数据简介
基于长时间序列遥感影像的中国省市县土地覆盖数据，可从生态环境承载力、产业资源禀赋、政策调控效果与可持续发展路径四个层面，为区域发展分析提供核心空间信息支撑。在生态环境承载力层面，通过精确量化林地、水体、湿地等生态空间的面积与变迁，可直接评估区域的生态本底与环境调节能力，例如长三角城市群可通过监测湿地流失情况来预警洪涝风险并制定生态修复规划；在产业资源禀赋评估上，耕地、建设用地等类型的面积与分布是判断地区农业潜力、城镇化和工业化空间基础的关键，如农业大省可据此优化耕地保护红线，而工业基地则可评估建设用地扩张的合理性；对于政策调控效果追踪而言，长期（1985-2024年）的数据序列能够清晰揭示“退耕还林”、“生态红线”等国家重大政策在空间上的落实效果，为政策评估与调整提供客观、量化的依据；在探寻可持续发展路径方面，综合分析各类土地类型的转化趋势，能够诊断出区域发展中人地关系的矛盾焦点，如城镇扩张对耕地的侵占、生态修复的成效等，从而为统筹协调粮食安全、生态安全与经济增长提供科学的数据基石。本数据集以其高精度、长时序和标准化行政单元聚合的优势，为多维度解读中国区域发展历程与未来方向提供了不可替代的空间决策支持。
本数据基于武汉大学杨杰、黄昕教授团队利用Google Earth Engine平台上的335,709张Landsat影像构建的1985–2024年间逐年土地覆盖数据集提取。原始数据为图像数据，每年规模达数十GB，为使得基于土地相关数据开展实证研究成为可能，我们对其进行了系统的可视化与结构化信息提取。最终将其整合为省、市、县三级空间面板数据，并实现逐年土地类型面积的精准统计与表格化展示，单位统一为平方公里，为相关研究提供清晰、易用的结构化统计数据支持。
数据展示
参考文献
[1]Yang, J. and Huang, X.: The 30m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019, Earth Syst. Sci. Data, 13, 3907–3925
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