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MODIS（MCD12Q1）中国2001-2024年土地覆盖数据集

MODIS （ MCD12Q1 ）中国 2001 - 2024 年土地覆盖数据集是基于 Terra 和 Aqua 卫星观测数据，应用监督分类算法生成的年度、空间分辨率约为 500 米的科学数据集。该数据集系统描绘了二十余年来中国地表覆盖的空间分布与年际动态变化，经过严格的质量控制，是进行宏观生态环境监测、气候变化研究及可持续发展政策制定的重要基础数据。 关键词 ： GEE ；土地覆盖； MCD12Q1 ； 500 米分辨率 引 言 在当今大数据与地球系统科学深度融合的背景下，土地覆盖数据作为表征地表自然与人工要素空间分布的基础信息，已成为数据科学驱动下的环境建模、全球变化研究与可持续发展决策的核心数据层。其意义在于将海量的卫星遥感观测数据，通过先进的分类算法与数据同化技术，转化为可被机器识别和定量分析的信息产品，从而支撑从区域到全球尺度的生态过程模拟、时空格局挖掘以及人地系统相互作用分析。中国正处于快速的经济社会发展和生态文明建设时期，其地表覆盖经历了显著的变化，因此构建高时效性、高一致性的长时间序列土地覆盖数据集对于精准评估国家重大生态工程的成效、预测未来情景至关重要。 在此领域，由美国宇航局（ NASA ）提供的 MODIS （中分辨率成像光谱仪）土地覆盖产品（ MCD12Q1 ）因其自 2000 年以来连续的观测记录、稳定的产品质量和免费开放的数据政策，已成为全球应用最为广泛的标准数据集之一，为相关研究提供了国际可比的数据基础。前期研究不仅利用更高分辨率的影像（如 Landsat ）对 MCD12Q1 在中国区域的分类精度进行了多方案的验证与比较，还基于此数据集成功揭示了我国城市化进程、植被退化和恢复、耕地变迁等关键环境现象的时空特征。然而，随着时间序列的不断延长，系统性地整理并更新适用于中国区域的长时序 MCD12Q1 数据集，对于捕捉跨二十年以上的长期变化规律、满足新一代地球系统模型对输入数据一致性的高要求，显得日益迫切。 本工作在此背景下，系统整合了 2000 年至 2024 年间的 MCD12Q1 版本 6 （ V6 ）数据，构建了一个覆盖中国全境、具有年度时间分辨率和一致分类体系的土地覆盖数据集。该数据集不仅忠实反映了原始数据的科学价值，还进行了格式标准化、区域裁剪和质量信息集成等处理，极大提升了其易用性。其潜在的重复利用价值巨大，既可服务于气候变化模拟中的下垫面参数化、生态系统碳汇评估、生物栖息地变化监测等前沿科学研究，也能为国土空间规划、灾害风险评估等应用领域提供长期、可靠的数据支撑。本数据集的构建旨在为更广泛的研究社区提供一个高质量的基础平台，促进对中国地表过程更深入、更精准的数据科学探索。 1 数据采集和处理方法 1.1 数据采集方法 本数据集 依靠 GEE （ Google Earth Engine ）平台，使用 MCD12Q1 数据集。 结合使用 Terra 和 Aqua 的 MODIS 土地覆盖类型 ( MCD12Q1 ) 版本 6.1 数据产品每年提供一次全球土地覆盖类型数据。 MCD12Q1 版本 6.1 数据产品是使用 MODIS Terra 和 Aqua 反射率数据的监督分类派生的。土地覆盖类型源自国际地球 - 生物圈计划 ( IGBP ) 、马里兰大学 ( UMD ) 、叶面积指数 ( LAI ) 、 BIOME - Biogeochemical Cycles (BGC) 和植物功能类型 ( PFT ) 分类方案。然后，监督分类会进行额外的后处理，以纳入先验知识和辅助信息，进一步优化特定类别。粮食及农业组织 ( FAO ) 土地覆盖分类系统 ( LCCS ) 提供了其他土地覆盖地图项评估图层，用于表示土地覆盖、土地利用和地表水文。 1.2 数据处理