SinoLC-1:中国首幅1米分辨率土地覆盖图
- 时间分辨率：年
- 空间分辨率：<= 1m
- 共享方式：开放获取
- 数据大小：146.42 GB
- 数据时间范围：2002-12-01 — 2021-12-01
- 元数据更新时间：2023-09-25
数据集摘要
SinoLC-1：中国1米分辨率土地覆盖图为首个具有中国国家尺度覆盖，空间分辨率1米的土地覆盖专题图。针对大范围高分辨率土地覆盖制图中地物复杂多样、高精度训练样本缺乏、制图方法区域迁移性要求高等关键难题，中国地质大学（武汉）张洪艳教授团队于2022年10月提出了一种基于弱监督深度学习的跨分辨率大规模土地覆盖制图网络（L2HNet），利用低分辨率土地覆盖图作为训练集，实现了高分辨率高精度土地覆盖制图。该方法摆脱了高分辨率土地覆盖制图任务对大规模人工手动标注训练集的依赖，大幅减少了大范围高分辨率土地覆盖制图的人力与时间成本，作为阶段性研究进展发表在遥感科学领域权威期刊《ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing》上（链接：https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.08.008）。
在此基础上，团队进一步构建了中国全域土地覆盖制图框架，利用现有三种10米土地覆盖图（FROM_GLC10、ESA_WorldCover和ESRI_GLC）、开源道路图（Open Street Map，OSM）数据作为训练标签，基于1米分辨率Google开源遥感数据开展全国高分辨率土地覆盖制图，并采用10万目视解译参考点和第三次全国土地调查数据进行精度验证。最终，用时10个月处理约73TB高分辨率多源数据，成功研制了我国第一幅1米分辨率土地覆盖一张图（SinoLC-1）。
目前，该专题图描述论文已在地球科学数据权威期刊《Earth System Science Data》上发表（链接：https://essd.copernicus.org/preprints/essd-2023-87/）。
数据文件命名方式和使用方法
文件命名与介绍：数据为GeoTIFF栅格格式，每个城市数据的命名方式为“G_P_C.tif”，其中“G”表示地理区域（中国南部、中部、东部、北部、东北部、西北部和东北部）信息，“P”表示省级行政区域信息，“C”表示城市名称。例如，湖北省武汉市的1米土地覆盖地图命名为“Central_Hubei_Wuhan.tif”。数据集包含11个土地覆盖类别，各类别名称与灰度值对应如下：树林（2）、灌丛（3）、草地（4）、耕地（5）、建筑（6）、交通路网（1）、贫瘠与稀疏植被（7）、冰雪（8）、水体（9）、湿地（10）、苔原（12）。 数据读取方式：可使用Arcgis等软件读取，各土地覆盖类别已按照相应颜色表填色，各类别显示颜色对应如下（R、G、B）：树林（0，100，0）、灌丛（255，190，35）、草地（233，255，190）、耕地（255，235，175）、建筑（255，170，0）、交通路网（255，0，0）、贫瘠与稀疏植被（180，180，180）、冰雪（240，240，240）、水体（0，100，200）、湿地（0，150，160）、苔原（250，230，160）。
本数据要求的引用方式
数据的引用
李卓鸿, 张洪艳. (2023). SinoLC-1:中国首幅1米分辨率土地覆盖图. 国家青藏高原科学数据中心. https://doi.org/10.5281/zenodo.7707461.
Li, Z., Zhang, H. (2023). SinoLC-1: The first 1-meter resolution national-scale land-cover map of China. National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.5281/zenodo.7707461.
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文章的引用
1、Li, Z., He, W., Cheng, M., Hu, J., Yang, G., & Zhang, H. (2023). SinoLC-1: the first 1-meter resolution national-scale land-cover map of China created with the deep learning framework and open-access data. Earth System Science Data, 2023, 1-38. https://doi.org/10.5194/essd-2023-87 ( 查看 Bibtex格式 )
2、Li, Z., Zhang, H., Lu, F., Xue, R., Yang, G., & Zhang, L. (2022). Breaking the resolution barrier: A low-to-high network for large-scale high-resolution land-cover mapping using low-resolution labels. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 192, 244-267.https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.08.008 ( 查看 Bibtex格式 )