【数据资源】Sentinel-2 10m土地利用/土地覆盖长时间序列数据

主要观点总结

文章介绍了欧洲空间局（ESA）的Sentinel-2卫星任务提供的土地利用/土地覆盖时间序列数据。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。

关键观点总结

关键观点1: 数据源与用途

Sentinel-2 10m土地利用/土地覆盖时间序列数据由ESA提供，用于监测和评估地球表面土地利用和土地覆盖的变化。

关键观点2: 数据生成方式

每年的地图由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场景集合生成的。

关键观点3: 数据特点

该算法为9个类别生成LULC预测，数据以时间序列形式呈现，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。

关键观点4: 数据年份与精度

提供2017年至2023年的全国各省数据。2017年的土地覆盖分类分配可能不如2018-2023年准确。

关键观点5: 服务坐标系统与范围

源数据坐标系统采用通用横向墨卡托（UTM）WGS84，服务坐标系统采用Web墨卡托辅助球体WGS84（EPSG:3857），数据范围覆盖全球。