关键词：中国、1米、土地覆盖
提供者姓名：李卓鸿、何伟
提供者邮箱：ashelee@whu.edu.cn
提供者单位：武汉大学
数据简介：基于深度学习框架和开放数据，具体包括全球土地覆盖（GLC）数据、OSM地图数据、谷歌地球图像，建立了我国首套1米分辨率土地覆盖图（SinoLC-1）。数据于2023年3月8日首发在zenodo平台上，并于2023年6月30日和8月4日进行了两次更新。该数据格式为GeoTIFF格式，坐标为wgs1984，数据以城市为分割，每个城市一个文件。
数据来源：https://zenodo.org/records/8214467
数据年份：2023
数据格式：tif
数据大小：185 GB
读取软件：Arcgis
使用说明：院内外公开
是否提供小样本sample：不提供
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数据使用声明
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数据来源引用参考以下规范：
中文表达方式：Zhuohong Li, Wei He, Mofan Cheng, Jingxin Hu, Xiao An, Yan Huang, Guangyi Yang, & Hongyan Zhang. (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 (Update data: August, 2023) (Update data (August 4, 2023)) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8214467；英文表达方式：Zhuohong Li, Wei He, Mofan Cheng, Jingxin Hu, Xiao An, Yan Huang, Guangyi Yang, & Hongyan Zhang. (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 (Update data: August, 2023) (Update data (August 4, 2023)) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8214467。
致谢方式参考以下规范：
中文致谢方式："感谢北京师范大学系统科学学院 (https://sssdata.bnu.edu.cn)提供数据支撑。"
英文致谢方式：" Acknowledgement for the data support from School of Systems Science, Beijing Normal University (https://sssdata.bnu.edu.cn)."
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全国各城市的1米分辨率的土地覆盖数据。
数据预览：以上海为例
全国所有城市的1m土地覆盖数据的大小约为150G！由于zenodo平台对于分享的数据大小有限制，按照我国地理区域划分分成了七组数据进行分享，分别为我国南部省份、东部省份、中部省份、南部省份、东北省份、西北省份、西南省份，具体划分如下：
数据命名方式：
1.全国所有城市的1m土地覆盖数据的大小约为150G！由于zenodo平台对于分享的数据大小有限制，作者按照我国地理区域划分分成了七组数据进行分享，分别为我国南部省份、东部省份、中部省份、南部省份、东北省份、西北省份、西南省份，具体划分如下：
2.对于每个省份的文件夹命名方式：所属区域的拼音+省份的拼音，以湖北省为例，为：Central_Hubei
3.对于每个省份，文件夹里面包括所有城市的数据，每个城市为一个tif，文件，以湖北省武汉市为例，文件命名为：Central_Hubei_Wuhan.tif
该土地覆盖数据包括11个土地分类，每个分类的名称、定义、数值和颜色如下图：
数据时间说明：三次数据发布的时间为2023年3月8日、2023年6月30日和2023年8月4日，不代表土地覆盖数据的实际年份。
该数据基于的影像图的捕捉时间覆盖2002-2021年，多数影像采集时间集中于2019-2021年，少量影像的采集时间为2010年前的早先年份。
数据引用方式：
Li, Z., He, W., Cheng, M., Hu, J., Yang, G., and Zhang, H.: SinoLC-1: the first 1 m resolution national-scale land-cover map of China created with a deep learning framework and open-access data, Earth Syst. Sci. Data, 15, 4749–4780, https://doi.org/10.5194/essd-15-4749-2023, 2023.