专栏名称: 酒醒梦已残

酒醒梦已残系列视频教程涉及地质、物化探、水工环及三维建模内容，详细剖析了mapgis、surfer、voxler、Arcgis及三维建模软件等在地学中的应用，课程从基础出发，结合实际工作中的案例，汇集10年工作经验之精华。

【数据资源】Sentinel-2 10m土地利用/土地覆盖长时间序列数据

酒醒梦已残 · 公众号 · 地理 · 2024-11-05 22:31

正文

Sentinel-2 10m土地利用/土地覆盖时间序列数据是由欧洲空间局（European Space Agency, ESA）的哨兵-2（Sentinel-2）卫星任务提供的一系列地球观测数据。这些数据主要用于监测和评估地球表面土地利用和土地覆盖的变化。以下是对该数据集的简要介绍：

该时间序列数据基于 ESA Sentinel-2 影像的 10 米分辨率的全球土地利用/土地覆盖 (地图。每年的地图均由 Impact Observatory 的深度学习 AI 土地分类模型生成，该模型使用了由国家地理学会开发的数十亿人工标记的图像像素的海量训练数据集。全球地图是通过将模型应用于 Microsoft 行星计算机上的 Sentinel-2 场景集合而生成的，每年处理超过 400,000 个地球观测值。该算法为 9 个类别生成 LULC 预测。

这些数据以时间序列的形式呈现，可以反映某一地区在一段时间内的土地利用和土地覆盖变化。

2017年为每个像素分配了一个土地覆盖类别，但其类别基于的图像比其他年份少。2018-2023年则是基于一组更完整的图像。因此，2017年的土地覆盖分类分配可能不如2018-2023年准确。