ESRI 10m 年度土地覆被图（2017-2023）
土地利用和土地覆被 (LULC) 年度全球地图时间序列已更新至 v3 版，包含 2017-2023 年全球 10 米土地覆被。这些地图来自欧空局哨兵-2 10 米分辨率图像。每张地图都是全年 9 个等级的 LULC 预测值的合成，以便生成每年的代表性快照。该数据集由 Impact Observatory 生成，他们使用了数十亿人类标记的像素（由国家地理学会策划）来训练土地分类的深度学习模型。全球地图是将该模型应用于行星计算机上的哨兵-2 年度场景集合而生成的。经评估，每张地图的平均准确率超过 75%。这些数据集由 Impact 天文台制作，并由 Esri 授权从Impact 天文台获取。
该地图使用了 10 类模型的更新模型，并将 Grass（原第 3 类）和 Scrub（原第 6 类）合并为一个牧场类（第 11 类）。最初的 Esri 2020 土地覆被图集使用了 10 个类别（草地和灌丛分开）和旧版本的底层深度学习模型。Esri 2020 土地覆被地图也是由 Impact Observatory 制作的，您可以在此处的 GEE 中找到它。该地图仍可在现有应用程序中使用。一旦 2020 年的更新版本在本集合中可用，新应用程序应使用该版本，尤其是在使用该时间序列的多年数据时，以确保分类的一致性。
您可以从这里的第一版开始了解更多信息 康吉斯（Kontgis, C.）（2021 年 6 月 24 日）。以前所未有的细节描绘世界
https://caitlin-kontgis.medium.com/mapping-the-world-in-unprecedented-detail-7c0513205b90
类别定义
水域 全年主要有水的区域；可能不包括零星或短暂有水的区域；几乎没有稀疏植被，没有岩石露头，也没有码头等建筑物；例如：河流、池塘、湖泊、海洋、淹没的盐碱地。
树木 任何高大（约 15 英尺或更高）茂密植被的明显集群，通常具有封闭或茂密的树冠；例如：林木植被、热带草原、种植园、沼泽或红树林内的茂密高大植被集群（茂密/高大植被下有短暂的水域或树冠太厚，无法探测到下面的水域）。
水淹植被 全年大部分时间明显混有水的任何类型的植被区；季节性水淹区，由草/灌木/树/荒地混合而成；例如：水淹红树林、出水植被、稻田和其他大量灌溉和淹没的农业区。
农作物 人类种植/耕种的谷物、草类和非树木高度的农作物；例如：玉米、小麦、大豆、休耕地。
建筑区 人类建造的建筑物；主要的公路和铁路网络；大型均质不透水表面，包括停车场结构、办公楼和住宅；例如：房屋、密集的村庄/城镇/城市、铺设的道路、沥青。
裸地 全年植被稀少甚至没有植被的岩石或土壤区域；没有或几乎没有植被的大面积沙地和沙漠；例如：裸露的岩石或土壤、沙漠和沙丘、干涸的盐滩/平原、干涸的湖床、矿井。
冰雪 大片均质的永久性冰雪区域，通常只出现在山区或纬度最高的地区；例如：冰川、永久性积雪、雪原。
云层 由于持续云层覆盖，没有土地覆盖信息。
牧场（Rangeland） 同质草丛覆盖的开阔地，几乎没有较高的植被；野生谷物和草丛，没有明显的人为种植（即，不 是有规划的田地）；例如：稀疏甚至没有树木覆盖的天然草地和田地、稀疏甚至没有树木 的开阔稀树草原、公园/高尔夫球场/草坪、牧场。散布在裸露土壤或岩石上的小群植物或单株植物的混合体；茂密森林中灌木丛生的空地，其高度明显不超过树木；例如：灌木丛、灌木和草丛覆盖适中至稀疏，草、树木或其他植物非常稀疏的稀树草原。
有关精度评估信息，请访问 ESRI 发布页面"
https://www.arcgis.com/home/item.html?id=cfcb7609de5f478eb7666240902d4d3d"
| Class Value | Remapped Value | Land Cover Class | Hex Code |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | Water | #1A5BAB |
| 2 | 2 | Trees | #358221 |
| 4 | 3 | Flooded Vegetation | #87D19E |
| 5 | 4 | Crops | #FFDB5C |
| 7 | 5 | Built Area | #ED022A |
| 8 | 6 | Bare Ground | #EDE9E4 |
| 9 | 7 | Snow/Ice | #F2FAFF |
| 10 | 8 | Clouds | #C8C8C8 |
| 11 | 9 | Rangeland | #C6AD8D |
Earth Engine Snippet¶
javascript
var esri_lulc_ts= ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/landcover/ESRI_Global-LULC_10m_TS");代码链接：
引用：
Karra, Kontgis, et al. "Global land use/land cover with Sentinel-2 and deep learning."
IGARSS 2021-2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2021.
许可
This dataset was produced by Impact Observatory for Esri. © 2021 Esri. This dataset is available under a Creative Commons BY-4.0 license and any copy of or work based on this dataset requires the following attribution:
Changelog¶
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2024-06-07 Added LULC 2023 to collection
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Example path was changed
-
2023-04-10 Added LULC 2022 to collection
Curated in GEE by: Samapriya Roy
Keywords: : landcover, landuse, lulc, 10m, global, world, sentinel, sentinel 2, impact observatory
Last updated: 2024-06-07
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