GEE调用中国(China Land Cover Dataset,简称CLCD)1990-2022年30米分辨率的土地分类数据

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GEE土地分类:中国30米年度土地覆盖产品annual China Land Cover Dataset, CLCD(面积提取)_30米土地利用数据gee-优快云博客

简介

中国陆地覆盖数据集(China Land Cover Dataset,简称CLCD)是一个用于描述中国陆地覆盖类型和空间分布的数据集。该数据集由中国科学院遥感与数字地球研究所和国土资源部空间信息工程国家重点实验室联合开发,并定期更新。

CLCD数据集使用遥感影像和地理信息系统技术,结合人工解译和算法分类方法,对中国的土地覆盖进行了精确的分类和分析。它提供了具有高空间分辨率和详细分类信息的中国陆地覆盖地图。目前,CLCD数据集包含了九类主要的陆地覆盖类型,包括耕地、林地、草地、水域、城市、湿地、沙地、裸地和冰雪。

CLCD数据集具有以下特点和优势:
1. 高空间分辨率:CLCD数据集的空间分辨率可达30米,能够提供细致的地表覆盖信息。
2. 详细分类信息:CLCD数据集将陆地覆盖类型细分为多个分类,具有更精确的分类信息。
3. 定期更新:CLCD数据集会定期进行更新,以保持数据的及时性和准确性。
4. 数据共享:CLCD数据集是开放获取的,可以供科研机构、政府部门和公众使用。

CLCD数据集在土地利用规划、环境保护、自然资源管理等领域具有广泛的应用价值。它能够帮助研究人员和决策者了解中国的土地覆盖状况,分析和监测土地利用变化,制定合理的土地管理策略。

代码:

var roi = 
    /* color: #d63000 */
    /* displayProperties: [
      {
        "type": "rectangle"
      }
    ] */
    ee.Geometry.Polygon(
        [[[112.22429545674703, 39.60788768067816],
          [112.22429545674703, 39.44741242385019],
          [112.42616923604389, 39.44741242385019],
          [112.42616923604389, 39.60788768067816]]], null, false);
// var table = ee.FeatureCollection("projects/ee-bqt2000204051/assets/ANTAIBAO/Antaibao_SHP");
// var roi = table;
Map.centerObject(roi);
/*****************************************************************
The first way to upload the LULC dataset in China using each image
from the Directory: projects/lulc-datase/assets/LULC_HuangXin/
The time spans from 1990 to 2022.
*****************************************************************/
var srcFolder = 'projects/lulc-datase/assets/LULC_HuangXin/';
var imgList = ee.List([]);
for(var year = 1990; year<=2022;year++){
  var tmpImg = ee.Image(srcFolder+'CLCD_v01_'+year);
  imgList =  imgList.add(tmpImg);
}
var imgList = ee.ImageCollection.fromImages(imgList);
print("imgList",imgList);
Map.addLayer(imgList.first().selfMask().randomVisualizer(), null, 'CLCD_1990');

结果

下面是1990年的土地分类结果

 网址推荐

0代码在线构建地图应用

https://invite.mapmost.com/#/login?source_inviter=nClSZANO

机器学习

https://www.cbedai.net/xg 

 

### 下载 ERA5-Land 数据的方法 ERA5-Land 是欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 提供的一种再分析产品,提供了陆面变量的高分辨率数据集。为了获取这些数据,用户可以通过 Copernicus Climate Data Store (CDS)[^1] 或者 ECMWF 的 Web API 进行访问。 #### 使用 CDS 网站下载 ERA5-Land 数据 通过浏览器访问 [Copernicus Climate Data Store](https://cds.climate.copernicus.eu/), 注册并登录账号之后,在搜索栏输入 "ERA5-Land" 来查找所需的数据集。选择感兴趣的时间范围、地理区域以及具体参数后提交请求即可完成下载操作。 #### 利用 Python 脚本自动化下载过程 对于频繁使用的场景来说,编写脚本来实现自动化的批量下载会更加高效。下面给出一段基于 ` cdsapi` 库编写的Python代码作为例子: ```python import cdsapi c = cdsapi.Client() c.retrieve( 'reanalysis-era5-land-monthly-means', { 'format': 'netcdf', # 输出文件格式可以是 netcdf 或 grib 'variable': [ 'lake_cover', 'skin_reservoir_content', 'snow_depth' ], 'year': [ '2020' ], 'month': [ '01','02','03','04','05','06', '07','08','09','10','11','12' ], 'time': '00:00', 'area' : [ 70, -130, 30, -50 ], # 北纬,西经,南纬,东经 }, 'download.nc') ``` 这段程序将会从服务器端拉取指定份内每个月关于湖泊覆盖度、表层水库含量及积雪深度三个要素在中国所在地区的月平均值,并保存成名为 download.nc 的 NetCDF 文件本地磁盘上。
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