使用 QGIS 和 R，使用 Landsat 数据制作快速土地覆盖图 下载数据 解压存档 tar -zxvf archiveName.tar.gz 创建多层对象 使用gdal_merge.py任throuh命令行（使用-separate开关），或经由QGIS（光栅>其它>合并...） 将多层对象加载到 QGIS 选择您最喜欢的波段组合（Landsat 5 和 7 上的 4、5、3 对我来说效果很好） 确保你有一个好的（颜色）拉伸（在图层属性中，选择 Extent: current ，点击Load和Apply 。如果需要，通过重新聚焦区域或使用定义 min/max 的方式进行调整）。 创建一个新的矢量图层 在 QGIS 中，左侧工具栏上有一个按钮Create a new vector layer 。 选择多边形 添加名为class的新属性，保持类型为文本数据 移除 ID 属性 单击确定

土地覆盖分类应用 该为用户提供了一个工具，可使用 ， 或从可视化，测试和调整像素级土地覆盖分类。 该模型是由（ ， 和合作开发的，是Microsoft 计划的一部分。 这个怎么运作 单击地图上的任意位置以加载9个训练图块候选者，单击训练图块候选者以将其显示在地图上的区域选择面板中，调整透明度，以查看其与自然色高分辨率航空影像的比较。 用户可以上下推动土地覆盖类型的滑块以获取调整后的结果。 单击“教机器”按钮，以提交将用于训练模型的所选训练图块候选。 单击右上角的菜单按钮以打开已提交的训练图块的集合。 可以选择训练图块以将应用程序打开到该当前状态以进行编辑。 先决条件 在开始之前，请确保您已经安装了新版本的 当前的长期支持（LTS）版本是理想的起点。 正在安装 首先，将此存储库克隆到您的计算机： https://github.com/vannizhang/aiforearth-l

土地覆盖测绘项目 该存储库既包含构成我们的“地物覆盖图”工具的前端Web应用程序，又包含后端服务器。 项目设置说明 打开机器上的终端 安装conda（注意：如果在Azure上使用DSVM，则可以在预安装conda时跳过此步骤！） # Install Anaconda cd ~ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh # select "yes" for setting up conda init rm Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh # logout and log back in exit 如果打算使用GPU，请安装NVIDIA驱动程序； 请注意，这可能需要重新启动（

2020年ESRI 发布，可自行到官网下载拼接，数据由自己拼接裁剪。里面包含UTM投影坐标系坐标系、WGS地理坐标系的广东土地覆盖.tif（10米分辨率）和广东省边界shp

1992-2020

2001-2019 IGBP

为了评估北京城市绿色空间滞蓄雨水径流功能的空间分布及其动态变化，作者以北京市六环内2000、2005和2010年Landsat TM/ETM 影像数据作为基础数据源，采用2005年Quick Bird影像作为解译训练数据和验证样本，将北京市六环内TM/ETM影像进行监督分类，划为农田、森林、草地、水域、荒地和硬化地表5种土地覆盖类型，并开发了３０米分辨率的2000、2005、2010年度北京市六环内土地覆盖数据集。本数据集存储为.tif格式