耕地利用强度数据是评估农业生产力、规划土地使用、监测粮食安全与环境可持续性的关键，对政策制定和资源管理具有重要指导意义。然而，目前国家范围的耕地利用数据集在时空连续性、分辨率和精度方面存在局限性。

本次我们分享的是2018年至2023年分辨率为10米的中国年度耕地利用强度数据！该数据来源于福州大学数字中国研究院（福建）等单位的学者发布在平台上分享的数据。该数据是在时间序列图像和全球土地覆盖数据集的基础上，结合中国国家统计局农业普查数据和实地调查数据识别得到的以年为单位的耕地利用强度的数据集。

大家可以在公众号回复关键词 312 免费获取该数据！以下为数据的详细介绍：

01 数据预览

我们以2018-2022年的中国耕地利用强度数据例来预览一下：

02 数据详情

数据来源：

数据来源于福建省数字中国研究院、中国科学院地理科学与资源研究所等单位的学者在figshare平台上分享的数据。本数据被分为三个部分并分别存放在不同的网址，网址链接如下。

1.ChinaCUI10m 2018-2021

网址：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24603234

2.ChinaCUI10m 2022-2023

网址：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24923532

3.ChinaCropland10m、ChinaMean10m

网址：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24633228

数据说明：

（1）本数据是2018至2023年中国全国尺度10米耕地利用强度数据集。本数据是结合ESA_WorldCover 和 FROM_GLC两个全球土地覆盖数据集，融合Sentinel-1 SAR 和 Sentinel-2 MSI 时间序列图像的基础上，通过VSPS（Vegetation-Soil-Pigment indics and Synthetic-aperture radar time-series images）和MILS（Mapping cropping Intensity in actively cropped fields regarding improved characterized crop Life cycles based on combined considerations of vegetative and productive Stages）等算法生成。

（2）数据共被划分为三个组成部分，其中，“ChinaCUI10m”表示每年的耕地利用强度数据集，“ChinaCroplandI10m”表示基于历史耕作活动新推导的10米耕地数据集，“ChinalleanCI10m”表示基于2018-2023年中国历史CUI数据集得到的平均耕地利用强度数据。

（3）由于数据集较大，因此以上三个数据集均被划分为中国九个主要的农业区，九个主要农业区与文件名称的对应关系如下：

数值说明：

1.“ChinaCUI10m”数据集包含2018-2023年的每年农地使用强度数据，数据值有（0:休耕;1:单一作物;2:双季作物;3:三季作物），其中值4在数据集中代表0。

2.“ChinaCroplandI10m”数据集是基于历史种植活动得出的新的10米农地数据集，只有一个值（1:农地）。

3.“ChinaMeanCI10m”数据集是基于2018-2023年历史CUI数据得出的农地使用强度平均程度的数据集，数据值介于[0,3]之间，数值越大表示农地使用强度越高，所有值需乘以100，并且值10在数据集中代表0。

数据坐标系：

WGS_1984

数据格式：

geotiff格式

时间范围：

2018年-2023年

空间范围：

全国

相关论文：

Qiu, B., Liu, B., Tang, Z. et al. National-scale 10-m maps of cropland use intensity in China during 2018–2023. Sci Data 11, 691 (2024). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03456-0

引用格式：

QIU, Bingwen; LIU, Baoli; Xu, Weiming; Dong, Jinwei; Liang, Juanzhu; Chen, Nan; et al. (2024). No.3 National-scale 10-m maps of cropland use intensity in China during 2018-2023. figshare. Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24633228.v3

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