全球30 m分辨率陆表水域数据集（2010）内容与研发
陈 军1，廖安平1，陈利军1*，张宏伟1，何超英1，彭 舒1，武 昊1，
张委伟1，李 然1，郑新燕1，梅 洋1，陆 苗1，鲁 楠1，康 睿1，
邢华侨1，刘丽芬1,2，韩 刚1,2，王 京2，杨爱玲3，孙丽梅3，宋 昊3，
陈卫平4，周晓敏4，夏
露4，蒋红兵5，霍 健5，张 艳5，刘无敌5，
李雨鲜5，翟 亮6，桑会勇6
1.
国家基础地理信息中心，北京
100830；2.
国信司南（北京）地理信息技术有限公司，北京
100048；
3. 黑龙江基础地理信息中心，哈尔滨
150086；4.
国家测绘局第一航测遥感院，西安
710054；
5. 四川省遥感信息测绘院，成都
610100；6.
中国测绘科学研究院，北京
100830
摘 要：全球30 m分辨率陆表水域数据集（2010年）（GlobeLand30-WTR2010）是由国家基础地理信息中心领衔于2010-2013年间研发的数据产品，它是中国政府于2014年9月将其捐赠给联合国（2014年9月）的全球30 m分辨率土地覆盖数据集（2010）中关于陆表水域内容的数据集。本文论及的数据集依托全球地表覆盖遥感制图项目，数据集是在全球优选（无云或少云）的2010年及前后1-2年间30 m空间分辨率的美国陆地资源卫星（Landsat）TM5、ETM+多光谱影像数据9907景和中国环境减灾卫星（HJ-1）多光谱影像数据2640景数据基础上，利用基于像元的水域综合提取、面向对象的图斑处理和人机交互的数据优化等遥感提取方法、部分地区数据经过抽样检验最终完成。为便利获取和网络共享，数据集采用分幅方式组织数据文件。分幅规则为在南北纬60º区域内按照5°（纬度）×6°（经度）分幅，计648个数据文件组；在北纬60º至80º区域内，按照5°（纬度）×12°（经度）进行分幅（南极大陆没有包括在内），计111个数据文件组；按奇数6°带的中央经线进行投影。全球数据总计759个数据文件组，每个数据文件组包含了4个数据文件，它们分别是：（1）实体数据文件（GeoTIFF栅格数据格式）；（2）坐标信息文件（TIFF WORD格式）；（3）分类基础影像接图表文件（记录分类所用的主要影像每景范围及获取时间的矢量图层文件）和（4）元数据文件（XML格式）。此外，数据集中包括一个附件数据文件，该文件列出759个数据文件组包括的数据文件名称，对应的地理坐标和分带编码等信息。总数据量为8 GB。全球30 m分辨率陆表水域数据集（2010年）实体数据已经于2014年12月在全球变化科学研究数据出版系统出版。
关键词：全球地表覆盖；陆表水域；30 m分辨率；分类方法；遥感制图；2010年
DOI: 10.3974/geodp.2017.01.05
1 前言
陆表水域是人类生存和发展的最重要资源之一，是全球水循环主要组成部分，其空间分布反映着陆地表层水资源的储存、水循环状况的重要因子[1–2]，而其波动或变化体现着气候变化、地表过程及人类活动对水分运动、化学物质迁移及生态系统可持续性的影响[3–4]。因此，全面地掌握陆表水域的空间分布、持续地测定其动态变化，是全球生态环境健康诊断的一项重要基础工作。
针对全球变化和地球系统模式研究的迫切需要，在中国高技术研究发展计划中的“全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究”项目的支持下，中国国家基础地理信息中心牵头、有18个单位参与于2009年启动了全球地表覆盖30 m分辨率遥感制图工作[5–6]。该项目以30 m分辨率遥感数据为主、250米分辨率遥感影像数据为辅，典型地区地面测绘与验证基础上，研发了2010年30
m分辨率全球地表覆盖数据产品（GlobeLand30-2010）[7]，该数据集共包括10个类型数据集，本数据集是其中的陆表水域数据产品（GlobeLand-WTR2010）[7–8]。
2 数据集元数据简介
全球2010年30 m分辨率陆表水域数据集（GlobeLand30-WTR2010）的名称、短名名称、通讯作者、作者、地理区域、数据年代、数据空间分辨率、数据出版单位、数据共享网络服务平台、数据集组成等信息一并列于表1和表2。
3 数据研发方法
3.1 数据产品制图图斑指标
陆表水域是指除耕地（水田）、湿地和多年积雪或冰川外的陆地表层液态水，包括江河、湖泊、水库、坑塘等。
通过对30 m分辨率遥感影像表现能力的分析，综合参考1∶10万、1∶25万地形图图 式[9,10]等规范中关于水域的制图要求，制定了全球陆表水域数据产品制图图斑指标（见表3）。考虑到30 m分辨率遥感影像中混合像元的存在，面状水域主要参考1∶10万地形图图式指标，人工核查的最小图斑定义为3×3个像元（相当于实际90×90平方米）；线状水域人工核查的最小宽度为1×6个像元，确保中心像元为非混合像元，提高水域提取的准确度。
为了提高制图质量，在尽可能逼近陆表水域真实范围的前提下，提出了保留小于最小图斑水域的思路，即保留提取出来正确的、小于人工核查最小图斑/宽度的面状水域和线状水域。
3.2 卫星遥感影像数据的选取
GlobeLand30-WTR2010数据研制所使用的分类影像主要是30米多光谱卫星遥感影像，包括9,907景美国陆地资源卫星（Landsat）TM5、ETM+多光谱影像数据[http://earthexplorer.usgs.gov/]（图1）和2,640景中国环境减灾卫星（HJ-1）多光谱影像数据[http://www.cresda.com/]（图2）。数据选取以2010年为主，也包括2010年前后1-2年的数据（表4）。影像选取原则是：确保全球陆域范围无云或少云影像的完整覆盖；在每景影像无云（少云）前提下，择优选择植被生长季的多光谱影像数据。
3.3 数据预处理
对于不同时相来自两个不同卫星系列的数据的应用首要的问题是数据的预处理，预处理成果的质量，直接影响了陆表水域数据产品的质量。
数据预处理的重点是卫星遥感影像数据的几何纠正、辐射校正两个方面。全球30 m分辨率地表覆盖卫星遥感数据预处理的算法和流程见参考文献中所列的第11、12、13、14、15和16文章[11–16]中发表，限于篇幅，本文不再论述。
表1 全球30 m分辨率陆表水域数据集（2010）（GlobeLand30-WTR2010）作者信息表
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序号 |
作者姓名 |
ResearcherID |
单位 |
联系信息 |
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1 |
陈 军 |
C-7025-2017 |
国家基础地理信息中心 |
chenjun@nsdi.gov.cn |
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2 |
廖安平 |
C-7538-2017 |
国家基础地理信息中心 |
lap@nsdi.gov.cn |
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3 |
陈利军 |
L-4546-2016 |
国家基础地理信息中心 |
chenlj@nsdi.gov.cn |
|
4 |
张宏伟 |
C-9720-2017 |
国家基础地理信息中心 |
zhhw@nsdi.gov.cn |
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5 |
何超英 |
C-9259-2017 |
国家基础地理信息中心 |
hechying@nsdi.gov.cn |
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6 |
彭 舒 |
C-7357-2017 |
国家基础地理信息中心 |
pengshu@nsdi.gov.cn |
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7 |
武 昊 |
C-6761-2017 |
国家基础地理信息中心 |
wuhao@nsdi.gov.cn |
|
8 |
张委伟 |
C-8073-2017 |
国家基础地理信息中心 |
zww9820@126.com |
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9 |
李 然 |
C-6806-2017 |
国家基础地理信息中心 |
liran@nsdi.gov.cn |
|
10 |
郑新燕 |
C-6703-2017 |
国家基础地理信息中心 |
xinyan_zheng@nsdi.gov.cn |
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11 |
梅 洋 |
C-9249-2017 |
国家基础地理信息中心 |
meiyang81@163.com |
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12 |
陆 苗 |
C-7372-2017 |
国家基础地理信息中心 |
lumiao0616@163.com |
|
13 |
鲁 楠 |
C-6796-2017 |
国家基础地理信息中心 |
ln901105@163.com |
|
14 |
康 睿 |
C-9208-2017 |
国家基础地理信息中心 |
295672415@qq.com |
|
15 |
邢华侨 |
C-6845-2017 |
国家基础地理信息中心 |
xinghuaqiao@126.com |
|
16 |
刘丽芬 |
C-7320-2017 |
国信司南（北京）地理信息技术 |
liulf@nsdi.gov.cn |
|
17 |
韩 刚 |
C-6835-2017 |
国信司南（北京）地理信息技术 |
hgbj0001@gmail.com |
|
18 |
王 京 |
C-7381-2017 |
国信司南（北京）地理信息技术 |
wangjingqzy@sina.com |
|
19 |
陈卫平 |
C-9743-2017 |
国家测绘局第一航测遥感院 |
cwpsc@163.com |
|
20 |
周晓敏 |
C-9441-2017 |
国家测绘局第一航测遥感院 |
410426390@qq.com |
|
21 |
夏 露 |
C-9417-2017 |
国家测绘局第一航测遥感院 |
46103337@qq.com |
|
22 |
杨爱玲 |
C-6817-2017 |
黑龙江基础地理信息中心 |
172323001@qq.com |
|
23 |
孙丽梅 |
C-7480-2017 |
黑龙江基础地理信息中心 |
sunlm@hljbsm.gov.cn |
|
24 |
宋 昊 |
C-7459-2017 |
黑龙江基础地理信息中心 |
8465509@qq.com |
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25 |
蒋红兵 |
C-9332-2017 |
四川省遥感信息测绘院 |
scrsygy@sina.com |
|
26 |
霍 健 |
C-7291-2017 |
四川省遥感信息测绘院 |
scrsygy@sina.com |
|
27 |
张 艳 |
C-9230-2017 |
四川省遥感信息测绘院 |
zhangyanyan917@163.com |
|
28 |
刘无敌 |
C-8352-2017 |
四川省遥感信息测绘院 |
308876585@qq.com |
|
29 |
李雨鲜 |
C-8324-2017 |
四川省遥感信息测绘院 |
20933167@qq.com |
|
30 |
翟 亮 |
C-7364-2017 |
中国测绘科学研究院 |
zhailiang@casm.ac.cn |
|
31 |
桑会勇 |
C-8187-2017 |
中国测绘科学研究院 |
sanghy@casm.ac.cn |
表2 全球30 m分辨率陆表水域数据集（2010）元数据简表
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条目 |
描述 |
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数据集名称 |
全球30
m分辨率陆表水域数据集（2010） |
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数据集短名 |
GlobeLand30-WTR2010 |
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地理区域 |
除南极大陆外的全球陆域范围 |
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数据年代 |
2010年 |
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空间分辨率 |
30 m |
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时间分辨率 |
1年 |
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数据格式 |
.rar, .tif,
.tfw, .shp, .xml, .exl |
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数据量 |
8 GB |
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数据集组成 |
853个数据文件组（.rar数据格式），每个文件组包括4个数据文件，分别以.tif, .tfw, .shp, .xml格式存储。 此外，包括一个附件数据文件，即数据文件名称、对应的地理位置坐标和分幅带编码（.xlsx格式） |
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|
基金项目 |
中华人民共和国科学技术部（2013AA122802,
2009AA1200, 2009AA122003）；国家自然科学基金（41231172） |
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出版与共享服务平台 |
全球变化科学研究数据出版系统 http://www.geodoi.ac.cn |
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地址 |
北京市朝阳区大屯路甲11号 100101，中国科学院地理科学与资源研究所 |
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|
数据共享政策 |
全球变化科学研究数据出版系统的“数据”包括元数据（中英文）、实体数据（中英文）和通过《全球变化数据学报》（中英文）发表的数据论文。其共享政策如下：（1）“数据”以最便利的方式通过互联网系统免费向全社会开放，用户免费浏览、免费下载；（2）最终用户使用“数据”需要按照引用格式在参考文献或适当的位置标注数据来源；（3）增值服务用户或以任何形式散发和传播（包括通过计算机服务器）“数据”的用户需要与《全球变化数据学报》（中英文）编辑部签署书面协议，获得许可；（4）摘取“数据”中的部分记录创作新数据的作者需要遵循10%引用原则，即从本数据集中摘取的数据记录少于新数据集总记录量的10%，同时需要对摘取的数据记录标注数据来源[17] |
||
表3 GlobeLand30-WTR2010数据产品制图图斑指标与地形图图式标准的对比
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1∶10万地形图图式标准 |
1∶25万地形图图式标准 |
水域数据产品图斑指标 |
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图式标准 |
地面实际 |
图式标准 |
图式标准 |
地面实际 |
图式标准 |
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线状水域长度 |
0.4 mm |
40 m |
0.4 mm |
100 m |
1×6像元 |
30-180 m |
|
面状水域面积 |
1 mm2 |
100×100 m2 |
1 mm2 |
250×250 m2 |
3×3像元 |
90×90 m2 |
表4 Landsat影像获取时间统计
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年份 |
2009年 |
2010年 |
2011年 |
其他 |
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所占比例 |
30.59% |
41.06% |
9.14% |
19.21% |
3.4 遥感制图和数据产品研制流程
陆表水域卫星遥感制图和数据产品研制流程如图3所示,关键性的流程包括计算机自动分类-人机交互修正-数据集成三个主要步骤 [8, 18–19]。
图1 美国陆地资源卫星遥感数据覆盖地区及月份选取图
图2 中国环境减灾卫星遥感数据覆盖地区选取图
3.4.1 计算机自动分类
根据全球陆表水体的光谱差异、尺度差异和时相差异等，利用三种水体遥感提取算法：基于先验知识的决策树水体提取方法[8,18–19]、基于谱间关系和TCW的最大似然掩膜法[20]和基于SVM\MLC的监督分类方法等，对陆表水域进行自动提取。详细算法已经分别在参考文献[6, 11, 15]中发表。
3.4.2 人机交互修正
针对水体自动分类的“椒盐”现象，利用水体多尺度分割对象，以多尺度分割对象为编辑基本单元，对大面水体的细碎图斑进行综合处理，并按照制定的水体最小提取图斑，对自动分类结果进行基于分割对象的图斑过滤，滤除细碎图斑。针对季节性水体、类型混淆、内陆水与海水的区分、分景影像不接边等问题，分景提取的水体成果将按照一定的制图标准进行人机交互式的编辑处理。
3.4.3 数据集成
按照数据规定，对提取的全球30 m分辨率的水体数据按照统一的标准进行分幅集成，最终形成标准化的地理信息数据产品。
图3 全球陆表水域遥感提取方法流程图
4 数据集组成
4.1 数据集空间分布
GlobeLand30-WTR2010数据集覆盖除南极大陆以外的全球陆域范围，其空间分布图如图4所示。
图4 2010年全球陆表水域分布图
4.2 数据分幅组织
数据集采用分幅方式组织数据文件（如图5所示），分幅规则如下：
（1）5°（纬度）×6°（经度）分幅数据
在南北纬60º区域内，按照5°（纬度）×6°（经度）大小进行数据分幅（见图6），计648幅，即648个数据文件组。
（2）5°（纬度）×12°（经度）分幅数据
在南北纬60º至80º区域内，按照5°（纬度）×12°（经度）大小进行数据分幅，按照奇数6°带的中央经线进行投影（见图7）。计111 幅，即111个数据文件组。
GlobeLand30-WTR2010数据集共计759幅，即759个数据文件组（不包括南极大陆）。为了保证用户在分幅数据基础上拼接应用，裁切范围为分幅图廓4个角点的最小外接矩形向外扩展7,500米（250个像素）所形成的的矩形区域，以保证数据完整拼接。其覆盖范围见图5所示。全部数据文件及其对应的地理坐标汇集在数据文件GlobeLand30_WTR2010.xlsx。
图5 全球30 m分辨率陆表水域数据集（2010）（GlobeLand30-WTR2010）数据集数据分幅图
南北纬60°区域内，纬度5°
× 经度6°分幅，北纬60°-80°区域内，纬度5°
× 经度12°分幅
图6 N50_45分幅水域数据图
图7
N35_65分幅水域数据图
（3）数据文件名称
分幅数据文件的名称由22位字符组成，其组成顺序依次为：南北纬缩写（1位）+6度带号（2位）+“_”+左下角起始纬度（2位）+“_”+产品年代（4位）+LC030（30 m分辨率地表覆盖缩写）+“_WTR”。
例如：N19_25_2010LC030_WTR，表示的是19带，即：东经108°-114°、北纬25°-30°矩形区域内的2010年30 m分辨率的水域数据。对于跨2个6度带的图幅，其中央经线填写基数6度带的中央经线，代号填写奇数带号；起始纬度在北半球填写图幅下边缘线的纬度值，在南半球填写图幅上边缘线的纬度值。数据带对应的经纬度范围见附表文件。
4.3 数据文件组成
4.3.1 数据文件
GlobeLand30-2010分幅数据采用rar文件压缩包方式归档和提供下载共享服务，例如：N19_25_2010LC030_WTR.rar，单幅数据文件压缩数据量100 KB-40 MB不等，总数据量约为8 GB。压缩包中包含分类成果文件、坐标信息文件和元数据文件等4个文件。其中：
（1）分类成果文件是指存储地表覆盖分类信息的文件，采用无损GeoTIFF栅格数据格式进行存储，8 Bit 256索引色模式；
（2）坐标信息文件是指记录分类成果数据坐标信息的文件，采用TIFF WORD格式存储；
（3）分类基础影像接图表文件，记录分类所用的主要影像每景范围及获取时间的矢量图层文件，采用Shape file格式；
（4）元数据文件指记录分类成果元数据信息的文件，采用XML格式。
4.3.2 附表文件
全部数据文件及其对应的地理坐标汇集和数据带在数据文件GlobeLand30_WTR 2010.xlsx（表5）。
表5 数据文件组（总计853个）中数据文件组成及其对应地理坐标和带号表
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序号 |
图幅名称 |
数据文件组 |
数据文件 |
UTM带号 |
纬度范围 |
经度范围 |
|
1 |
N26_10 |
N26_10_2010LC030_WTR.rar |
N26_10_2010LC030_WTR.tif,N26_10_2010LC030_WTR.tfw,N26_10_2010LC030_WTR.shp,N26_10_2010LC030_WTR.xml |
26 |
N10°- N15° |
W30°- W24° |
|
2 |
N26_15 |
N26_15_2010LC030_WTR.rar |
N26_15_2010LC030_WTR.tif, N26_15_2010LC030_WTR.tfw,
N26_15_2010LC030_WTR.shp, N26_15_2010LC030_WTR.xml |
26 |
N15°- N20° |
W30°- W24° |
|
… |
... |
… |
… |
... |
... |
... |
|
759 |
S59_75 |
S59_75_2010LC030_WTR.rar |
S59_75_2010LC030_WTR.tif, S59_75_2010LC030_WTR.tfw, S59_75_2010LC030_WTR.shp, S59_75_2010LC030_WTR.xml |
59 |
S75°- S80° |
E168°- E180° |
注：全球陆表水域数据集文件组759个，数据文件组成及其对应地理坐标和带号表全部内容见附带数据文件GlobeLand30_WTR2010.xlsx。
5 数据可靠性检验
为了验证本项目提取的陆表水域数据的精度，采用空间数据二级抽样检验模型：第一级“图幅抽样”，抽样单元为图幅；第二级抽样检验模型为“要素抽样”，抽样单元为要素样本。在全球范围内抽取了80个图幅进行了精度评估（图8，图9），然后随机选取了6,438个样本点，经计算，抽样的制图精度为82.77%，用户精度为92.09%。
图8 勒拿河河口区遥感影像和水域提取结果
6 全球陆表水域面积分布状况统计
2010年全球陆表水域总面积为367.54×104 km2，水域率（单位陆表面积中的陆表水域面积）为2.73%[21]。全球陆表水域的空间分布极为不均匀（图10）。从纬向看，主要集中于北半球的中高纬度地区和南半球赤道地区。全球水域率较高的地区主要集中于北半球中高纬度地区、南半球热带地区和南半球高纬度地区。从经向看，东西半球陆表水域面积基本相当，东半球分布相对均匀，西半球主要集中于西经60º-140º。按照大洲统计，各大洲陆表水域面积占全球陆表水域比例依次为：北美洲152.89×104 km2（41.60%）、亚洲124.28×104 km2（33.81%）、欧洲31.59×104 km2（8.59%）、非洲27.19×104 km2（7.40%）、南美洲26.78×104 km2（7.29%），大洋洲4.82×104 km2（1.31%）。
7 讨论
7.1 全球2010年陆表水域数据集时相问题
全球陆表水域是基于卫星遥感数据基础上分析得到的，因此，该数据集的时相根本上是依赖于所应用的卫星遥感数据的时相。在本数据集应用的卫星遥感数据的时相上存在二个难以克服的问题：
图9 青藏高原湖泊群遥感影像和水域提取结果
图10 全球陆表水域空间分布图
其一，卫星遥感数据年份不同的问题。鉴于目前美国陆地资源卫星和中国环境星数据拼不全无云的、2010年覆盖全球的数据，无奈之举是选择2009和2011年与2010年最接近的年份数据予以补充，虽然，项目组力争数据年份的一致性，但是，目前的卫星遥感数据的局限性限定了全球陆表水域数据产品时效的一致性。
其二，卫星遥感数据月份和日期的不同问题。美国陆地资源卫星每18天绕地球重复一次，中国环境卫星每4天绕地球重复一次，因此，即使是同一颗卫星、同一年份的数据目前也不存在同一天获得全球数据。由于水体数据是土地覆盖10个要素中随季节变化影响最大的数据集，项目组采取补救的办法是用MODIS数据（每8天）水体指数方法进行重点地区的检验修正。一般情况下，洪涝期间（河流、湖泊）的水域面积最大，而这些天的遥感数据却也是云量最大（或乌云密布）的时期，因此，选择的无云（少云）和植被生长季图像数据多代表非洪涝、非枯水季节的数据，即代表该地区大致年平均状态的情况。在这种情况下，有可能产生在本数据产品中识别和定义的水体，在这一年中的某些季节水体干枯的情况，也有可能在一年中某些时段被水体覆盖，而在遥感数据选取的时间段无水而被识别和定义为非水体的情况。
7.2 山地垂直地带性对水体识别和定义的影响
一般情况下，项目组在选择卫星遥感数据过程中尽可能选择植物生长季的数据。在高山区，植物生长季是指基带的植物生长季。由于山地垂直自然带的分布特点，在一些高山地区，基带处于生长季，中山或高山地带有可能还处于冰冻季节。这样对水体的识别和定义有很大的影响。此外，山体阴影对山地水体的识别和定义也有一定的影响。项目组采取用8天MODIS数据进行纠正，同时采取人机交互的方式加以检验。
8 结束语
本数据集是时间序列30 m分辨率全球陆表水域系列数据产品（2010年）的第一版，数据出版和发布后，全球性的数据验证工作全面启动。作者将根据全球验证结果，采取一切可靠方式，克服原始遥感数据本身的不足给数据产品带来的局限性，推出经全球全面验证和修改后的新版本。
致谢：全球30 m分辨率陆表水域数据集（2010）是全球30 m分辨率陆表覆盖数据集（2010）10个分类因子中关于陆表水域因子的数据集，它是在国家科学技术部原部长徐冠华院士的亲自倡导和支持下，国家地球观测与导航技术领域专家组的严格评审之后，国家测绘地理信息局原局长徐德明和局长库热西的全力支持下，于2009年在国家科技部正式立项并启动研发。在研发过程中，得到国家基础地理信息中心、黑龙江测绘地理信息局、四川测绘地理信息局、陕西测绘地理信息局、中国测绘科学研究院等单位的大力支持。本项目还得到美国国家地质调查局（USGS）、美国马里兰大学John Townshed教授的热情支持，并提供9907景美国陆地资源卫星（LANDSAT）数据。本项研究同时得到民政部国家减灾中心提供中国环境减灾卫星数据2640景。此外，欧洲环境署（EEA）、加拿大地球科学局（NRC）、澳大利亚地球科学局（Geoscience Australia）等机构也提供的参考数据支持。国家遥感中心原廖小罕主任、李加洪总工程师、张松梅处长等多次组织专家、学者对本数据集的研发进行研讨。中国科学院地理科学与资源研究所刘纪远研究员提供了部分土地利用数据作为参考数据。在项目执行期间，得到国家测绘地理信息局李鹏德副局长、国家测绘地理信息局科技与国际合作司、国家基础地理信息中心李志刚主任、陈现军、赵勇、蒋捷、胡俊红、宋永刚处长等支持。在地球观测政府间国际组织（GEO）秘书处办公室主任Barbara Rayin 博士的合作和推动下，该数据集在GEO框架下推广应用和全球验证的合作于2015年启动。GEO于2012年成立全球地表覆盖遥感制图工作组（SB-02），Martin Herold教授领导了该工作组的工作，对数据集的完成给予了技术支持。国际摄影测量与遥感学会（ISPRS）于2012年8月成立全球地表覆盖遥感制图工作组，瑞典皇家理工大学班艺舫（Yifang Ban）教授领导了该工作组的工作，对数据集的完成给予了技术支持。国际科学技术数据委员会（CODATA）发展中国家任务组将推动该数据集在发展中国家的共享、应用和验证，作为该任务组的重要任务之一，中国科学院地理科学与资源研究所刘闯研究员、中国科学院遥感与数字地球研究所周翔研究员领导了该任务组的工作，对数据集的推广应用和验证给予了案例支持。刘闯研究员、中国科学院地理科学与资源研究所王正兴副研究员、石瑞香助理研究员、班艺舫教授、希腊信息与技术研究所Ioannis Manakos教授、意大利米兰理工大学Maria A. Brocelli教授、奥地利国际应用系统分析研究所（IIASA）Linda See研究员等对部分数据进行了质量检验和验证，并提供了验证报告。刘纪远研究员、香港浸会大学周启鸣教授提出了宝贵的修改意见，中国科学院遥感与数字地球研究所唐娉研究院团队、北京师范大学陈晋教授团队、清华大学宫鹏教授团队、同济大学童小华教授团队等参加了项目研究工作。项目组于2013年4月27-28月在北京就GlobeLand30数据议题举行了ISPRS/GEO联合国际研讨会，Brice Mora 教授（GOFC-GOLD地表覆盖项目办公室）、Georgios Sarantakos（GEO秘书处）、Tobias Langanke（欧洲环境署）、Paul F. Uhlir（美国国家科学研究信息与数据委员会主席）、刘闯等参加了研讨会，专家们对该数据涉及的科学、技术有关问题及其数据成果给予肯定，并提出一系列完善性建议。2014年5月，徐冠华院士、徐德明局长等就该数据开放政策的制定提出初步意见。2014年8月，向全社会开放、公益性共享该数据集的政策得到中国政府批准。同月，科技部国家遥感中心组织了专家团队，国际科学技术数据委员会原主席、中国科学院遥感与数字地球研究所郭华东院士领导了专家组对该数据进行评审和验收。联合国吴红波副秘书长于2013年12月亲临国家测绘地理信息局，就该数据集向联合国提供一事达成意向。2014年4月，吴红波副秘书长再次亲临国家测绘地理信息局，就中国向联合国赠送数据的有关议程做了初步安排。2014年9月22日，在纽约联合国总部召开的联合国气候峰会期间，由国家主席代表、国务院张高丽副总理向联合国潘基文秘书长赠送GlobeLand30-2010数据集。潘基文对此表示感谢，称这一慷慨捐赠非常及时，指出“这一详尽的数据集将帮助我们更好地理解、监测和管理全球地表和土地使用方面的变化”。该数据集通过天地图（http://glc30.tianditu.com）同日向全社会提供免费下载服务。中国科学院地理科学与资源研究所“全球变化科学研究数据出版系统”主编刘闯研究员对该数据和数据论文关联出版给予帮助。2014年12月，该数据集在“全球变化科学研究数据出版系统”正式出版。2015年7月，刘闯研究员作为世界数据界代表在联合国第69届联大主席关于“缩减数字鸿沟十年总结”咨商会上，将“全球30 m分辨率陆表覆盖数据集”的出版和全球共享例举为“世界信息峰会十年”成功案例之一。2016年4月，由联合国全球地理信息管理专家委员会（UN-GGIM）与中国国家测绘地理信息局联合主办，国家基础地理信息中心、非洲区域制图与发展中心（Regional Centre for Mapping of Resources for Development，RCMRD）共同承办“地表覆盖信息技术与应用国际研讨班” 在联合国非洲经济委员会总部(位于埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴)举行。UN-GGIM共同主席、国家测绘地理信息局李朋德副局长以及来自非洲25个国家地理信息局领导和专家出席了研讨班。陈军总工程师、RCMRD中心主任Hussin Fara博士、意大利米兰大学Como校区副校长Maria Brovelli教授、刘闯研究员等就该数据集在非洲的验证、再应用等有关问题分别予以报告。截至2017年1月，通过“全球变化科学研究数据出版系统”，本数据集3,259个数据文件被来自五大洲52个国家的用户下载，下载量达到38.78×104 MB。可以说，该数据集的研发、完成、发布、出版和共享是一个多领域、多学科、多国科学家、多年合作的结果。作者仅此一并深表谢忱。
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