中国1990-2021连续30年土地利用数据CLCD介绍及下载

CLCD数据介绍

CLCD（China Land Cover Dataset）数据集由武汉大学黄昕老师公布，黄昕老师基于Google Earth Engine上335,709景Landsat数据，制作中国年度土地覆盖数据集（annual China Land Cover Dataset, CLCD），包含1985+1990—2020中国逐年土地覆盖信息。为此，黄昕老师基于GEE上所有可获得的Landsat数据，构建时空特征，结合随机森林分类器得到分类结果，并提出一种包含时空滤波和逻辑推理的后处理方法进一步提高CLCD的时空一致性。最后，基于5,463个目视解译样本，CLCD的总体准确率达80%。
该数据集最大的优势在于每年30米的土地利用分类结果，且连续30年。这与GLC_FCS30、Global30、AGLC2000_2015、FROM-GLC10、ESA10、ESRI10等产品相比，时间分辨率更高。劣势在于其分类结果只针对中国，而不是全球。当然FROM-GLC10、ESA10、ESRI10在空间分辨率上可能更高。

• 数据概览

ID	Class	Color
1	Cropland	250,227,156
2	Forest	68,111,51
3	Shrub	51,160,44
4	Grassland	171,211,123
5	Water	30,105,180
6	Sonw/Ice	166,206,227
7	Barren	207,189,163
8	Impervious	226,66,144
9	Wetland	40,155,232

参考文献
Yang J , Huang X . The 30 m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019[J]. Earth System Science Data, 2021, 13(8):3907-3925.

参考链接
https://mp.weixin.qq.com/s/5Bil7qIaXFTGrfRaQRskwg
https://mp.weixin.qq.com/s/-FU8bV0EkEld7KtwoeY78g

CLCD数据下载

官网下载

可以分省份和整体下载

百度云盘链接（分省份版本）

链接：https://pan.baidu.com/s/1C2ahSdvMC1rQ-gWmiedwAA?pwd=pq11
提取码：pq11
PS:18个G左右，准备好流量

GEE下载（感谢大佬上传！）

核心代码：

//CLCD数据集
var CLCDCol = ee.ImageCollection("users/GEEStudyRoom/CLCDImageCollection");
print(CLCDCol)
//可以看到该imagecollection包含了32张单波段为b1的image，所以需要写分类函数，将其分类，定义分类函数
//定义将一年影像按照类别拆分为9个单波段的image
var splitdataset = function(img){
  //只有值相同的像素点才保留，并将添加一个波段的属性val，val的值为类别
  //1Cropland、2Forest、3Shrub、4Grassland、5Water、6Sonw/Ice、7Barren、8Impervious、9Wetland
  var class1 = img.eq(1).selfMask().set('val', 1);
  var class2 = img.eq(2).selfMask().set('val', 2);
  var class3 = img.eq(3).selfMask().set('val', 3);
  var class4 = img.eq(4).selfMask().set('val', 4);
  var class5 = img.eq(5).selfMask().set('val', 5);
  var class6 = img.eq(6).selfMask().set('val', 6);
  var class7 = img.eq(7).selfMask().set('val', 7);
  var class8 = img.eq(8).selfMask().set('val', 8);
  var class9 = img.eq(9).selfMask().set('val', 9);
  //返回一个collection
  return ee.ImageCollection.fromImages([
    class1, class2, class3, class4, class5, class6, class7, class8, class9]);
};
var region =table;//table是研究区
Map.centerObject(region,7)
var srcFolder = 'users/GEEStudyRoom/LULC_Dataset/LULC_HuangXin/';
var feat = ee.Feature(table);
for(var year = 1990; year<=2020;year++){
  var tmpImg = ee.Image(srcFolder+'CLCD_v01_'+year);
  //加载逐年土地覆盖影像
  Map.addLayer(tmpImg.selfMask().randomVisualizer().clip(table), null, 'landcover'+year);
  //export
  Export.image.toDrive({
  image: tmpImg.selfMask().clip(table),
  scale: 30,
  region:table,
  description:'landcover'+year
  });
  //调用上面的splitdataset函数，并返回带有9种地物image的collection
}

尝试导出一年的影像，大概要11min，仅供参考，0是背景值，导出数据的坐标系为WGS84，最好投影后再通过像元数量乘以像元面积计算，尤其是区域较小的时候