORINE（Coordination of Information on the Environment）Land Cover 是欧盟Copernicus计划的重要组成部分，由欧洲环境署（EEA）协调，自1985年起生产，已覆盖39个欧洲国家，拥有5个时间节点（1990、2000、2006、2012、2018），标准化了土地覆盖分类体系，广泛应用于环境政策制定、城市扩张监测、土地利用变化分析等领域。

主要特点：

• 空间分辨率：100米
• 分类体系：44类，最小映射单元25公顷
• 时间序列：1990/2000/2006/2012/2018
• 覆盖区域：欧洲及周边
• 数据来源：多源卫星影像+实地调查

常见城市用地类别：111~142（包括城市连续建成区、分散建成区、工业、交通、人工地表等）

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三、GEE平台基础加载与可视化代码

以2012年CORINE数据为例，演示数据加载和可视化方法：

// 1. 加载2012年CORINE土地覆盖数据
var dataset = ee.Image('COPERNICUS/CORINE/V20/100m/2012');
var landCover = dataset.select('landcover');

// 2. 以意大利为中心显示
Map.setCenter(16.436, 39.825, 6);
Map.addLayer(landCover, {