毛乌素沙地位于国家“三区四带”生态安全战略格局中“黄河重点生态区”的核心区域，属于北方农牧交错带西段的防风固沙关键生态功能区。受长期的农牧开发与生态恢复工程双重影响，该区域地表景观高度破碎，导致现有大尺度开源土地分类产品常出现误判或适用性较差的问题。为此，本数据集专门针对沙地复杂地表特征进行定制化解译，旨在弥补全国尺度产品在局部脆弱区的可用性缺陷，为生态评估提供更为准确的基础底图。
本数据产品基于1980-2025年共10期Landsat系列遥感影像（5年时间步长）生产，空间分辨率为30 m。数据集采用一级土地利用/覆被分类体系，涵盖乔木林、灌木林、农田、水体、草地、裸沙地及建设用地7个大类。在生产流程上，首先通过野外实地考察、低空无人机正射图及多源开源数据融合，构建了高可信度地面样点集；然后依托ENVI平台对比筛选多种监督分类算法，引入混淆矩阵定量评价与专家目视解译的主客观协同机制；最后经人工交互式检查与地物边界修正，生成全序列空间分布产品。经验证，全序列数据集的平均Kappa系数为0.71，平均总体精度达80.36%，能够充分满足区域生态演替长期监测与宏观土地变化科学的研究需求。
本数据集为栅格格式（GeoTIFF），各像元数值（Value）以整型编码存储，唯一对应一种特定的土地利用/覆被类型。分类体系共包含7个大类，具体的栅格代码映射关系如下： 1：草地 2：灌木林 3：农田 4：乔木林 5：裸沙地 6：水体 7：建设用地
本数据集的主体遥感数据源自Landsat系列卫星影像（涵盖MSS、TM、ETM+和OLI传感器）。时间序列严格覆盖1980至2025年的半年代际节点，空间分辨率统一为30 m（早期MSS影像均重采样至30 m）。为消除物候干扰，影像均选取植被生长季（6–10月）且全景云量低于10%的优质景幅；对极少数由于多云导致质量欠佳的年份，采用相邻年份同季影像进行替代。辅助交叉验证的开源数据包括：中国年度土地覆盖数据集（CLCD, https://doi.org/10.5194/essd-13-3907-2021）、Esri 全球 10 米土地覆盖数据（Esri 10m, https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9553499）、中国 250 米灌溉农田空间分布图（CIrrMap250, https://doi.org/10.5194/essd-16-5207-2024）以及全球地表水数据集（GSWE, https://doi.org/10.1038/nature20584）。
1. 分类样本集构建
解译样点来源于野外实地考察、低空无人机正射影像以及多套高精度开源产品（CLCD、Esri 10m、CIrrMap250、GSWE 等）的交集置信区。共筛选并提取高质量训练与验证样本1808个。各感兴趣区（ROI）的杰弗里斯-马图西塔距离（J-M Distance）均大于1.7，确保了样本在光谱特征上具备高度可分性。
2. 多算法分类与结果优选
依托ENVI 5.6 软件，综合遥感影像与样本数据，分别采用支持向量机、最小距离、最大似然、马氏距离、平行六面体与神经网络六种算法开展监督分类。在初步评估中，剔除了对沙地复杂地表分类效果欠佳的平行六面体与神经网络算法。随后，利用混淆矩阵与目视解译相结合的主客观协同评价方法，对剩余四种算法的结果进行交叉对比，从而针对不同年份的影像特征动态优选最佳分类算法。最后，辅以精细的人工交互式目视修正以消除斑块噪声，最终生成本数据集。
本数据集基于混淆矩阵进行Kappa系数与总体精度检验，结果如下：
1980年（Kappa 0.74，总体精度84.28%）；
1985年（Kappa 0.62，总体精度76.26%）；
1990年（Kappa 0.74，总体精度85.12%）；
1995年（Kappa 0.74，总体精度85.50%）；
2000年（Kappa 0.73，总体精度81.39%）；
2005年（Kappa 0.77，总体精度83.39%）；
2005年（Kappa 0.77，总体精度83.39%）；
2010年（Kappa 0.69，总体精度76.43%）；
2015年（Kappa 0.71，总体精度77.63%）；
2020年（Kappa 0.73，总体精度81.32%）；
2025年（Kappa 0.64，总体精度72.30%）；
平均（Kappa 0.71，总体精度80.36%）.
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2024JBGS0020 | 毛乌素沙地山水林田湖草沙系统治理集成技术示范 | 内蒙古自治区科技创新重大示范工程揭榜挂帅项目 |
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CSTR:11738.11.ncdc.nieer.db7325.2026
10.12072/ncdc.nieer.db7325.2026
