地表覆盖数据描绘了陆地表面生态状况和生物物理属性。它是生态环境评估、陆表模型构建、资源规划管理等科学研究的基础支撑数据。为满足气候变化下冰冻圈领域对地表覆盖时空数据的共性需求,基于MODIS C61 MCD12Q1数据产品,通过格式转换、重投影、提取、质控、融合等处理流程,生成了IGBP、UMD、LAI、BGC、PFT等 5种地表覆盖分类方案的全球数据集。本数据集提供了全球视角下地表覆盖的时空变化信息,不仅可直接用于分析中国及周边地区地表覆盖的时空变化和趋势,也可为气候变化背景下区域生态系统演变、土地利用变化等研究提供基础资料。
| 采集时间 | 2001/01/01 - 2024/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 全球 |
| 数据量 | 8.4 GiB |
| 数据格式 | GeoTIFF |
| 数据空间分辨率(/米) | 500米 |
| 数据时间分辨率 | 年 |
| 坐标系 | WGS84 |
| 投影 | GCS_WGS_1984 |
以MODIS MCD12Q1作为基础数据,Landsat-5、7、8与9的彩色合成影像作为辅助数据。这些数据来源于美国国家航空航天局(/www.earthdata.nasa.gov)和美国地质调查局(earthexplorer.usgs.gov)。
数据集的生成主要包括3个步骤:(1) 对数据文件格式、坐标系统、分辨率等进行转换处理,依据每个条带号,生成逐年、空间分辨率为500m的GeoTIFF文件;(2) 按照QC层,提取每种地表覆盖分类方案所对应的数据,并对同一个像元所对应的8种类别进行一致性检查,若存在冲突则将其与Landsat彩色合成影像进行叠加校验,采用众数作为判别规则;(3) 将通过检验的每个数据文件,依据地表覆盖分类方案和年份进行空间融合计算,生成全球逐年地表覆盖空间格局数据集。
数据集按照年份和分类方案进行组织,命名规则为GIobalLandCover[分类方案]500m[年份].tif。数据质量整体与MODIS MCD12Q1产品一致,总体精度在70%-80%之间。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2022YFF0711700 | 冰冻圈大数据挖掘分析关键技术及应用 | 国家重点研发计划 |
本作品采用
CC BY 4.0 (知识共享 署名 4.0 国际许可协议)进行许可。
| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | BGC | |
| 2 | IGBP | |
| 3 | LAI | |
| 4 | PFT | |
| 5 | UMD |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/10/09 04:25 | 杨*儿 |
本人应撰写硕士研究生论文需要用的相关数据,论文中会注明出处。
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| 2 | 2026/09/22 18:44 | 路* |
题目:全球尺度下碳-铁结合的空间表征和影响因素 摘要:暂无 硕士毕业论文 需要用到全球土地利用类型数据
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| 3 | 2026/09/19 19:38 | 邵*状 |
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| 4 | 2026/09/18 01:00 | 吴*沫 |
建立全球重金属污染预测数据库,需要地表覆盖数据集作为特征变量,后续发表论文会严格按照引用规范引用
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| 5 | 2026/09/14 22:24 | 胡*鑫 |
陆生生态监测报告编制中,需要明确土地利用类型
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| 6 | 2026/09/03 06:40 | 王*玮 |
关于青藏高原地区的期刊论文,需要使用地表类型数据进行建模
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| 7 | 2026/08/14 05:53 | 刘*晖 |
土壤盐渍化是威胁农业可持续发展和区域生态安全的重要环境问题,开展大范围、高精度的土壤盐度监测具有重要的科学意义和应用价值。全球导航卫星系统反射测量(GNSS-R)作为一种新兴的被动微波遥感技术,凭借其低成本、短重访周期和强穿透能力等优势,在陆表参数反演领域展现出巨大潜力。然而,GNSS-R信号对地表覆盖类型和植被状况的敏感性差异显著,制约了土壤盐度反演模型的泛化能力。本研究以黄河三角洲为典型研究区,利用天目一号(Tianmu-1)卫星GNSS-R反射信号数据,结合MODIS全球500米分辨率地表覆盖类型产品(MCD12Q1),提取研究区IGBP分类体系下的主要地表覆盖类型信息。在此基础上,分析不同地表覆盖类型下GNSS-R信号响应特征及其对土壤盐度反演精度的影响机理,构建顾及地表覆盖异质性的土壤盐度反演模型。研究成果将为海岸带盐渍化土壤的遥感动态监测提供方法参考,并为GNSS-R技术在陆表参数反演中的业务化应用提供科学依据。
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| 8 | 2026/08/14 01:50 | 施*荣 |
没有项目使用,仅用于全球生物多样性重点区域生态变化分析。
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| 9 | 2026/07/31 01:57 | 周*丽 |
年度土地覆盖数据将用于识别农田、草地、灌木地和裸地的逐年变化。
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| 10 | 2026/07/16 00:07 | 王* |
我们导师准备做全球地理大模型,需要用到全球植被覆盖的数据,谢谢
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