【摘 要】
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高时空分辨率的全球多类别土地覆盖数据对于地球系统的生物化学循环、气候变化等研究至关重要。目前公开的数据产品中,较高空间分辨率的全球多类别土地覆盖产品仅提供单一或短时期的数据,而全球逐年土地覆盖产品往往只有单一土地覆盖类型,难以从较长时间跨度上反映精细地物的年际变化。本文借助GoogleEarth Engine平台,利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像、以及大量人工目视解译样本,
【机 构】
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中山大学地理科学与规划学院,广州510275;中山大学地理科学与规划学院,广州510275;南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海),珠海519080;华东师范大学地理科学学院,上海200241
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高时空分辨率的全球多类别土地覆盖数据对于地球系统的生物化学循环、气候变化等研究至关重要。目前公开的数据产品中,较高空间分辨率的全球多类别土地覆盖产品仅提供单一或短时期的数据,而全球逐年土地覆盖产品往往只有单一土地覆盖类型,难以从较长时间跨度上反映精细地物的年际变化。本文借助GoogleEarth Engine平台,利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像、以及大量人工目视解译样本,结合多数据融合、时序变化检测和机器学习等的方法,研制了一套2000年—2015年全球30 m分辨率的逐年
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