该数据集使用 Google 地球引擎上的 335，709 张 Landsat 图像，构建了 1985 年至 2022 年中国第一个源自 Landsat 的年度土地覆被产品 （CLCD）。我们通过结合从中国土地利用/覆盖数据集（CLUD）中提取的稳定样本和来自卫星时间序列数据、谷歌地球和谷歌地图的视觉解释样本来收集训练样本。通过所有可用的 Landsat 数据构建了多个时态指标，并将其馈送到随机森林分类器以获得分类结果。进一步提出了一种结合时空滤波和逻辑推理的后处理方法，以提高CLCD的时空一致性。
“*_albert.tif”是通过 proj4 字符串“+proj=aea +lat_1=25 +lat_2=47 +lat_0=0 +lon_0=105 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs”的投影文件。2022 年的 CLCD 现已推出。
鉴于 USGS 不再维护 Landsat 集合 1 数据，我们现在使用集合 2 SR 数据来更新 CLCD。
此版本中的所有文件均已导出为云优化 GeoTIFF，以便在云上更高效地处理。详情请点击https://www.cogeo.org/。
每个文件中都内置了内部概览和颜色表，以加快软件加载和渲染速度。
使用 Google 地球引擎上的 335，709 张 Landsat 图像，结合从中国土地利用/覆盖数据集（CLUD）中提取的稳定样本和来自卫星时间序列数据、谷歌地球和谷歌地图的视觉解释样本收集训练样本。
1、使用 Landsat 图像，构建 1985 年至 2022 年中国第一个源自 Landsat 的年度土地覆被产品 （CLCD）；
2、通过结合从中国土地利用/覆盖数据集（CLUD）中提取的稳定样本和来自卫星时间序列数据、谷歌地球和谷歌地图的视觉解释样本收集训练样本；
3、通过所有可用的 Landsat 数据构建多个时态指标，并将其馈送到随机森林分类器以获得分类结果。
数据质量良好。
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