AI EARTH数据——2020年全球30米湿地数据产品

2024-03-08 09:20:24 浏览数 (1)

2020年全球30米湿地数据产品(GWL_FCS30)

年度产品地物分类湿地全球

该数据集利用时间序列的Landsat反射率数据产品和Sentinel-1 SAR影像，加上分层分类策略和局部自适应随机森林分类算法，成功地整合出2020年第一个具有精细分类系统的全球30米湿地产品。湿地被分为四种内陆湿地（沼泽、沼泽、水淹平地和盐碱地）和三种沿海湿地（红树林、盐沼和潮汐平地）。 前言 – 人工智能教程

2020年全球30米湿地数据产品（GWL_FCS30）是一种用于全球湿地研究和监测的高分辨率数据产品。该数据产品提供了针对全球湿地覆盖和类型的详细信息，可以用于湿地生态系统调查、气候变化研究、生物多样性保护等领域。

GWL_FCS30数据产品利用遥感技术获取并处理了全球范围内的湿地数据，以30米的空间分辨率提供了准确和详细的湿地信息。该数据产品包含了湿地的边界、覆盖类型、湿地类别和湿地水文特征等重要信息，为科学家、政策制定者和环境保护机构提供了宝贵的数据资源。

在GWL_FCS30数据产品中，湿地被划分为不同的类型和类别。根据湿地的类型，可以分为沼泽地、湿地草地、湿地森林等。根据湿地的类别，可以分为淡水湿地、盐水湿地、河口湿地等。通过对这些湿地的准确划分和分类，可以更好地了解全球湿地的分布和特征。

此外，GWL_FCS30数据产品还提供了湿地边界和湿地水文特征的信息。湿地边界可以用于确定湿地的范围和边界，有助于湿地保护和管理。湿地水文特征包括水位、水深、水质等信息，可以用于湿地生态系统的研究和管理。

GWL_FCS30数据产品的制作过程经过了严格的遥感图像处理和分类算法。首先，利用卫星遥感图像获取全球湿地的影像数据。然后，使用多光谱、高光谱和雷达数据进行湿地分类和判别。最后，结合地理信息系统（GIS）技术将湿地信息与空间数据进行整合，生成最终的数据产品。

GWL_FCS30数据产品的优点在于其高分辨率、全球范围和详细的湿地信息。高分辨率使得数据产品能够提供准确和详细的湿地边界和类别信息。全球范围使得数据产品具有普适性和可比性，可以用于全球湿地的研究和监测。详细的湿地信息可以为湿地保护和管理提供科学依据。

GWL_FCS30数据产品的应用潜力巨大。首先，它可以为湿地生态系统调查和研究提供有力的数据支持。通过对湿地的覆盖类型和水文特征的分析，可以深入了解湿地生态系统的结构和功能。其次，它可以为气候变化研究提供重要的数据资源。湿地是全球碳循环和水循环的关键组成部分，对气候变化具有重要影响。GWL_FCS30数据产品可以帮助科学家研究湿地对气候变化的响应和影响。此外，GWL_FCS30数据产品还可以为生物多样性保护和湿地可持续利用提供数据基础。

综上所述，2020年全球30米湿地数据产品（GWL_FCS30）是一种全球性的高分辨率数据产品，提供了全球湿地的详细信息。该数据产品具有普适性、可比性和应用潜力，可以为湿地研究、气候变化研究和生物多样性保护等领域提供有力的数据支持。

时相：

2020年

范围：

全球

数据来源：

GWL_FCS30: global 30 m wetland map with fine classification system in 2020

引用代码：dataset = aie.ImageCollection('GWL30_2020')

分辨率

30

波段

名称

描述

最小值（估计值）

最大值（估计值）

Map

湿地分类

0

187

土地类型

数值

类型

0

非湿地

181

Swamp 内陆沼泽

182

Marsh 沼泽

183

Flooded flat 水淹地

184

Faline 盐碱地

185

Mangrove forest 红树林

186

Salt marsh 盐沼

187

Tidal flat 潮汐平地

代码

代码语言：javascript复制
import aie
aie.Authenticate()
aie.Initialize()

# 指定需要检索的区域
feature_collection = aie.FeatureCollection('China_Province') 
                        .filter(aie.Filter.eq('province', '浙江省'))

geometry = feature_collection.geometry()

dataset = aie.ImageCollection('GWL30_2020') 
             .filterBounds(geometry) 
             .limit(10);

map = aie.Map(
    center=dataset.getCenter(),
    height=800,
    zoom=6
)

vis_params = {
    'bands': ['Map'],
    'min': 0,
    'max': 2000,
    "palette":["#D9D9D9","#3AA505","#747500","#F6D286",
               "#EFAC85","#E833BA","#D8FC83","#DC9936"]
}

map.addLayer(
    dataset,
    vis_params,
    'True Color',
    bounds=dataset.getBounds()
)
map

单景影像代码

代码语言：javascript复制
import aie
aie.Authenticate()
aie.Initialize()

img = aie.Image('GWL30_2020_E0N15')

map = aie.Map(
    center=img.getCenter(),
    height=800,
    zoom=10
)

vis_params = {
    'bands': ['Map'],
    'min': 0,
    'max': 2000,
    "palette":["#D9D9D9","#3AA505","#747500","#F6D286",
               "#EFAC85","#E833BA","#D8FC83","#DC9936"]
}

map.addLayer(
    img,
    vis_params,
    'True Color',
    bounds=img.getBounds()
)
map

此数据集属于国际公开数据，任何商业和非商业目的都可以免费使用。

有关此数据产品正确引用的更多详细信息，请参阅 GWL_FCS30: global 30 m wetland map with fine classification system in 2020.

数据License参考： CC BY 4.0 Legal Code | Attribution 4.0 International | Creative Commons

引用方式：

Liangyun Liu, Xiao Zhang, Tingting Zhao, and Xidong Chen. (2022). GWL_FCS30: global 30 m wetland map with fine classification system in 2020. GWL_FCS30: global 30 m wetland map with fine classification system in 2020 Zhang, X., Liu, L., Zhao, T., Chen, X., Lin, S., Wang, J., Mi, J., and Liu, W.: GWL_FCS30: global 30 m wetland map with fine classification system using multi-sourced and time-series remote sensing imagery in 2020, Earth Syst. Sci. Data Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/essd-2022-180, in review, 2022.

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