🌍 新研究：发布中国黄土高原地貌测绘与地貌描述多级数据集
《Scientific Data》，是《Nature》旗下的一本开放获取（Open Access）的学术期刊，专注于发表高质量的数据描述性文章（Data Descriptors）。这些文章旨在提供详细的科学数据集和其产生、处理的背景信息，以促进数据的共享和重用。
《Scientific Data》涵盖的领域非常广泛，包括生命科学、物理科学、社会科学等。该期刊的主要目的是提高科学数据的透明度和可重复性，支持开放科学和数据共享的理念。
英文题目：A multilevel dataset of landform mapping and geomorphologic descriptors for the Loess Plateau of China
中文译名：中国黄土高原多级地貌测绘与地貌描述数据集
发布时间：2024年11月25日
发表期刊：Scientific Data
第一作者：Sijin Li et al
第一单位：南京师范大学
DOI：10.1038/s41597-024-04027-z
首次发布30米分辨率的地貌数据集
该研究提供了黄土高原地区的30米分辨率地貌分类，包括三层次的地貌类型共28种。这一数据集将极大地推动黄土高原地区地貌学研究的精细化发展。
综合分析地貌特征与空间分布
研究基于不同的分析单元，计算了96种地貌描述符，通过量化地貌类型的空间分布及分类组成，揭示了黄土高原的地貌演化特征。
支持生态与环境研究
该数据集不仅为地貌形成过程和演化机制提供了基础数据，还能够作为地貌梯度，广泛应用于生态学、环境学等领域，帮助研究者更好地理解黄土高原的生态环境变化。
根据地形特征、主导动力学和物质条件，研究将黄土高原的地貌划分为三大层次，涵盖28种不同类型。这一分类将为进一步的地貌过程研究提供重要框架。
通过计算6个度量标准，研究量化了地貌类型的空间分布及分类组成，形成了96个地貌描述符，为后续研究提供了详细的定量数据。
该数据集不仅有助于地貌学的研究，还能为黄土高原生态系统、环境变化等跨学科领域提供数据支持，推动更加精细的生态环境研究。
【数据记录】
LPL30存储在 Zenodo 上的数据存储库中：
（https://doi.org/10.5281/zenodo.13999603）。最终数据集包含 32.9 GB 的数据。
本研究首次发布了30米分辨率的黄土高原地貌分类数据集（LPL30），为地貌形成过程及演化机制的研究提供了重要的数据支撑。通过多维度的地貌特征分析，该数据集为黄土高原地区的环境、生态及其他相关领域的深入研究提供了全新的视角。随着该数据集的发布，黄土高原的地貌研究将进入一个新的时代，为未来的资源管理和生态保护提供科学依据。
图1. 黄土高原及其周边地理要素。
图2. 多级地貌分类过程的工作流程。MC级：基于形态特征的地貌分类工作流程。DF级：考虑主导力量的地貌分类工作流程。SM级：结合地表物质的地貌分类工作流程。
图3. 黄土垄丘识别步骤。
图4. 地貌分类结果。
图5. 黄土高原地貌特征量化描述。
图6. 中国1:100万数字陆地地貌图与本文分类结果对比。
图7. 平原和丘陵比较的 CDI 结果。
表1. 地貌特征及描述。
表2. 黄土岭丘陵评估混淆矩阵。
表3. 基于深度学习的方法与本研究提出的方法的比较。
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