
- 数据集可用性
- 1985-01-01T00:00:00Z–2018-12-31T00:00:00Z
- 数据集提供商
- 清华大学
- 标签
说明
此数据集包含 1985 年至 2018 年全球不透水地表面积的年度变化信息,分辨率为 30 米。从透水到不透水的变化是使用监督分类和时间一致性检查相结合的方法确定的。不透水像素定义为不透水率高于 50% 的像素。从像素值(范围从 34 [年份:1985 年] 到 1 [年份:2018 年])可以确定过渡年份(从透水到不透水)。例如,1990 年的不透水表面可以显示为像素值大于 29(请参阅查找表)。此数据集在时间上是一致的,从透水(例如非城市)到不透水(例如城市)的转换是单调的。如需详细了解映射方法和评估,请参阅 1985 年至 2018 年间的全球人工不透水面积 (GAIA) 年度地图(Gong 等人,2020 年)。
频段
像素大小
30 米
频段
名称 | 最小值 | 最大值 | 像素尺寸 | 说明 |
---|---|---|---|---|
change_year_index |
1* | 34* | 米 | 从透水到不透水的过渡年份。从 34(年份:1985 年)到 1(年份:2018 年) |
change_year_index 类表
值 | 颜色 | 说明 |
---|---|---|
1 | #014352 | 2018 |
2 | #1a492c | 2017 |
3 | #071ec4 | 2016 |
4 | #b5ca36 | 2015 |
5 | #729eac | 2014 |
6 | #8ea5de | 2013 |
7 | #818991 | 2012 |
8 | #62a3c3 | 2011 |
9 | #ccf4fe | 2010 |
10 | #74f0b9 | 2009 |
11 | #32bc55 | 2008 |
12 | #c72144 | 2007 |
13 | #56613b | 2006 |
14 | #c14683 | 2005 |
15 | #c31c25 | 2004 |
16 | #5f6253 | 2003 |
17 | #11bf85 | 2002 |
18 | #a61b26 | 2001 |
19 | #99fbc5 | 2000 |
20 | #188aaa | 1999 |
21 | #c2d7f1 | 1998 |
22 | #b7d9d8 | 1997 |
23 | #856f96 | 1996 |
24 | #109c6b | 1995 |
25 | #2de3f4 | 1994 |
26 | #9a777d | 1993 |
27 | #151796 | 1992 |
28 | #c033d8 | 1991 |
29 | #510037 | 1990 |
30 | #640c21 | 1989 |
31 | #31a191 | 1988 |
32 | #223ab0 | 1987 |
33 | #b692ac | 1986 年 |
34 | #2de3f4 | 1985 |
使用条款
使用条款
此作品已获得 Creative Commons 署名 4.0 国际版许可。 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
引用
Gong, P.、Li, X., Wang, J.、Bai, Y.、Chen, B.、Hu, T.、... & Zhou, Y. (2020)。 1985 年至 2018 年间全球人工不透水面积 (GAIA) 的年度地图。 Remote Sensing of Environment, 236, 111510.
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var dataset = ee.Image('Tsinghua/FROM-GLC/GAIA/v10'); var visualization = { bands: ['change_year_index'], min: 0, max: 34, palette: [ '014352', '1a492c', '071ec4', 'b5ca36', '729eac', '8ea5de', '818991', '62a3c3', 'ccf4fe', '74f0b9', '32bc55', 'c72144', '56613b', 'c14683', 'c31c25', '5f6253', '11bf85', 'a61b26', '99fbc5', '188aaa', 'c2d7f1', 'b7d9d8', '856f96', '109c6b', '2de3f4', '9a777d', '151796', 'c033d8', '510037', '640c21', '31a191', '223ab0', 'b692ac', '2de3f4', ] }; Map.setCenter(-37.62, 25.8, 2); Map.addLayer(dataset, visualization, 'Change year index');