全球30米地表覆盖数据(GlobeLand30)产品说明
自然资源部贡献的Landuse数据（2000、2010、2020）
⾃然资源部贡献的Landuse数据（2000、2010、2020）欢迎关注各平台通⽤账号：⼀个有趣的灵魂W产品介绍30⽶全球地表覆盖数据GlobeLand30是中国研制的30⽶空间分辨率全球地表覆盖数据，2014年发布GlobeLand30 2000和2010版。
⾃然资源部于2017年启动对该数据的更新，⽬前，GlobeLand30 2020版已完成。
1 数学基础GlobeLand30数据采⽤WGS-84坐标系。
南纬85°-北纬85°之间的区域，投影⽅式采⽤UTM投影， 6度分带，坐标单位为⽶，坐标不加带号。
南北纬85°-90°之间的区域，投影⽅式采⽤极地⽅位投影，投影⾯切于地球南北极点。
2 分类系统GlobeLand30数据共包括10个⼀级类型，分别是：耕地、林地、草地、灌⽊地、湿地、⽔体、苔原、⼈造地表、裸地、冰川和永久积雪。
分类系统定义见表1。
表1 GlobeLand30分类系统图2 GlobeLand30 V2000和V2010数据分幅分布GlobeLand30 V2000版和V2010版分幅总数均为853幅，其分布如图2所⽰。
GlobeLand30 V2020版分幅总数为966幅，其分布如图3所⽰。
图3 GlobeLand30 V2020数据分幅分布5 数据源GlobeLand30数据研制所使⽤的分类影像主要是30⽶多光谱影像，包括美国陆地资源卫星(Landsat)的TM5、ETM+、OLI多光谱影像和中国环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像，2020版数据还使⽤了16⽶分辨率⾼分⼀号(GF-1)多光谱影像。
影像选取原则是：在保障影像⽆云(少云)前提下，择优选择数据⽣产基准年或更新年度年±2年内植被⽣长季的多光谱影像。
对于获取困难区域，可放宽影像获取时间，确保影像全球覆盖的完整性。
6 精度GlobeLand30 V2010数据精度评价由同济⼤学牵头完成。
《中尺度全球地表覆盖测绘制图数据产品规范》编制说明
《中尺度全球地表覆盖测绘制图数据产品规范》编制说明国家标准项目名称：中尺度全球地表覆盖测绘制图数据产品规范国家标准项目编号： 20142132-T-466 送审国家标准名称：（此栏送审时填写）报批国家标准名称：（此栏报批时填写）承担单位：国家基础地理信息中心当前阶段：√征求意见□送审稿审查□报批稿报批编制时间： 2018年 10 月 10日《中尺度全球地表覆盖测绘制图数据产品规范》编制说明一、工作概况1. 任务来源“中尺度全球地表覆盖测绘制图数据产品规范”是由原国家测绘地理信息局提出，全国地理信息标准化技术委员会归口的推荐性标准（制定）。
2014年全国地理信息标准化技术委员会秘书处下达任务，由国家基础地理信息中心负责该标准的制定工作，计划编号为20142132-T-466。
参与单位包括北京建筑大学等。
2. 工作基础地表覆盖( Land Cover ) 是指地球表面各种物质类型及其自然属性与特征的综合体。
其地理空间分布及随时间的变化是资源调查分析、环境变化研究、地球系统模拟、地理国 (世)情监测、可持续发展规划等不可或缺的重要基础信息和关键参量。
国内外主要是利用航天、航空遥感影像中蕴含的丰富光谱和纹理及时相特征,结合各种参考资料和知识,采用数理统计、交互解译等方法,进行地表覆盖制图，提取其类型、比例等分布及变化信息，研制多种尺度（空间分辨率）的地表覆盖信息产品。
近年来，随着对地观测、信息处理等技术飞速发展，世界许多国家开始研制覆盖本国范围的大、中尺度的地表覆盖数据产品。
与此同时，国际社会开始研制覆盖全球的中尺度地表覆盖产品，并将空间分辨率从最初的1°，逐步提高到8km、1km、300m和30m,有力地支撑了全球变化研究、地球系统模式模拟、地理世情监测等。
其中中国成功研制出的GlobeLand30，被联合国有关机构评价为世界上首套高分辨率全要素全球地表覆盖数据产品和全球性的重要基础数据。
这为编写《中尺度全球地表覆盖测绘制图数据产品规范》的有关章节（如资料收集与处理、分类提取、质量控制等）奠定了坚实基础。
国土空间规划背景下globeland30在高校城乡规划专业教学中的应用探索
2020年第19卷第3期产业与科技论坛国土空间规划背景下GlobeLand30在高校城乡规划专业教学中的应用探索□赵亚博【内容摘要】国土空间规划是规划领域的最新转向，是国家空间发展的指南以及各类开发保护建设活动的基本依据。
国土空间规划的实施亟需大量具有宏观战略思维、综合性、复合型的专业人才，这对高校城乡规划专业的教学提出了新的要求，但当前的教学内容尚未充分响应这一需求。
本文以GlobeLand30数据的使用为抓手，通过对GlobeLand30数据的总体特点、使用流程、应用范围等的介绍，以及教学实践与反馈的阐述，尝试进行国土空间规划背景下城乡规划专业的教学改革，以期能为改革教学内容、完善教学体系、培养综合性人才提供借鉴与参考。
【关键词】空间规划；GlobeLand30；城乡规划专业；教学改革【基金项目】本文为教育部人文社会科学研究青年基金项目（编号：18YJCZH263）和广州市科技计划项目（编号：201904010465）与2019年度广州市哲学社科规划课题（编号：2019GZGJ78）及广东省本科高校教学质量与教学改革工程特色专业项目（编号：粤教高函［2018］179号）阶段性成果。
【作者简介】赵亚博（1988 ），男，河南南阳人；广东工业大学建筑与城市规划学院讲师；研究方向：城市与区域发展2018年3月，中共中央印发《深化党和国家机构改革方案》，组建自然资源部，将“建立空间规划体系并监督实施”作为其主要职责之一。
国土空间规划是国家空间发展的指南、可持续发展的空间蓝图，是各类开发保护建设活动的基本依据。
建立国土空间规划体系并监督实施，将主体功能区规划、土地利用规划、城乡规划等空间规划融合为统一的国土空间规划，实现“多规合一”，强化国土空间规划对各专项规划的指导约束作用。
此项改革整合了此前由多个部门负责的空间规划编制和管理职责，开启了中国空间规划和空间治理的新时代［1 2］。
自此，传统规划领域的专项规划开始向新时代的综合规划转变，并更加注重宏观层面的统筹，这一转变对高校城乡规划专业的教学提出了新的要求，同时也指明了改革的方向，但当前高校城乡规划专业的教学未能及时响应空间规划的需求，在课堂教学上仍主要专注于微观层面的专项规划，甚至将Sketch up等工具的使用作为教学的重点［3］。
global30数据分类标准
global30数据分类标准
Global30数据分类标准是一种用于全球地表覆盖分类的数据标准。
它基于GlobeLand30数据集，包含了十个主要的地表覆盖类型，包括耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地和冰川。
Global30数据分类标准具有以下特点：
全球覆盖：该标准涵盖了全球陆地表面，适用于全球范围内的地表覆盖分类。
分类详细：该标准对每个地表覆盖类型进行了详细的定义和划分，使得分类更加准确和具体。
可扩展性：该标准具有一定的灵活性，可以根据需要进行扩展和调整，适应不同的应用场景。
在应用方面，Global30数据分类标准可以用于多种领域，如生态环境监测、气候变化研究、可持续发展规划等。
通过该标准，可以更好地刻画人类土地利用活动及其所形成的景观格局，为相关领域的研究和应用提供有力支持。
总之，Global30数据分类标准是一种全球性的地表覆盖分类标准，具有广泛的应用前景和价值。
全球地表覆盖数据产品说明
灌木
指以没有主干的相对低矮的乔本植物为主，总植被覆盖比例高于20%的区域。除了森林湿地里的灌丛之外，灌丛一般分布在干旱或半干旱地区或坡度陡、土层薄的山坡，包括荒漠灌丛，山地灌丛，落叶和常绿灌丛。
50
湿地
陆地和水域的交汇处，水位接近或处于地表面，或有浅层积水，生长有沼生或湿生植物的土壤过湿地段。是陆地、流水、静水、河口和海洋系统中各种沼生、湿生区域的总称。包括内陆沼泽、湖泊沼泽、河流洪泛湿地、森林/灌木湿地，红树林，滩涂/盐沼等，不 GlobalLand30类型说明
代码
类型
内容
10
耕地
指用来种植农作物的土地，是通过播种耕作生产粮食和纤维的地表覆盖。包括旱地，水田，大棚用地，菜地，人工牧草地，种植灌木或禾本经济作物的耕地，弃耕地，休耕地、开荒地、休闲土地、轮歇地、草田轮作地，以种植农作物为主的间有零星果树、桑树或其他树木的土地；耕种三年以上的滩地和滩涂。本定义中灌水期水田为耕地；草本和灌木经济作物，如香蕉、咖啡、茶叶等本定义中为耕地，而乔木的经济林则为林地；人工种植收割饲草的牧草地本定义中为耕地。
90
裸地
为植被覆盖低于20%制图单元的土地，包括盐碱地表、沙地、砾石地、岩石地、生物结皮等，但不包括人造覆盖、滩涂、海涂等。
100
冰川和永久积雪
包括永久积雪，冰盖和冰川，陆地和水面上季节性的冰雪覆盖不属于本类范畴。冰川是分布在两极或高山地区、由大气固态降水积累演变而成、在重力作用下缓慢运动、长期存积的天然冰体。永久积雪是由大气固态降水形成的覆盖在地球表面常年不化的雪层。
全球地表覆盖数据（GlobalLand30）是国家863计划重点项目“全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究”的科研成果，该数据利用美国陆地卫星影像（TM5、ETM+）和中国环境减灾卫星（HJ-1）影像数据，采用基于像素分类-对象提取-知识检核的综合方法提取而成。数据包括耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、苔原、人造覆盖、裸地、冰川和永久积雪10个一级地表覆盖类型，没有进行二级类型提取。10个一级类型定义说明见表1。
全球30m地表覆盖遥感数据产品-Globe Land30
０ ０ ３ ） 资 助
作者简介： 陈军 （ １ ９ ５ ６ 一 ），男 ，安徽 霍邱 人 ，教授 ，博士 生导 师 ， 国家 基础 地 理信 息 中
心 总 工 程 师 ， 国 际 摄 影 测
量与 遥感 学会 第 一副 主席 （ ２ ０１ ６ － ２ ０ ２ ０ ）， 主 要从事 基础 地 理信 息建 模 、更新 与服务研究工作 。
１ ０ ０ ８ ３ ０ ；２ ． 北 京师 范大学 ，北京
三亚 测绘技术开发 服务中心 ，海南
基金项目： 国家 ８ ６ ３计 划 重 点 项 目
（ ２ ０ ０ ９ Ａ Ａ １ ２ ２ ０ ０ １ ： ２ ０ ０ ９ Ａ Ａ １ ２ ２
【 摘 要 】在 国家 ８ ６ ３ 重 点 项 目支 持下 ， 我 国成功 研 制 出全 球３ ０ ｍ 地 表 覆盖 数据 产 品Ｇ ｌ ｏ ｂ ｅ Ｌ ａ ｎ ｄ ３ ０ 。该 成 果包 括２ ０ ０ ０ 基 准 年和 ２ ０ １ ０ 基 准 年 两期 ， 有耕 地 、森 林 、草地 、灌木 地 、湿 地 、水 体 、苔 原 、人造 地 表 、裸地 和 冰 雪十 大类 型 ，第 三方 评 价总 体精 度为 ８ ３ ． ５ ０ ％ 。２ ０ １ ４ 年９ 月２ ２ 日， 中 国政 府将 其 赠送给 联 合 国使用 ，是 中国 向联合 国提供 的首个 全 球 地理 信 息产 品 。该 成 果成 为全 球变 化 和 可持 续 发展 研 究的 重要 科学 数据 ， 目前 已 有近１ ２ ０ 个 国家 的 用户 下载 使 用 ，推动 了 国际对 地观 测 与地 理信 息 的开放 共享 ，彰 显 了 中国负 责任 大 国的形 象 。本 文主 要介 绍 了Ｇ ｌ ｏ ｂ ｅ Ｌ ａ ｎ ｄ ３ ０ 产 品 的技术 创新 、精 度评 价与 成果 应用 。 【 关键词 】Ｇ ｌ ｏ ｂ ｅ Ｌ ａ ｎ ｄ ３ ０ ；地 表覆 盖 ；遥 感制 图 ；数据 共享 ，精度 评 价 【 中图 分类 号 】Ｔ Ｐ ７ ９ 【 文 献标 识码 】Ａ 【 文章 编号 】１ ６ ７ ２ — １ ５ ８ ６（ ２ ０ １ ７ ）０ １ — ０ ０ ０ １ — ０ ８
SRTM、ASTER GDEM 、GTOPO30介绍
ASTER GDEM介绍2月，搭载了ME-TI（Ministry of Economy,Trade and Industry）制造的先进星载热辐射和反 射计（ASTER），并通过它的近红外波段的垂直向下成像传 感器和后视成像传感器获取立体像对，最终生成DEM数据。 ASTER GDEM是采用全自动化的方法对150 万景的ASTER 存档 数据进行处理生成的，其中包括通过立体相关生成的 1264118 个基于独立场景的ASTERDEM 数据，再经过去云处 理，除去残余的异常值，取平均值，并以此作为ASTER GDEM 对应区域的最后像素值。纠正剩余的异常数据，再按 1°×1°分片，生成全球ASTER GDEM 数据。它的空间分辨 率为１５ｍ×１５ｍ，每幅ASTER影像为4200行×4100列， 大约对应地球上６0ｋｍ×６0ｋｍ的地面区域。 ASTER GDEM数据覆盖了地球表面北纬83°到南纬83°之间的所有陆 地区域，占地球陆地表面的99%，在全球共有22600个分片， 每个分片中陆地区域面积所占的比例至少为该分片面积的 0.01%。
ASTER GDEM数据参数
投影：UTM/WGS84
覆盖范围：全球
空间分辨率：1弧度秒 （约30 米） 精度：垂直精度20米，水平精度30米 版本：目前共有2版，第一版V1于2009年公布，第二版V002 于2011年10月公布。
ASTER GDEM数据特征
Ⅰ、第1版本ASTER GDEM（ASTER GDEM V1）数据基本特征如下：
ASTER GDEM介绍
2009年6月30日，美国航天局（NASA）与日本经济产业省（ METI）共同推出了最新的地球电子地形数据ASTER GDEM（先 进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型），该数据是 根据 NASA的新一代对地观测卫星Terra的详尽观测结果制作 完成的。这一全新地球数字高程模型包含了ASTER传感器 (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection radiometer先进星载热发射和反辐射计)搜集的130 万个立 体图像。ASTER是唯一一部高分辨解析地表图像传感器，其 主要任务是通过14个频道获取整个地表的高分辨解析图像数 据－黑白立体照片。在4到16天之内，当ASTER重新扫描到同 一地区，它具有重复覆盖地球表面变化区域的能力。
SRTMASTERGDEMGTOPO30介绍
SRTMASTERGDEMGTOPO30介绍SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）是一项由NASA、NGA和DLR合作实施的航天任务，旨在创建全球范围内的数字高程模型（DEM）。
SRTM使用通过航天器发射的合成孔径雷达（SAR）来测绘地球表面的高度数据。
这项任务在2000年完成，覆盖了全球大约80%的陆地，并且提供了30米分辨率的高程数据。
SRTM DEM被广泛应用于地形分析、水文建模、环境研究和地质勘探等领域。
ASTER GDEM（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model）是由JAXA （日本航空航天研究开发机构）开发的数字高程模型。
它是由由搭载在Terra卫星上的ASTER传感器获取的地球表面遥感数据生成的。
ASTER GDEM覆盖了全球约99％的陆地表面，并提供了30米分辨率的高程数据。
ASTER GDEM广泛应用于地质、地理、气象和环境研究中的各种应用，如水资源管理、土地利用规划和自然灾害研究。
这些数字高程模型在地理信息系统（GIS）和遥感应用中发挥着重要的作用。
它们为地球科学家、环境保护专家、城市规划师和其他从事地理空间分析的专业人士提供了宝贵的工具。
这些模型不仅可以提供地表高程数据，还可以生成洼地填充、坡度和坡向等相关衍生产品。
它们被广泛应用于地质研究、水文建模、土地利用规划、自然资源管理以及环境和气候变化研究等领域。
然而，需要注意的是，这些模型都有其局限性。
SRTM和ASTERGDEM是基于遥感数据生成的，因此受到云层覆盖、遥感传感器的限制以及地表覆盖物引起的阴影的影响。
GTOPO30的分辨率较低，可能无法捕捉到更细微的地形变化。
因此，在使用这些数字高程模型时，用户需要仔细考虑其限制，并根据具体应用的需要进行合理的数据选择和处理。
黄河流域多源遥感土地覆被数据精度评价与一致性分析
DOI: 10.12357/cjea.20220816吴宗洋, 蔡卓雅, 郭英, 王彦芳. 黄河流域多源遥感土地覆被数据精度评价与一致性分析[J]. 中国生态农业学报 (中英文), 2023, 31(6): 917−927WU Z Y, CAI Z Y, GUO Y, WANG Y F. Accuracy evaluation and consistency analysis of multi-source remote sensing land cover data in the Yellow River Basin[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2023, 31(6): 917−927黄河流域多源遥感土地覆被数据精度评价与一致性分析*吴宗洋1,2, 蔡卓雅1,2, 郭 英3, 王彦芳1,2**(1. 河北省农业干旱遥感监测国际联合研究中心/河北地质大学土地科学与空间规划学院 石家庄 050031; 2. 河北省高校生态环境地质应用技术研发中心 石家庄 050031; 3. 中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心/中国科学院农业水资源重点实验室/河北省节水农业重点实验室 石家庄 050022)摘 要: 开源、多分辨率、及时的土地覆盖产品为了解全球地表覆盖状况、陆面过程模型模拟以及社会经济发展决策等提供了丰富的数据支撑, 但多源的数据存在不同程度的不确定性, 在区域尺度如何选择合适的土地覆被产品成为应用中的难题。
本研究以黄河流域为例, 对分辨率从30 m 到1000 m 的CLCD_v01_2020、GLOBELAND30、GLC_FCS30_2020、LANDCOVER (300 m)、MCD12Q1 (500 m)和CNLUCC1000 (1000 m)等6种2020年土地覆被产品进行区域尺度精度评价和一致性分析。
基于Google Earth 采集的1540个样本点分析6种数据在黄河流域的总体精度, 以最高精度的数据为参考对其他数据进行面积一致性分析, 并对6种数据进行类别混淆分析和混淆图谱分析。
基于 GlobeLand30的全球城乡建设用地空间分布与变化统计分析
基于GlobeLand30的全球城乡建设用地空间分布与变化统计分析陈军1，陈利军1，李然1，廖安平1，彭舒1，鲁楠1，2，张宇硕1，3【摘要】城乡建设用地分布与变化是人类活动的直观标志和生态足迹，在环境变化研究、地理国（世）情监测和可持续发展研究等方面发挥着重要作用。
以往人们对一些城市、区域或国家的城乡建设用地分布与变化进行过较为深入系统的研究，但在全球尺度上，这方面研究尚为空白。
本文是利用我国自主研制的世界上首套30 m空间分辨率全球地表覆盖数据集GlobeLand30的人造地表数据层，首次开展了全球城乡建设用地的空间分布及变化的统计分析。
它采用用地面积、构成占比和增量占比等主要指标，统计全球范围内城乡建设用地的空间分布及2000年至2010年10年间的变化，重点分析了2010年全球、各大洲及主要国家的城乡建设用地分布现状与地域差异，2000年至2010年全球、主要国家的建设用地变化以及其主要土地来源。
研究结果表明，2010年全球城乡建设用地总面积为118．75×104 km2，占全球陆表面积的0．88%；2000年至2010年全球城乡建设用地面积增加了5．74×104 km2，变化率为5．08%，其中，中国和美国新增城乡建设用地约占全球的一半；新增城乡建设用地占用最多的是耕地，占总量的50．26%。
这些为研究全球陆表人类活动的空间分布特征与变化趋势提供了翔实的信息和知识。
【期刊名称】测绘学报【年(卷),期】2015(000)011【总页数】8【关键词】Globe Land30；全球地表覆盖；城乡建设用地；空间格局；时空变化；统计分析book=1182,ebook=1681 引言为了满足生活与生产之需，人类不断地修建居所、构筑道路、开发能源，形成了以居住、交通、工矿设施等为主体，分布城乡的建设用地，成为人类活动的直观标志和生态足迹［1－2］。
这不仅改变了地球表面覆盖与形态，而且直接影响着局部、区域乃至全球的气候、生物化学、水文过程［3－6］。
基于地学信息图谱的城市土地利用变化特征分析——以南京市（2000—2020年）为例
suburbs. The change of land use in Nanjing reflects the process of large-scale urban expansion. In the future, the development of land use urbanization in Nanjing needs to pay more attention to the construction of ecological civilization, so as to control the urban expansion and to realize the sustainable and coordinated development of the city.Key words geoscience information graph; land use; dynamic attitude; transfer matrix; urban expansion1引言土地利用/覆被变化表征人类活动对土地及自然生态系统的利用和改造，是全球变化研究的热点问题[1，2]。
土地对城市化发展有着重要作用，为人类的城市化活动提供空间载体，是一切社会生产活动的基础，而面对土地供需矛盾日益严重的态势，正确处理城市可持续协调发展与城市土地扩张二者的关系已成为城市发展急需解决的问题 [3]。
国内许多学者对此进行了大量的研究，郑惠等研究了2009—2018年广西城市化与城市土地集约利用时空耦合协调发展 [3]，吴静等对资源型城市城镇化的进程及土地利用生态风险进行了研究[4]，李睿等探析了城市化背景下黔中多山城市的扩展模式及城市生态问题[5]。
本文以南京市为研究对象，以全球地表覆盖数据产品GlobeLand30的2000年、2010年及2020年三期土地利用覆盖数据为数据源，利用涨落势图谱、土地利用转移矩阵、土地利用类型变化图，选取土地利用动态度、土地利用扩展综合指数及土地利用转入率、转出率等指标分析2000—2020年南京市土地利用数量及空间分布变化，探讨该市土地利用城市化演变趋势，为优化城市国土空间结构、加强空间治理和规划提供科学依据[6]。
全国30米土地利用数据
全国30米土地利用数据全国30米土地利用现状土地利用分类类型遥感监测数据上**1 上传515.14 KB 土地利用分类土地类型 1980-2020年土地利用现状数据,分类:包括耕地、林地、草地、水全国土地利用数据产品是以Landsat TM/ETM/OLI遥感影像为主要数据源，经过影像融合、几何校正、图像增强与拼接等处理后，通过人机交互目视解译的方法，将全国土地利用类型划分为6个中国土地利用类型分布图高清数据名称:中国全国30米高精度土地利用现状土地利用类型遥感监测数据1980年-2020年中国土地利用现状遥感监测数据30米土地利用现状数据,二级分类支持Arcgis、Envi显示数据精度:30m ...青藏高原土地覆盖数据集(2001-2020),雅鲁藏布江流域典型松散沉积物实测剖面特征数据集(2022),雅鲁藏布江流域松散沉积物类型及其厚度标定图集(2020),祁连山区域3当前土地利用数据来源主要有这一次数据来源是武汉大学黄昕教授团队制作的中国30米年度土地覆盖产品该数据基于三十万景landsat影像结合现有产品自动稳定样本和目视解译样本生产获得批量下载1985-2019年最近苦苦寻找30m分辨率土地覆盖/利用而不可得,经袁道友提醒,找到了这个网站,免费的全球30m土地覆盖产品含2010/2015两期,向提供数据的科研工作者们表示敬意。
而全国的一年的土地覆盖2020中科院土地利用数据30m1980年-2018年中国土地利用现状遥感监测数据,1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2018、2020共9期30米土地利用现状数据,二级分类支持Arcgis、Envi显示...30米全球地表覆盖数据GlobeLand30是中国研制的30米空间分辨率全球地表覆盖数据，2014年发布GlobeLand30 2000和2010版。
自然资源部于2017年启动对该数据的更新，目前，GlobeLand30 CLCD土地利用数据下载前段时间突然发现/。
globeland30土地利用分类
globeland30土地利用分类
全球地球30土地利用分类（GLCC）是一种针对特定地域的定位精确性更高的土地利用分类方法。
它采用地形、表面覆盖特点及其他相关影响因子将地表分为若干客观体系，从而形成一个相对统一数量化地球表面布局和空间结构，可以更有效地描述地表土地利用情况以及这种利用的空间分布状况。
在全球地球30土地利用分类的最新的四级分类系统中，与高等教育相关的有12类分类。
其中，“城市”类包括高等教育机构所在的城市和区域，如首都、行政中心、小城镇，以及拥有着高等教育机构的区域等；“行政区划”类则具体概括了拥有高等教育机构的行政区划特征；“建设用地”类归类概括有“高等教育”类地，从而反映高等教育在整个地区的位置和空间占有；“运输网络”类主要包含了支撑高等教育发展所需的运输网络，如高速公路、出租车路线等；其他还有用于学生住宿的住宿设施、社会管理服务的社会保障设施等。
全球地球30土地利用分类不仅能够有效覆盖高等教育在全国和地区的分布，还能更准确、更详细地捕捉高等教育的发展空间，深入地分析高校与高等教育机构的关联关系。
因此，全球地球30土地利用分类近年来在高等教育服务评估及政府决策制定中被广泛用于识别高校与高等教育的空间发展规律，增强公众对高等教育的发展状况的了解与认识。
“美图”黑科技30米分辨率全球地表覆盖遥感制图
10^1“美图”黑科技：
30米分辨率全球地表
覆盖遥感制图
30米分辨率全球地表覆盖遥感制图数据集也叫做Globe-Land30数据集，其包含10个主要的地表覆盖类型，分别是耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。
这些基础数据源，对于认知和检测全球自然资源环境、分析应对全球变化等具有重要价值。
中国国家高技术研究发展计划（“863”计划）的全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究项目宣告成功，其重要成果向外界公布并捐赠联合国，得到了国际的高度认可。
这一科技成果入选"2014年中国十大科技进展新闻"，备受世人关注。
ISSN1672-8939。
GlobeLand30人造覆盖数据质量检核规则的知识化构建
GlobeLand30人造覆盖数据质量检核规则的知识化构建陈旭;朱凌;彭舒;侯莉莉【期刊名称】《北京建筑工程学院学报》【年(卷),期】2016(032)004【摘要】在全球30 m地表覆盖产品GlobeLand30的研制过程中,数据质量的检核是一项很重要的环节.通过检核,可以降低地表覆盖10大地类提取的错判率与漏检率,保证数据的质量.以人造覆盖为例,首先分析总结了影响全球人造覆盖信息提取的主要因素,并列举了具有明显特征的漏提、错提的现象及原因.在此基础上,结合笔者的数据检核经验,并参考相关文献从人造覆盖的类型、地域分布特点、人文特征、变化趋势、时空稳定性等方面凝练了人造覆盖提取的知识,构建了知识化的质量检核规则,并在GlobeLand30人造覆盖数据检核的过程中结合使用了此规则,提高了人造覆盖数据的精度.经抽样验证,精度提高最多可达7.48％.【总页数】8页(P39-46)【作者】陈旭;朱凌;彭舒;侯莉莉【作者单位】北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京100044;北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京100044;国家基础地理信息中心,北京100830;北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京100044【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.GlobeLand30人造覆盖数据质量检核规则的知识化构建 [J], 陈旭;朱凌;彭舒;侯莉莉;2.银行业数据质量管理和检核规则设计研究 [J], 范丽君3.全球30米地表覆盖数据(GlobeLand30)在地理教学中的应用 [J], 张萌萌4.基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表数据精度验证 [J], 王梓璇;邢汉发;张焕雪;舒娱琴;孟媛;李斌5.GlobeLand30地表覆盖研究的热点分析 [J], 胡菊菊;陈军;彭舒因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Globalland30产品在地震观测环境监测中的应用
Globalland30产品在地震观测环境监测中的应用刘珠妹;李盛乐【期刊名称】《国际地震动态》【年(卷),期】2017(000)008【总页数】2页(P111-112)【作者】刘珠妹;李盛乐【作者单位】中国地震局地震研究所,武汉430071;中国地震局地震研究所,武汉430071【正文语种】中文【中图分类】P315.6随着城市建设的不断发展，有相当数量的地震观测台站周边环境已被人工建筑物侵入，势必影响了监测数据的可靠性。
以形变台站为例，各种工程活动会引起各种地表类型，如林地、耕地、水体和人工建筑之间的转化，从而引起地面载荷变化，进而干扰形变观测的数据质量。
目前我们有多种手段可对台站周边环境进行动态监测和模拟分析，如高分辨率卫星遥感动态监测、无人机倾斜摄影测量建模等。
本文试图引入新一类数据——Globeland30，探讨其在地震观测环境监测中的应用。
(1) 数据概况： Globeland30是由我国研制成功的世界首套30 m分辨率全球地表覆盖产品，目前已完成2000和2010两期。
该套产品是由多源高分辨率遥感影像，通过面向对象的人机交互等遥感提取方法，得到的高精度分类产品。
可作为基准信息，用于地震观测环境监测及变化调查，保证地震预测、监视、测量的精准性。
作为地震背景信息储备之一，该数据覆盖南北纬80 °的陆地范围，包括耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪等 10 种地表覆盖类型。
该数据可由国家基础地理信息中心获取。
(2) 数据处理1) 数据的镶嵌裁剪。
GlobeLand30产品采用WGS84坐标系UTM投影，根据所位于的纬度情况，采用 2种分幅方式：① 在南北纬60°区域内，按照5°(纬度)×6°(经度)大小进行分幅；② 在南北纬60°～80°区域内，按照5°(纬度)×12°(经度)大小进行分幅，按照奇数6°带的中央经线进行投影。
全球30m地表覆盖遥感数据产品-GlobeLand30
全球30m地表覆盖遥感数据产品-GlobeLand30陈军;廖安平;陈晋;彭舒;陈利军;张宏伟【期刊名称】《地理信息世界》【年(卷),期】2017(0)1【摘要】在国家863重点项目支持下,我国成功研制出全球30 m地表覆盖数据产品GlobeLand30.该成果包括2000基准年和2010基准年两期,有耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地和冰雪十大类型,第三方评价总体精度为83.50％.2014年9月22日,中国政府将其赠送给联合国使用,是中国向联合国提供的首个全球地理信息产品.该成果成为全球变化和可持续发展研究的重要科学数据,目前已有近120个国家的用户下载使用,推动了国际对地观测与地理信息的开放共享,彰显了中国负责任大国的形象.本文主要介绍了GlobeLand30产品的技术创新、精度评价与成果应用.%GlobeLand30 is the world's first 30-meter resolution global-land cover dataset developed by China under the support of 863 key project.It contains ten major land coverclasses:cultivated land,forest,grassland,shrub-land,wetland,water bodies,tundra,artificial surfaces,bare land and permanent snow andice,with two base-line years (2000 and 2010).A total classification accuracy of 83.5％ was given by the third party institutions.On September 22nd 2014,Chinese government donated GlobeLand30 m UN,as a tangible means assisting UN systems organizations and member states in their scientific decision-making and sustainable development.There are up-to-now more than 6,000 users from almost 120 countries,GlobeLand30 hassignificantly promoted the data sharing of earth observation and geo-information in the world.This paper presents the major technical innovation of GlobeLand30,accuracy assessment,and its data sharing.【总页数】8页(P1-8)【作者】陈军;廖安平;陈晋;彭舒;陈利军;张宏伟【作者单位】国家基础地理信息中心,北京100830;国家基础地理信息中心,北京100830;国家测绘地理信息局三亚测绘技术开发服务中心,海南三亚572000;北京师范大学,北京100875;国家基础地理信息中心,北京100830;国家基础地理信息中心,北京100830;国家基础地理信息中心,北京100830【正文语种】中文【中图分类】TP79【相关文献】1.创GlobeLand30中国测绘品牌占全球地表覆盖国际高点 [J], 廖安平;胡骏红;彭舒2.全球地表覆盖领域服务计算的研究进展——以GlobeLand30为例 [J], 陈军;武昊;李松年3.滇金丝猴分布区景观格局现状分析——基于全球30m地表覆盖数据 [J], 代云川;李丽;吴巩胜;周跃;李雯雯4.全球30米地表覆盖数据(GlobeLand30)在地理教学中的应用 [J], 张萌萌5.地理国情普查数据与全球30m地表覆盖数据分析 [J], 廖永生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
全球地表覆盖数据辅助多源影像融合提取城市不透水面
全球地表覆盖数据辅助多源影像融合提取城市不透水面霍嘉婷;赵展;朱秀丽
【期刊名称】《测绘通报》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。
首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特征和空间特征,有利于提升复杂城市区域的不透水面和非不透水面区分能力。
然后利用GlobeLand30数据的类别信息自动获取初始分类样本,基于融合影像的丰富光谱信息构建多种植被指数、水体指数和建成区指数,对初始分类样本进行优化。
最后利用优化后的训练样本,使用光谱、地物指数等特征训练分类器,实现城市不透水面的自动准确提取。
本文以济南市2019年的高分二号和哨兵二号影像为试验数据,在时相、分辨率与影像均不同的GlobeLand30全球地表覆盖数据辅助下获得了总体精度优于92%的不透水面提取结果,验证了本文方法的有效性。
【总页数】7页(P19-25)
【作者】霍嘉婷;赵展;朱秀丽
【作者单位】山东建筑大学测绘地理信息学院;国家基础地理信息中心;自然资源部时空信息与智能服务重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于Grabcut融合多源数据提取不透水面
2.多时相影像福州市不透水面对城市地表温度的空间分布研究
3.融合光学与雷达遥感数据的城市不透水面提取方法
4.多源高分辨率遥感影像不透水面提取
5.多源遥感数据支持下的城市不透水面提取——以天津市为例
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全球30米地表覆盖数据（GlobeLand30）产品说明国家基础地理信息中心二○一四年五月目录1.项目简介 (1)2. 分类影像和参考资料 (1)2.1 分类影像 (1)2.2 辅助数据 (4)3.类型定义与赋值 (7)3.1类型定义 (7)3.2类型赋值 (8)4分类技术指标 (9)5. 分类策略与方法 (10)5.1分类策略 (10)5.2分类方法 (11)6. GlobeLand30产品 (12)6.1 参考坐标系 (12)6.2 数据分幅 (13)6.3数据组成及格式 (13)6.4文件命名与组织 (15)7. 精度自评估 (16)7.1抽样方案 (16)7.2 自评估精度 (16)8. 致谢 (18)附录：全球地表覆盖数据产品元数据表结构 (19)i1.概述地表覆盖是指地球表面各种物质类型及其自然属性与特征的综合体，其空间分布反映着人类社会经济活动过程，决定着地表的水热和物质平衡，其变化直接影响到生物地球化学循环，改变着陆地－大气的水分、能量和碳循环，甚至影响气候变化。
科学准确地测定全球地表覆盖的空间分布与动态变化，对于全球变化研究，如地球系统的能量平衡、碳循环及其它生物地球化学循环、气候变化等，有着十分重要的意义。
为了有效地支撑全球变化研究和地球系统模式发展，科技部在2010年启动了 863计划“全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究”重点科研项目。
项目由国家基础地理信息中心牵头，来自测绘局、中科院、教育部、农业部、林业局等7个部门的18家单位共同参与。
2013年底， 2010基准年的30米全球地表覆盖遥感制图数据产品（GlobeLand30-2010）研制完成。
该数据覆盖南北纬80度的陆地范围，包括耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪等10种地表覆盖类型。
本手册是对GlobeLand30-2010产品进行简要介绍的材料，包括所用的分类影像、参考资料、影像处理方法、分类方法、数据产品组织和精度评估情况等，供国内外学者和相关人员参考使用。
2. 分类影像与参考资料2.1 分类影像GlobeLand30-2010数据研制所使用的分类影像主要是30米多光谱影像，包括美国陆地资源卫星（Landsat）TM5、ETM+多光谱影像和中国环境减灾卫星（HJ-1）多光谱影像。
影像选取原则是：在每景影像无云（少云）前提下，择优选择植被生长季的多光谱影像，影像时相尽量控制在2010年±1年内。
对于影像获取困难区域，适当放宽影像获取时间，确保全球无云影像的完整覆盖。
2.1.1 Landsat TM/ETM+ 影像Landsat影像波段多，可提高分类精度，需要尽可能多的收集。
所有Landsat TM5、ETM+影像从USGS下载（/），订购其Level 1T处理级别的产品。
Level 1T处理级别的Landsat影像经过几何和辐射纠正处理，采用WGS-84坐标系和UTM投影，共7个波段。
总共从USGS下载了Landsat TM5、ETM+影像9907景，约80%的获取时间在2009-2011年内，详细统计情况见表1，9907景影像的季相分布见图1。
GlobeLand30-2010分幅产品中有多光谱影像接图表图层，其详细反映了每景影像的获取时间及分类所利用的实际范围。
图1 GlobeLand30-2010所利用的LandsatTM5、ETM+影像时相根据Landsat网站技术文件介绍，Level 1T处理级别的TM/ETM+影像，几何纠正平面中误差为±75米。
在分类前，利用GoogleEarth影像和1米分辨率正射影像，选取明显地物点对每景TM和ETM+影像进行了平面几何精度检查。
总共检查出有171景Landsat影像达不到几何精度要求，对这171景影像全部进行了重新纠正处理。
用于分类的所有Landsat影像，其影像接边差在1个像素内。
影像分类预处理包括大气和地形校正。
大气校正采用基于改进版本的Fast Line-of-Sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH)算法，地形校正采用的是基于COS校正的地形抹平处理校正方法（SCOS法）。
由于2010年前后的TM5影像全球覆盖不佳，在赤道等多云区域无法检索订购到无云的影像，需要利用Landsat7 ETM+ SLC-off影像数据进行补充。
通过下载多期ETM+ SLC-off影像，采用邻近相似像元插补法（Neighborhood Similar Pixel Interpolator，NSPI）进行数据插补，形成一景完整影像。
共插补ETM+ SLC-off影像1354景，主要分布在靠近赤道沿线及北半球高纬度地区，见图2。
图2 GlobeLand30-2010所利用的ETM+ SLC-off影像区域2.1.2 HJ-1卫星影像HJ-1是中国发射用于环境监测和防灾减灾的卫星星座，该卫星拥有光学、红外、超光谱多种探测手段。
其中HJ-1A星搭载有多光谱相机（CCD）、高光谱成像仪（HSI）；HJ-1B星搭载有多光谱相机（CCD）、红外多光谱成像仪（IRS）。
其卫星传感器技术参数见表2。
有关HJ-1卫星的详细介绍请访问地表覆盖数据研制利用的是HJ-1星CCD 影像数据，其幅宽360KM,空间分辨率为30米，包括4个波段。
共利用HJ-1多光谱影像1465景，覆盖全球60%范围（见图3），获取时间为2008年9月至2011年12月。
HJ-1影像利用全球ETM+镶嵌产品(GeoCover2000)作为控制源进行几何纠正，纠正影像与Landsat 影像的套合中误差在1.5像元以内。
图3 GlobeLand30-2010所利用的HJ-1卫星影像覆盖区域2.2 辅助资料除了分类影像外，GlobeLand30-2010研制还使用了大量的辅助数据和参考资料，支持样本选取、辅助分类及验证精度等工作。
主要包括：已有地表覆盖数据（全球、区域）、MODIS NDVI 数据、全球基础地理信息数据、全球DEM 数据、各种专题数据和在线高分辨率影像（如GoogleEarth 高分影像、必应影像、OpenStreet 和天地图高分影像）等。
2.2.1 已有地表覆盖数据1）6套全球地表覆盖数据：分别为USGS的IGBP-DISCover数据集、美国马里兰大学的UMD GeoCover数据集、美国波士顿大学的BU_MODIS数据集、欧盟联合研究中心的GLC2000数据集、欧空局的GlobCover2005和GlobCover2009。
除GlobCover2005和GlobCover2009的分辨率为300米外，其他4套数据的分辨率均为1千米。
上述6套数据的分类系统存在较大差异，本项目主要参考了GLC2000和GlobCover2009。
2）区域地表覆盖数据在项目实施过程中，加强了对区域性高分辨率地表覆盖数据的收集，总共收集了以下国家和区域的高分辨率地表覆盖数据。
⏹中国1:10万土地利用数据：由中国科学院地理科学与资源研究所提供，利用1999-2000年的LandsatTM/ETM+影像和中国资源一号卫星CCD影像生产完成，采用中国科学院土地利用分类系统。
⏹美国土地覆盖数据集（NLCD）：从美国环境保护署网站（/mrlc）下载，利用Landsat TM/ETM+影像生产完成，数据空间分辨率30米，采用MRLC分类系统。
⏹加拿大1：25万地表覆盖数据（Circa2000）：从加拿大基础地理空间信息数据共享平台（http://www.geobase.ca)下载，利用Landsat TM/ETM+影像完成，采用EOSD土地覆盖分类系统。
⏹欧洲地表覆盖数据（CORINE Land Cover2000）：从欧洲环境署（http://www.eea.europa.eu）下载，比例尺为1：:100000，数据采用CORINE土地覆盖分类系统。
⏹澳大利亚地表覆盖（DLCD）：从澳大利亚地球科学局（.au/）下载，该数据集2011年发布，分辨率为250米，采用国际标准化组分类系统。
2.2.2 MODIS NDVI数据从USGS下载了2009年全年MODIS的MOD13Q1产品（https:/// ）。
该产品包含MODIS的单波段影像（蓝波段、红波段、近红外波段、中红外波段）和NDVI、EVI数据，空间分辨率250米。
MOD13Q1产品全年共23期，全球陆地区域共有616幅。
该数据集经过投影转换、配准纠正、数据滤波、数据时间序列整合等处理，形成了包含23个波段、250米空间分辨率的MODIS NDVI时间序列数据。
该数据能反映耕地、裸地、林、灌、草等类型的季相变化信息，可以弥补单期分类影像无法获取地物季相变化信息的不足。
2.2.3 全球基础地理信息数据收集了全球1:100万基础地理底图数据和全球Vmap数据。
主要利用其所包含的居民地层、道路层、湖泊层、河流层4个矢量数据图层，作为分类时样本选取、人工交互检查时的参考数据。
2.2.4 全球DEM数据收集了全球SRTM DEM 数据和ASTER GDEM数据。
主要利用DEM数据生成坡度信息，为地表覆盖类型的类型判别及质量检查等提供参考信息。
收集的SRTM DEM为CGIAR-CSI发布的第四版，分辨率为3弧秒(约90m)，数据覆盖范围为北纬60度到南纬56度之间；收集的ASTER GDEM数据分辨率为1弧秒（约30m），数据覆盖范围为北纬83度到南纬83度之间。
根据对2套DEM数据的质量分析结果，分类时优先使用SRTM DEM数据，在SRTM DEM不能覆盖的高纬度地区（南纬56度以南和北纬60度以北），使用ASTER GDEM数据。
2.2.5 全球生态地理分区数据生态地理分区数据包含该分区的地表水热条件、土壤、植被等自然要素的基本信息及分布状况,可作为辅助资料和知识来加强分类技术人员对该分区地表覆盖类型的了解。
收集了世界自然基金会（WWF）的全球生态地理分区数据（），经适当合并和边界调整后，将全球划分为了400个地表覆盖类型差异明显的生态地理区。
逐一对这400个生态地理分区中所包含的地表覆盖类型及分布进行了细化描述，帮助解译人员认识区域地表覆盖的分布状况、合理选择分类方法及确定质量控制的重点等。
2.2.5 专题数据1）GLWD数据：从/ 网站下载。
该数据是世界自然基金会（WWF）和德国卡塞尔大学（University of Kassel）在一系列全球湿地地图和湿地相关数据资料基础上,利用地理信息系统汇编而成的湿地综合性数据库形成的，记录了全球湖泊、水库和河流的矢量边界及相关属性信息，其中包含：面积＞50km2的大型湖泊3067个；容积≥0.5km3的大型水库 654个；较小型的湖泊、水库和河流（面积＞0.1km2）约25×104个。