黑河流域土地利用/土地覆盖数据集(80年代末)

Landuse/landcover dataset of the Heihe river basin (1980s)

黑河流域土地利用/土地覆盖数据集(80年代末)

该数据由中国1:10万土地利用数据直接裁剪得到。中国1:10万土地利用数据是在中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍,以卫星遥感为手段,在三年内基于Landsat MSS,TM和ETM遥感数据建立了中国1:10万土地利用影像和矢量数据库。 黑河流域1:10万土地利用数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全流域分为6个一级类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地),26个二级类;数据类型为矢量多边形,以Shape格式存储;数据投影有两种:WGS84/ALBERS;数据范围覆盖新的黑河流域边界(缺外蒙古数据)。

数据使用方法

文件命名:数据以矢量shp格式存储,文件名称“Heihe_Landuse_1980s.shp”。</p><p>数据读取:可以用Arcgis、Qgis等软件打开读取,Arcgis打开,直接读取shp文件,以图形表达。

本数据要求的引用方式
数据的引用

刘纪远, 王建华. (2014). <b>黑河流域土地利用/土地覆盖数据集(80年代末)</b>2014. doi: 10.3972/heihe.021.2013.db.
[Liu, J., Wang, J. (2014). < b>Landuse/landcover dataset of the Heihe river basin (1980s)</b>2014. doi: 10.3972/heihe.021.2013.db. ] (下载引用: RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

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参考文献

1.李新, 程国栋, 吴立宗. (2010). 数字黑河的思考与实践1:为流域科学服务的数字流域. 地球科学进展, 25(3): 297-305. (查看 )

2.Liu, J.Y., Liu, M.L., Zhuang, D.F., Zhang, Z.X., & Deng, X.Z. (2003). Study on spatial pattern of land-use change in China during 1995—2000, Science in China (D), 46(4), 373-384. (查看 |下载)

3.刘纪远, 刘明亮, 庄大方, 张增祥, 邓祥征. 中国近期土地利用变化的空间格局分析. 中国科学(D辑), 2002, 32(12):1031-1040. (查看 )

4.Liu, J.Y, Liu,M.L, Deng, X.Z, Zhuang D.F, Zhang Z.X, Luo,D. (2002). The land use and land cover change database and its relative studies in China. Journal of Geographical Sciences. 12(3):275-282. (查看 )

5.李新, 吴立宗, 马明国, 盖迎春, 冉有华, 王亮绪, 南卓铜. 数字黑河的思考与实践2:数据集成. 地球科学进展, 2010, 25(3): 306-316. (查看 )

6.刘喆. (2011).黑河流域水资源变化及其对土地利用变化的影响[D]. 西北师范大学. (查看 )

7.Li, X., Nan, Z.T., Cheng, G.D., Ding, Y.J., Wu, L.Z., Wang, L.X., Wang, J., Ran, Y.H., Li, H.X., Pan, X.D., & Zhu, Z.M. (2011). Toward an improved data stewardship and service for environmental and ecological science data in west China. International Journal of Digital Earth, 4(4): 347-359. DOI: 10.1080/17538947.2011.558123. (查看 |下载)


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资助项目

面向黑河流域生态-水文过程集成研究的数据整理与服务(91025001)

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12. 2022-01-16 北京林业大学 沈亲 用途:用于研究黑河流域土地利用历史变化趋势

13. 2021-12-19 广州南方学院 方金耿 用途:科研

14. 2021-11-23 中国科学院西北生态环境资源研究院 王宇昕 用途:用于博士研究,导师赵文智,方向为黑河水资源平衡及变化趋势分析。

15. 2021-11-03 昆士兰大学 李玉堃 用途:我本人目前为昆士兰大学在读博士,师从尉永平教授。我当前的研究项目为:Understanding the evolution of ecosystem services in the Heihe River Basin in the past 2000 years。为了将近两千年的生态系统服务货币化,我需确切的土地利用类型变化的数据,因此需要贵单位的数据。

16. 2021-03-13 None 10.42.0.1 用途:10.42.0.1

17. 2020-12-26 None 王生棠 用途:对比土地利用数据进行学习和积累

18. 2020-10-08 西北农林科技大学 张艳 用途:博士论文

19. 2020-08-20 中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心 任永吉 用途:用于黑河自然用于黑河自然资源要素综合观测研究资源要素综合观测研究

20. 2020-08-18 西北大学 蔡文娟 用途:科研

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东:104.2

南:37.7

西:96.1

北:43.3

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  • 空间分辨率: 10m - 100m
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资源提供者: 刘纪远   王建华  

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