【数据】国家地球系统科学数据中心发布中国1:25万遥感物候模式分区(2021年)

学术   2024-10-11 11:20   广东  

近日,国家地球系统科学数据中心发布中国1:25万遥感物候模式分区(2021年)该数据集可为全国尺度土地覆被典型样本库构建、土地覆被分区分类策略实施等提供数据支持,欢迎相关研究人员下载使用。
数据集由中国科学院地理科学与资源研究所杨晓梅研究员团队研制,相关论文在地理学权威期刊《地理学报》发表。
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数据研制背景
分区分类策略被认为是实现大尺度高精度遥感土地覆被制图的必要手段,通过选取适当的地理边界将区域划分为多个内部均质、外部异质的子区域,进而降低区域内土地覆被类型的复杂性及其在影像中的特征变异性,对提升土地覆被分类的精度和效率具有重要意义。
植被物候是引起自然场景土地覆被类内光谱特征异质的主要原因,研究团队从土地覆被遥感分类原理和植被物候空间分异特征规律出发,以近十年VIIRS植被指数数据集、遥感地表物候数据集和中国地貌区划为数据基础,将遥感观测的地表植被物候信息与反映微地貌形态的地貌小区单元相结合,采用空间约束层次聚类算法,以两级区划的模式构建中国遥感物候模式分区。
图1 主要技术流程框架
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数据介绍
数据集包含全国尺度两级区划模式的分区结果,全国共划分为9个一级分区,33个二级分区,数据为矢量格式。基于差异显著性统计检验的评价结果表明,相邻分区间植被物候特征均存在显著差异,分区内部植被物候特征具有高度相似性;基于现有多套土地覆被产品的评价结果表明,各分区内部主、次要土地覆被类型的面积存在明显优势性占比,且相邻分区在主、次要土地覆被的类型或植物功能型及面积占比方面也存在显著差异。总体而言,该分区数据集可有效降低区域内土地覆被复杂程度以及植被物候变化引起的类内特征异质,可为全国尺度土地覆被典型样本库构建、土地覆被分区分类策略实施等提供有效数据支持。
图2 中国遥感物候模式分区图
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数据下载链接

中国1:25万遥感物候模式分区(2021年):

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引用方式
数据引用方式:

刘晓亮, 王志华, 杨晓梅, 等. 中国1:25万遥感物候模式分区(2021年). 国家地球系统科学数据中心, 2024. https://doi.org/10.12041/geodata.96285415605198.ver1.db. https://cstr.escience.org.cn/CSTR:17099.11.G96285415605198.20240927.v1.

Liu, X., Wang, Z., Yang, X., et al. Remotely-sensed phenology pattern regionalization of China(2021). National Earth System Science Data Center, 2024. https://doi.org/10.12041/geodata.96285415605198.ver1.db. https://cstr.escience.org.cn/CSTR:17099.11.G96285415605198.20240927.v1.

文献引用方式:

刘晓亮, 王志华, 杨晓梅, 等. 面向自然场景土地覆被分类的遥感物候模式分区. 地理学报, 2024, 79 (9) : 2206-2229. https://doi.org/10.11821/dlxb202409004

Liu, X., Wang, Z., Yang, X., et al. Remotely-sensed phenology pattern regionalization for land cover classification of natural scenes: A case study in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2024, 79(9): 2206-2229. https://doi.org/10.11821/dlxb202409004


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