证实寰宇丛林资源清查（National Forest Inventory黑丝 少妇，NFI）表示，自上世纪80年代以来我国的丛林面积也曾增长了近一倍。但由于与NFI相一致且可靠的遥感数据是相对穷乏的，是以对我国植树造林与再造林情况以及相应的陆地生态系统时空风物变化的考虑难以真切开展。

具体而言，CATCD数据采集的丛林分类主要取舍两个步伐：(1) 单个丛林像素分类：若是一个 30 m × 30 m 的陆地卫星图像像元内的树木隐匿率很是 74.5%，则该像元被归类为丛林。这一阈值可确保像素骄横0.067公顷的最小绘制面积条件（诡计公式为 30 m × 30 m × 74.5 % = 0.067 公顷）；(2) 多个丛林像素构成一个对象：在考虑多个相邻象素时，若是这些象素的总面积很是0.067公顷，且该区域内的平均树木隐匿率很是20%，则该对象被归类为丛林。这意味着，即使单个像素未达到74.5%的阈值，惟一骄横笼统步伐，对象举座仍可归类为丛林。

01 数据预览

曼谷人妖

刻下版块的CATCD（0.0.1版）将1985年至2023年的年度林木隐匿数据存储为tif风物，每一个tif文献为一个年度的数据，可在ArcGIS或其他软件中大开。其数据规模从0到100，代表每个栅格（30米空间分别率）的林木隐匿率。下图为几个代表年份数据的可视化效果：

02 数据细目

该数据共享在Zenodo平台上，1985-2023年数据被分为6个部分，大家若是念念要我方下载数据，不错探访下列网址：

第二部分（1992-1998年）：https://zenodo.org/records/10893193

第三部分（1999-2005年）：https://zenodo.org/records/10895248

第四部分（2016-2012年）：https://zenodo.org/records/11047917

第五部分（2013-2018年）：https://zenodo.org/records/11047923

第六部分（2019-2023年）：https://zenodo.org/records/11047925黑丝 少妇

再次强调：请崇尚按该数据库下载及援用风物进行下载操作与援用。

数据先容：

CATCD数据集基于从GEE平台取得的陆地卫星图像、好意思国宇航局喷气激动推行室发布的30米高程数据，JRC全球地表水数据以及中国农田数据等数据，取舍集成模子估算而得到。此外，还整合了来自Google Earth的超高分别率（Very-High-Resolution， VHR）图像数据、来自NFI的不同期期的省级丛林统计数据、来自全球生态系统能源学侦察（Global Ecosystem Dynamics Investigation，GEDI）的冠层隐匿数据、机载激光雷达测量（airborne LiDAR field surveys）数据，通过连忙采样的方式对这次数据集的准确性进行了考据，猖狂表示这次数据集与以上参考数据的干系性为0.70至0.96之间，RMSE值为5.6%至25.2%之间，标明该数据集有较好的可靠性与准确性。

数据生成经过：

数据证明：

该数据集在Zenodo和Google Earth Engine (GEE) 平台齐有发布，咱们提供的为Zenodo平台发布的tif风物年度林木隐匿数据，数据定名风物为：“CATCD_年份_v01.tif”，举例文献“CATCD_2019_v01.tif”暗示2019年的年度林木隐匿数据。此外，上文提到过在通过集成模子生成该数据集的过程中使用了5倍交叉考据的风物进行了数据准确性的考据，作家们还提供了不确定性臆测值，但这部分数据仅在GEE平台发布，如有需要，大家不错去该平台自行下载。在GEE平台上，每年的数据齐存储在一个带有 “TreeCover ”和 “Uncertainty ”带的 GeoTIFF 文献中。TreeCover 代表树木隐匿率数据，而Uncertainty则代表通过 5 倍交叉考据得出的林木隐匿率不确定性臆测值，用五个模子掂量值的步伐偏差暗示。GEE平台可通过如下开通取得该数据集：https://code.earthengine.google.com/a28dcf064bba1975f5a6c28400c41edb

论文效用：

数据风物：

栅格风物（.tif）

1985-2023年

数据坐标：

GCS_WGS_1984

寰宇

空间分别率：

30米

数据援用：

Yaotong Cai， Xiaocong Xu， Sheng Nie， Cheng Wang， Peng Zhu， Yujiu Xiong， and Xiaoping Liu (2024). Unveiling Spatiotemporal Tree Cover Patterns in China: The First 30m Annual Tree Cover Mapping from 1985 to 2023.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing， 216: 240-258. DOI:10.1016/j.isprsjprs.2024.08.001.

大家若是使用该数据，请按照原网站所列的步伐援用风物标注好原始数据开端！

03 数据取得

tif数据丛林https林木发布于：比利时声明：该文不雅点仅代表作家本东说念主，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间办事。