论文研究 通过集成最近的全球土地覆盖数据集的像素相似度发展全球农田协议水平分析
在考虑实现粮食可持续性的战略策略时,全球农田监测非常重要。 提供耕地信息的不同全球土地覆盖(GLC)数据集已经发布,并且已在许多应用中使用。 不同的GLC数据集之间不同的数据输入方法,分类技术,类别定义和生产年份,使它们都成为独立有用的信息源。 这项研究试图基于几个农田数据集的整合来产生农田协议水平(CAL)分析,以更准确地估算农田面积分布。 估算耕地面积及其在全国范围内的变化是通过使用现有耕地比例图将耕地协议的水平转换为百分比来完成的。 一项预分析表明,2005年和2010年组中使用的四个GLC数据集具有相似的年份输入数据采集。 因此,我们将这四个数据集(GlobCover,MODIS LC
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