1.简介

该数据来源是清华大学的宫鹏老师团队做的全球土地利用数据，但该数据只能分影像块进行下载，没有制作按区划数据进行归纳，本人使用python爬虫下载了全球共计7000景影像，并利用2021年的区划数据对其进行裁剪与镶嵌，最后得到了各省的土地利用数据tif文件。

2.数据的制作

使用Python制作裁剪与镶嵌脚本，对各省数据进行归纳。其中制作流程图如下所示:

裁剪脚本如下所示:

def clip_parking(Mask_PATH,Data_path,OutPut_path):
    tifPaths_folder_SHENG = os.listdir(Mask_PATH)
    for mask_path in tqdm(tifPaths_folder_SHENG):
        try:
            #省目录
            Landcover_SHENG_PATH = os.path.join(mask_path, Mask_PATH)
            #获得文件中的名字
            SHENG_PATH=Landcover_SHENG_PATH+"\\"+mask_path+"\\"+mask_path+".shp"
            #裁剪函数
            City = gpd.read_file(SHENG_PATH)
            Landcover = gpd.read_file(Data_path)
            City=City.to_crs(Landcover .crs)
            Sheng_Landcover= gpd.clip(Parking_shp,City)
            mkdir(OutPut_path+mask_path+"_2017年土地利用数据_10米分辨率")
            #保存文件SHP
            save_Landcover_path = OutPut_path + mask_path + "\\" + mask_path +"土地利用数据"+ ".tif"
            Sheng_Landcover.to_file(save_SHP_path)
        except:
            pass

3.数据展示与获取

由于工作量非常巨大，制作不易，使用我的台式机从下载、裁剪与镶嵌一共花费了3天时间。我将下载链接放在下方:

贵州省__10m分辨率土地利用数据

福建省__10m分辨率土地利用数据

北京市__10m分辨率土地利用数据

安徽省__10m分辨率土地利用数据

甘肃省__10m分辨率土地利用数据

其他数据的下载链接如下所示:

广西壮族自治区__10m分辨率土地利用数据
广东省__10m分辨率土地利用数据
新疆维吾尔自治区10米分辨率土地利用数据
云南省__10m分辨率土地利用数据
西藏自治区__10m分辨率土地利用数据
重庆市__10m分辨率土地利用数据
浙江省__10m分辨率土地利用数据
四川省__10m分辨率土地利用数据
天津市__10m分辨率土地利用数据
上海市__10m分辨率土地利用数据
陕西省__10m分辨率土地利用数据
山西省__10m分辨率土地利用数据
山东省__10m分辨率土地利用数据
青海省__10m分辨率土地利用数据
宁夏回族自治区__10m分辨率土地利用数据
辽宁省__10m分辨率土地利用数据
江西省__10m分辨率土地利用数据
江苏省__10m分辨率土地利用数据
吉林省__10m分辨率土地利用数据
湖南省__10m分辨率土地利用数据
黑龙江省__10m分辨率土地利用数据
河南省__10m分辨率土地利用数据
河北省__10m分辨率土地利用数据
海南省__10m分辨率土地利用数据

引用:Gong P., et al., 2019. 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,Science Bulletin.