土地利用分类(10m)和分省逐年土地覆被数据(30m)(1985-2021)

土地利用分类是将土地根据不同的利用方式进行分类和划分，以便更好地了解和管理土地资源。根据国家的土地分类标准，土地利用可以分为以下几大类：耕地、园地、林地、草地、水域、城镇及工矿用地、交通运输用地、风景名胜及特殊用地等。

耕地是指用于农业生产的土地，包括种植粮食作物、蔬菜、果树等；园地是指用于种植花卉、果树等的土地；林地是指用于植被覆盖率较高的土地，包括森林、林草、林果等；草地是指以草本植物为主的草地；水域是指河流、湖泊、水库等水域区域；城镇及工矿用地是指城市建设和工业生产用地；交通运输用地是指用于交通运输设施建设的土地，包括公路、铁路等；风景名胜及特殊用地是指用于旅游景区、自然保护区等特殊用途的土地。

分省逐年土地覆被数据是指按省份逐年记录土地利用分类的数据，可用于分析和了解各省份土地利用的变化趋势。这些数据以30米分辨率进行记录，可以观察到不同年份土地利用类型的变化，例如城市扩张导致城镇及工矿用地增加，农业用地减少等情况。

1985年至2021年的这段时间内，中国的土地利用发生了重大变化。城市化进程加快，城镇及工矿用地大幅增加，而农业用地则逐渐减少。同时，由于森林保护和生态建设的重视，林地和草地的面积也有所增加。总体上，中国的土地利用一直在不断调整中，以适应经济发展和环境保护的需要。

相关问题

不我想直接检测分好类的长时序土地覆被数据，不用卫星图像做

如果您已经有了分好类的长时序土地利用数据，那么在 Google Earth Engine 中进行这个任务也是非常容易的。以下是一个示例代码，用于实现您的需求：

# 导入 GEE 库
import ee

# 初始化 GEE
ee.Initialize()

# 定义 GEE 数据库中的长时序土地利用数据集
land_use_collection = ee.ImageCollection("users/your_username/land_use_collection")

# 定义时间范围
start_date = ee.Date('2015-01-01')
end_date = ee.Date('2020-12-31')

# 选择时间范围内的数据
land_use_collection = land_use_collection.filterDate(start_date, end_date)

# 定义差异检测函数
def compute_diff(image1, image2):
    diff = image1.neq(image2)
    return diff

# 进行差异检测
diff_collection = land_use_collection \
                    .sort('system:time_start') \
                    .toList(land_use_collection.size().subtract(1)) \
                    .map(lambda image, index: compute_diff(image, land_use_collection.get(index.add(1))))

# 将结果合并为一个图像
diff_image = ee.ImageCollection(diff_collection).mosaic()

# 可视化结果
Map = ee.Map()
Map.centerObject(land_use_collection.geometry(), zoom=13)
Map.addLayer(diff_image, {'palette': 'red'}, 'No Change')
Map.addLayer(land_use_collection.first(), {}, 'Land Use')
Map.addLayerControl()
Map

在上述示例代码中，我们首先从 GEE 数据库中获取了一个名为 `land_use_collection` 的长时序土地利用数据集。接着，我们选择了时间范围内的数据，并定义了一个差异检测函数 `compute_diff`，并使用 `map` 方法将相邻两个土地利用图像进行差异检测，并将结果合并为一个图像 `diff_image`。最后，我们使用 GEE 的可视化工具将结果可视化出来。

需要注意的是，在上述示例代码中，我们使用了 `neq` 方法来比较两个土地利用图像是否相同，如果相同则返回 False，否则返回 True。如果您需要定制化差异检测的阈值或方式，您可以根据具体需求调整代码。

var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') .select('B.*');// 添加土地覆被作为反射图像的波段，并从感兴趣区域内的每个土地覆被类别中以10米的比例采样100个像素。 var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true });报错Line 17: imgCollection.addBands is not a function

这个错误提示是因为在你的代码中，lc 和 label 变量没有被定义。请确保你已经定义了这两个变量，并且 lc 是一个土地覆盖数据的图像对象，label 是一个包含土地覆盖类别的波段名称。例如：

var lc = ee.Image('USGS/NLCD/NLCD2016').select('landcover');
var label = 'landcover';
var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838);

var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
  .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31')
  .select('B.*');

var sample = imgCollection.addBands(lc).stratifiedSample({
  numPoints: 100,
  classBand: label,
  region: roi,
  scale: 10,
  geometries: true
});

请注意，lc 变量需要根据你的需求修改为对应的土地覆盖数据图像。