武汉大学黄昕教授团队基于Google Earth Engine平台利用超过33万景Landsat影像制作了中国年度土地覆盖数据集CLCD这是首个在GEE平台上利用Landsat影像生成的高分辨率年度土地覆盖产品。该数据集以30米高分辨率呈现覆盖1985年至2025年长达41年的时间序列是目前唯一能够及时更新且开放的中国土地覆盖数据集为研究中国快速城市化进程和生态工程提供了宝贵的数据支撑。一、数据详情数据介绍CLCD数据集包含1985年至2025年中国逐年土地覆盖信息空间分辨率为30米涵盖农田、森林、灌木、草地、水体、冰雪、裸地、不透水面以及湿地共9种土地分类。该数据集在Google Earth Engine平台上构建利用335,709景Landsat影像包括Landsat 5 TM、Landsat 7 ETM和Landsat 8 OLI/TIRS生成多种时间序列特征并结合随机森林分类器进行分类。为提高时空一致性研究团队还引入了空间-时间滤波和逻辑推理的后处理方法。该数据集采用Krasovsky_1940_Albers坐标系数据格式为栅格总体精度达到79.31%在5463个独立样本上评估。在与MCD12Q1、ESACCI_LC、FROM_GLC和GlobeLand30等现有产品的比较中CLCD表现出明显优势。数据集完整覆盖中国大陆区域总大小约26GB为区域性或全国性的土地覆盖变化研究提供统一的数据支持。2026年1月8日更新了2025年的数据来源该数据集由武汉大学黄昕教授团队制作数据来源于Zenodo开放平台。主要文献引用为Yang, J. and Huang, X.: The 30 m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019, Earth Syst. Sci. Data, 13, 3907–3925, https://doi.org/10.5194/essd-13-3907-2021, 2021.推荐引用格式为Jie Yang, Xin Huang. (2026). The 30 m annual land cover datasets and its dynamics in China from 1985 to 2025 [Data set]. Earth System Science Date. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18180184二、数据使用建议CLCD数据集适用于城市化进程分析、生态环境监测、气候变化研究、碳循环研究等多个领域。该数据集能够反映中国快速的城市化进程和一系列生态工程揭示在气候变化下人类活动对区域地表覆盖的影响。在使用时需要注意数据集采用Krasovsky_1940_Albers坐标系用户需确保具备足够的存储空间约26GB和处理能力。数据集可用于分析土地利用变化趋势、评估生态工程效果、监测生态环境质量变化等研究。三、数据获取更多数据自助下载→方式一顶部专栏自助GIS数据下载地址-CSDN博客方式二数据下载列表免责声明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。