不透水面作为人类住区的核心指标,其面积变化对于理解城市化进程、土地利用变化以及生态环境演变具有重要意义。今天为大家带来的是1985-2024年全球30米分辨率逐年不透水面栅格数据集。该数据集由中国农业大学土地科学与技术学院的城市环境监测及建模(UEMM)团队开发,是目前全球范围内时间序列最长、空间分辨率最高的不透水面数据产品之一,为全球城市化研究提供了宝贵的数据支撑。温馨提示数据获取关键词在文末哦~ 发送关键字到后台直接获取数据。数据介绍GAIA数据集采用栅格格式(.tif)存储,空间分辨率达到30米,能够精细刻画城市内部的不透水面分布特征。数据集以瓦片形式组存储,每个年份的数据包含约1490个TIFF文件,单个瓦片命名为GAIA_{year}{longitude}{latitude}.tif,其中经纬度指向渔网网格单元格的左上角坐标。数据采用WGS1984地理坐标系,栅格值为二值化处理,其中数值1代表不透水区域,数值0代表透水区域。这种二值化设计便于用户进行快速的空间分析和统计计算。数据集总大小约为69GB,覆盖全球范围,时间跨度从1985年至2024年,共计40年的连续观测数据。为了方便用户使用,数据集提供了多个关键年份的数据,包括1985、1990、1995、2000、2005、2010、2015年以及2020-2024年的连续五年数据。特别针对中国大陆区域,研究团队对62个瓦片进行了详细标注,提供了对应的经纬度信息,极大地方便了国内研究者的数据获取和使用。数据来源GAIA数据集由Gong等人在国际遥感顶级期刊《Remote Sensing of Environment》上发表,该期刊是环境科学与遥感领域的权威刊物,具有很高的学术影响力。数据集基于多时相Landsat系列卫星影像,采用先进的遥感图像处理和机器学习算法,实现了全球范围内不透水面的高精度提取。数据可通过iEarth数据中心获取,该平台为科研人员提供了丰富的地球科学数据资源。数据引用格式为Gong, P., Li, X.C., Wang, J., Bai, Y., Chen, B., Hu, T.Y., Liu, X.P., Xu, B., Yang, J., Zhang, W., Zhou, Y.Y. 2020. Annual maps of global artificial impervious areas (GAIA) between 1985 and 2018. Remote Sensing of Environment, 236, 111510. doi: 10.1016/j.rse.2019.111510数据使用建议GAIA数据集具有广泛的应用前景,主要可用于以下方向城市扩张监测通过分析不同年份不透水面面积的变化,可以定量评估城市化进程和城市扩张速度,为城市规划和管理提供科学依据。土地利用变化研究不透水面是土地利用变化的重要指标,可用于分析城市内部土地利用结构的演变特征。生态环境影响评估不透水面的增加会影响地表径流、城市热岛效应等生态环境过程,该数据可用于评估城市化对生态环境的影响。气候变化研究不透水面变化与城市热岛效应、碳排放等密切相关,可为气候变化研究提供基础数据支撑。使用时需要注意数据为二值化栅格,如需计算不透水面比例,可通过统计区域内像元值为1的像素占比获得数据坐标系为WGS1984,如需投影到其他坐标系需进行坐标转换数据以瓦片形式存储,使用时需根据研究区域经纬度范围选择对应的瓦片文件。数据获取方式无套路自助检索获取数据整理自公开资源/粉丝投稿,禁止用于商业,我们不对数据做任何担保,版权归数据原作者所有,如有不妥请及时和我们联系删除。