1.研究背景

2022年8月，武汉大学杨杰和黄昕教授团队向公众发布了CLCD 2021年全国土地覆数据。

中国在过去几十年中经济和人口迅速发展，土地覆盖随之发生巨大变化，因此迫切需要对其进行连续和精细的监测。然而，由于缺乏足够的训练样本和计算能力，基于卫星遥感观测数据的中国年度土地覆盖数据集还比较匮乏。

武汉大学的杨杰和黄昕教授团队基于Google Earth Engine上335,709景Landsat影像制作了中国逐年土地覆盖数据集（annual China Land Cover Dataset, CLCD），包含1985—2019中国逐年土地覆盖信息。为此，研究团队基于GEE上所有可获得的Landsat数据，构建时空特征，结合随机森林分类器得到分类结果，并提出一种包含时空滤波和逻辑推理的后处理方法进一步提高CLCD的时空一致性。最后，基于5,463个目视解译样本，CLCD的总体精度达80%。此外将CLCD与现有的土地覆被专题产品相互比较，发现CLCD与全球森林变化、全球地表水和不透水面时序数据集表现出良好的一致性。

2021年6月，研究团队发布CLCD 1985-2019年逐年土地覆被数据；同年8月，发布CLCD 2020年全国土地覆被数据。2022年8月，杨杰和黄昕教授团队向公众发布了CLCD 2021年全国土地覆数据。

目前，CLCD 1985-2021年土地覆被数