河流在生态多样性、航运贸易和碳循环中扮演着重要角色。近几十年来，受人类活动干扰和极端气候影响，河流范围频繁发生剧烈变化。迫切需要开发时序化、精细尺度的河流范围数据集，为河流保护、管理和可持续利用提供坚实数据支撑。文献综述表明，中国目前普遍缺乏空间分辨率较高的年度河流范围数据集。针对此问题，本研究首次基于哨兵卫星影像生产了2016-2023年中国年度河流范围数据集（CRED）。我们通过融合Dynamic World（DW）、ESRI全球土地利用数据（EGLC）和多指标水体检测规则（MIWDR），生成年度水体分布图。对于DW和MIWDR水体时序数据，采用众数算法（计算最常出现值）生成年度水体图。继而开发了基于几何特征和辅助数据集的对象层次决策树，从水体数据中提取河流信息。
结果表明，2016-2023年CRED的总体精度（OA）均超过96.0%。河流的用户精度（UA）、生产者精度（PA）和F1分数分别达到95.3%、91.3%和93.7%以上。进一步数据比对表明，本数据集与东亚湿地地图（EA_Wetlands）、中国土地利用覆盖变化数据集（CNLUCC）和中国水体分布数据集（CWaC）具有相似分布 pattern，相关系数（R）均大于0.75。此外，CRED在小河流制图和误分类消除方面优于上述三个数据集。面积统计显示，2023年中国河流面积为44,948.78平方公里，主要分布在东部沿海省份。2016-2023年间河流面积呈"先增后降再小幅回升"的变化特征。空间上，减少的河流主要分布在中国东南地区，而增加的河流主要集中在中部和东北地区。
总体而言，CRED清晰刻画了中国河流范围及其动态变化，为改善河流生态管理提供了良好数据基础。
数据来源于https://zenodo.org/records/13841910 。
基于哨兵卫星影像生产了2016-2023年中国年度河流范围数据集（CRED）。我们通过融合Dynamic World（DW）、ESRI全球土地利用数据（EGLC）和多指标水体检测规则（MIWDR），生成年度水体分布图。对于DW和MIWDR水体时序数据，采用众数算法（计算最常出现值）生成年度水体图。继而开发了基于几何特征和辅助数据集的对象层次决策树，从水体数据中提取河流信息。
2016-2023年CRED的总体精度（OA）均超过96.0%。河流的用户精度（UA）、生产者精度（PA）和F1分数分别达到95.3%、91.3%和93.7%以上。
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10.5281/zenodo.13841910
