该数据集记录了甘南高寒牧区2000-2020年土地利用类型及变化情况,旨在为土地利用变化对甘南牧区生态系统影响的研究提供基础。结合甘南高寒牧区实地情况,该区土地利用分类体系共划分为七类:耕地(以种植农作物为主的农用地)、草地(以草本植物为主,包括以放牧为主的灌丛草地)、林地(包括有林地、灌木林地、 疏林地和针阔叶林等用地)、水域(天然水域和水利设施用地,包括河流、湖泊和水库)、湿地(滩地和沼泽地)、建筑用地(城乡居民区用地、工商矿业和交通用地)和未利用地(沙化地、盐碱地、裸地和难以利用的土地)。数据集总体精度和 Kappa系数分别在86.94%–93.86%和83.14%–92.16%范围内,分类精度均超过80%。
该数据集基于 GEE 云平台,利用多时相 Landsat 影像的密集时间堆栈和去云技术,解决了高寒牧区影像质量多云的问题,然后基于随机森林分类算法生成了甘南高寒牧区2000-2020年土地利用变化空间分布数据。数据集为栅格数据,空间分辨率为30m,总共分为5个时期:2000、2005、2010、2015和2020年。
| 采集时间 | 2022/05/14 - 2022/05/14 |
|---|---|
| 采集地点 | 甘南藏族自治州 |
| 数据量 | 403.7 MiB |
| 数据格式 | tif |
| 数据空间分辨率(/米) | 30m |
| 数据时间分辨率 | 年 |
| 坐标系 | WGS84 |
数据集使用Landsat时间序列卫星影像和DEM数据进行土地利用分类,源数据获取和预处理均在GEE云平台上进行。甘南高寒牧区覆盖的Landsat卫星轨道号分别是130/36、130/37、131/35、131/36、131/37、132/36和132/37。
该数据基于 GEE 云平台上的多时相 Landsat 图像密集时间叠加技术和随机森林机器,学习监测甘南高寒牧区 2000–2020 土地利用时空变化信息。
本数据集经过严格的质量控制,确保了数据的准确性、可靠性和一致性。数据基于GEE平台提高了土地利用变化研究的效率。在 GEE 平台上,利用多时相 Landsat 影像和密集时间叠加方法,有效地克服了高云层覆盖的挑战。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 21ZD4FA020 | 甘肃典型脆弱生态系统健康评估与预警技术研发与示范 | 其他 |
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | _ncdc_meta_.json | 5.0 KiB |
| 2 | 图集 | |
| 3 | 数据实体 |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2025/10/20 05:41 | 刘*臣 |
Paper title:基于双流注意力网络的草原退化区域图像分类方法
Paper abstract:针对草原退化区域分类中特征利用不充分、对细微特征不敏感的问题,本文提出一种基于双流注意力网络的分类方法。该方法通过独立的光谱流与空间流分别提取互补特征,并引入双重注意力模块自适应聚焦于退化关键区域,实现高效的特征融合与分类。在公开数据集上的实验表明,本方法精度显著优于主流基线模型,为草原退化监测提供了有效的技术解决方案。
Paper type:期刊论文
Tutor燕振刚
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