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深圳网站建设搜q479185700,wordpress 登录模块,合肥建设网站,wordpress媒体库文件打不开全国30米大豆种植空间分布数据集 #xff08;图片为AI配图#xff09; 一、数据介绍 ChinaSoyA30m#xff1a;2000—2022 年全国 30 米大豆种植空间分布数据集 一、数据集概述 ChinaSoyA30m 是一套覆盖 2000—2022 年的全国尺度大豆种植空间分布数据集#xff0c;具备 …全国30米大豆种植空间分布数据集图片为AI配图一、数据介绍ChinaSoyA30m2000—2022 年全国 30 米大豆种植空间分布数据集一、数据集概述ChinaSoyA30m 是一套覆盖 2000—2022 年的全国尺度大豆种植空间分布数据集具备 30 米高空间分辨率与 23 年连续时序特征。作为全球最大的大豆消费国与进口国我国对大豆时空分布及变化趋势的精准掌握直接关系到国内产能评估、区域农业规划优化及国家粮食安全布局。该数据集的推出有效填补了我国在高精度、长时间序列、全国统一标准大豆空间数据方面的空白为农业遥感应用、土地利用动态分析及粮食安全相关研究提供了关键的基础数据支撑。二、核心数据特征空间范围覆盖中国大陆全境时间跨度2000—2022 年按年度提供独立数据产品空间分辨率30 米数据格式GeoTIFF适配主流遥感与地理信息分析软件数据精度经严格验证与官方统计数据高度吻合其中省级尺度决定系数R²达 0.95地级市尺度 0.89县级尺度 0.80可满足多尺度、高精度的农业监测与科研需求三、数据构建方法该数据集以 Landsat 5/7/8/9 系列卫星全时序影像为核心数据源融合作物物候特征分析与机器学习算法在 Google Earth Engine 平台完成构建具体流程如下作物物候特征提取系统分析全国九大农业区主要作物的物候曲线精准锁定大豆独特的生育期信息为后续识别提供特征依据年度训练样本生成基于 GWCCI 衍生的无监督方法实现大范围、长时序的年度训练样本自动获取破解传统人工采样耗时费力的难题样本优化处理综合运用 Gap Statistics 统计方法、K-means 聚类算法及光谱角匹配SAM技术对初始样本进行噪声剔除与质量筛选提升样本可靠性多模型融合分类采用多随机森林融合的监督分类策略基于 Landsat 时序影像数据生成分类结果最终输出年度大豆种植空间分布专题图。四、数据应用价值ChinaSoyA30m 数据集应用场景广泛可满足科研、管理、产业等多领域需求农业遥感动态监测与大豆产量精准估算国家粮食安全战略研究与大豆产业结构调整决策支持耕地资源变化、土地利用转型及作物种植格局演变分析区域农业发展规划制定、相关政策出台及农情动态研判遥感分类算法验证、作物识别模型训练及农业遥感技术优化研究。该数据集适用于高校、科研院所、政府农业与自然资源管理部门及农业相关从业者可为各类大豆产业相关研究与实践工作提供可靠的数据参考。内附数据来源说明和引用方法二、数据信息数据获取https://mp.weixin.qq.com/s/I9Phw0E0IaQTfipO9uDEhQ