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2021年第12期
2019年第02期
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采用遥感数据提取城乡建设用地空间分布方法在西宁市试验结果数据集(2005、2024)


刘慧敏1,2刘志锋*3,2林子斌1,2文靖萍1,2李河辉1,2刘淑慧3,4毛旭锋1,2王一航5何春阳3,2
1 青海师范大学青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室,青海省自然地理与环境过程重点实验室,西宁8100082 青海师范大学地理科学学院、青海省人民政府-北京师范大学高原科学与可持续发展研究院,西宁8100083 北京师范大学地表过程与水土风沙灾害风险防控全国重点实验室,北京1008754 青海省国土空间规划研究院,西宁8100085 清华大学附属中学望京学校,北京100102

DOI:10.3974/geodb.2026.08.05.V1

出版时间:2026年8月

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关键词:

空间分布,高分辨率遥感,目视解译,城乡建设用地,西宁,实验

摘要:

作者基于2005年QuickBird-2和2024年Pleiades-1A/1B、GeoEye-1及WorldView系列高分辨率遥感影像,采用遥感影像人工目视解译与矢量化方法,在西宁市做试验,提取城市、乡镇和农村三类建设用地。试验结果数据集内容包括:2005年和2024年全市及分区县两级矢量数据产品。数据集统一采用CGCS2000地理坐标系(EPSG: 4490),存储为.shp格式,由82个数据文件组成,数据量为77.4 MB(压缩为1个文件21.5 MB)。

基金项目:

数据引用方式:

刘慧敏, 刘志锋*, 林子斌, 文靖萍, 李河辉, 刘淑慧, 毛旭锋, 王一航, 何春阳. 采用遥感数据提取城乡建设用地空间分布方法在西宁市试验结果数据集(2005、2024)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2026. https://doi.org/10.3974/geodb.2026.08.05.V1.
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参考文献:

[1] 刘纪远, 宁佳, 匡文慧等. 2010-2015年中国土地利用变化的时空格局与新特征 [J]. 地理学报, 2018, 73(5): 789-802.
     [2] 王雷, 李丛丛, 应清等. 中国1990~2010年城市扩张卫星遥感制图 [J]. 科学通报, 2012, 57(16): 1388-1403.
     [3] Gong, P., Li, X. C., Wang, J., et al. Annual maps of global artificial impervious area (GAIA) between 1985 and 2018 [J]. Remote Sensing of Environment, 2020, 236: 111510.
     [4] Chen, J., Chen, J., Liao, A. P., et al. Global land cover mapping at 30m resolution: A POK-based operational approach [J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2015, 103: 7-27.
     [5] Gong, P., Liu, H., Zhang, M. N., et al. Stable classification with limited sample: transferring a 30-m resolution sample set collected in 2015 to mapping 10-m resolution global land cover in 2017 [J]. Science Bulletin, 2019, 64(6): 370-373.
     [6] Huang, X., Li, J. Y., Yang, J., et al. 30 m global impervious surface area dynamics and urban expansion pattern observed by Landsat satellites: From 1972 to 2019 [J]. Science China Earth Sciences, 2021, 64(11): 1922-1933.
     [7] Yang, J., Huang, X. The 30 m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019 [J]. Earth System Science Data, 2021, 13(8): 3907-3925.
     [8] Zhang, X., Liu, L., Chen, X., et al. GLC_FCS30: global land-cover product with fine classification system at 30 m using time-series Landsat imagery [J]. Earth System Science Data, 2021, 13(6): 2753-2776.
     [9] Liu, Z. F., Ying, J. H., He, C. Y., et al. Global urban expansion simulation dataset (1992-2050) [J]. Journal of Global Change Data & Discovery, 2024, 8(1): 90-97.
     [10] Li, Z., He, W., Cheng, M., et al. SinoLC-1: the first 1 m resolution national-scale land-cover map of China created with a deep learning framework and open-access data [J]. Earth System Science Data, 2023, 15(11): 4749-4780.
     [11] Brown, C. F., Brumby, S. P., Guzder-Williams, B., et al. Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping [J]. Scientific Data, 2022, 9: 251.
     [12] Gao, J., O’Neill, B. C. Mapping global urban land for the 21st century with data-driven simulations and Shared Socioeconomic Pathways [J]. Nature Communications, 2020, 11(1): 2302.
     [13] Liu, X. P., Hu, G. H., Chen, Y. M., et al. High-resolution multi-temporal mapping of global urban land using Landsat images based on the Google Earth Engine Platform [J]. Remote Sensing of Environment, 2018, 209: 227-239.
     [14] Zhao, Y. Y., Gong, P., Yu, L., et al. Towards a common validation sample set for global land-cover mapping [J]. International Journal of Remote Sensing, 2014, 35(13): 4795-4814.
     [15] Gong, P., Wang, J., Yu, L., et al. Finer resolution observation and monitoring of global land cover: first mapping results with Landsat TM and ETM+ data [J]. International Journal of Remote Sensing, 2013, 34(7): 2607-2654.

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