Google Earth Engine (GEE) 是一个强大的云端地理信息处理平台，由Google与卡内基美隆大学和美国地质调查局共同开发。 它提供了一个存取卫星图像和其他地球观测数据数据库的途径，并具备足够的运算能力来处理这些数据。
MSIC算法是指基于时间序列Landsat8影像集合中选取一个光谱指数作为逐像素排序函数,根据集合中具有所选光谱指数的最大值来设置合成影像中的每个像素。
数据简介
利用遥感大数据和Google Earth Engine（GEE）云平台，集成影像最大值合成算法（MSIC）以及面向对象机器学习算法（OBRF），提出了一种高效、高精度、高鲁棒性的红树林提取方法体系，构建了全球首套高空间分辨率（10米）的全球红树林分布数据集并命名为HGMF_2020。
该方法体系的基本思路：利用现有的红树林数据集，确定全球红树林具体的分布范围；应用影像最大值合成算法在GEE平台上合成全年最低潮影像；结合面向对象分割和随机森林算法，提取2020年全球红树林。
与此前公布的全球红树林数据相比，HGMF_2020提供了最新的、分辨率更高的全球红树林的空间分布以及斑块结构信息，总体制图精度达到95%以上，被精细刻画的红树林斑块包含具有地理学意义的属性信息，可直接用于后续的研究和分析。
数据属性
- 数据名称：全球10m分辨率红树林（2020）
- 数据时间：2020
- 空间位置：全球
- 数据格式：shp
- 坐标系：WGS1984
数据应用
- 生态系统健康评估与保护策略制定：提供了红树林分布细节，使科学家们能够精确评估全球红树林生态系统的健康状况,可以识别出哪些区域的红树林正在减少或受到威胁，从而制定出针对性的保护策略，确保这些关键生态系统的长期存续。
- 气候变化研究与应对：红树林不仅是生物多样性的宝库，还是强大的碳汇,该数据集使我们能够量化红树林在全球碳循环中的贡献，评估它们吸收和储存二氧化碳的能力。
- 自然资源管理与可持续发展：随着全球对自然资源的需求不断增加，为合理规划和管理红树林资源提供了科学依据。这些数据有助于确定哪些区域的红树林应得到优先保护，同时指导可持续利用策略。
下载方法
打开数字地球开放平台网站，需要先注册登录，登录完成后，选择服务与支持下的资源下载，搜索并点击进入本数据集，点击底部下载资源按钮，填写资源下载提取码即可下载。
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