CLCD1985-2024年数据集土地利用二级分类如何划分？

Question

武汉大学杨杰团队的1985-2024数据集当前只有9级分类，如何细化二级分类？能不能用GEE跑代码？

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

武汉大学杨杰团队发布的 CLCD1985-2024年土地利用数据集 是一个非常重要的遥感数据产品，广泛用于研究中国土地利用变化。目前该数据集的分类体系为 9级分类系统，但用户希望将其细化为 二级分类（即更细粒度的土地利用类型），并询问是否可以通过 Google Earth Engine (GEE) 实现。

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✅ 一、理解当前 CLCD 数据集的分类体系

根据公开资料，CLCD 数据集的 9级分类 包括以下类别：

1. 耕地
2. 林地
3. 草地
4. 水体
5. 建设用地
6. 沙地
7. 湿地
8. 裸地
9. 冰川/永久积雪

这些是 一级分类，而用户希望进一步划分成 二级分类，例如：

• 耕地 可以细分为：水田、旱地、果园等；
• 林地 可以细分为：乔木林、灌木林、竹林等；
• 建设用地 可以细分为：城镇、农村居民点、工矿用地等；

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✅ 二、如何细化为二级分类？

1. 基于已有数据进行二次分类

如果原始数据只有9级分类，可以尝试通过以下方式细化：

方法一：使用高分辨率遥感影像进行重新分类

• 使用 Sentinel-2 或 Landsat 8 等高分辨率遥感数据
• 在 GEE 中对影像进行预处理（如大气校正、云检测、融合等）
• 使用 监督分类方法（如随机森林、支持向量机）进行 多级分类
• 将结果与 CLCD 的9级分类进行对比，提取更细粒度的二级分类

方法二：结合其他辅助数据源

• 利用 土地利用图、行政区划、地形数据 等辅助信息
• 在 GEE 中进行 空间叠加分析，提取更精细的分类

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✅ 三、能否用 GEE 运行代码？（答案：可以）

是的，Google Earth Engine (GEE) 支持对遥感数据进行处理和分类，并且可以与 CLCD 数据集结合使用。

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✅ 四、示例代码：在 GEE 中使用 CLCD 数据并进行分类细化（伪代码）

// 加载 CLCD 数据集（假设已上传到 GEE Asset）
var clcd = ee.Image("users/yourusername/clcd_1985_2024");

// 提取某一年份的数据（例如2020年）
var year2020 = clcd.select('LCY2020');

// 查看分类值
print(year2020);

// 定义9级分类对应的值
var classificationValues = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];

// 对每个分类进行细化
var refinedClassification = year2020.map(function(img) {
  return img
    .where(img.eq(1).and(...), 11) // 耕地 → 水田
    .where(img.eq(1).and(...), 12) // 耕地 → 旱地
    .where(img.eq(2).and(...), 21) // 林地 → 乔木林
    .where(img.eq(2).and(...), 22) // 林地 → 灌木林
    .where(img.eq(5).and(...), 51) // 建设用地 → 城镇
    .where(img.eq(5).and(...), 52); // 建设用地 → 农村居民点
});

// 导出结果
Export.image.toDrive({
  image: refinedClassification,
  description: 'refined_clcd_2020',
  folder: 'GEE_exports',
  fileNamePrefix: 'refined_clcd_2020',
  scale: 30,
  region: geometry,
  maxPixels: 1e10
});

⚠️ 注意：以上代码为 伪代码，实际应用中需要根据具体分类逻辑进行调整，比如使用 条件语句 和 掩膜操作 来细化分类。

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✅ 五、细化二级分类的关键步骤总结

1. 获取高分辨率遥感数据（如 Sentinel-2、Landsat）
2. 预处理影像（去云、大气校正、融合等）
3. 训练分类模型（使用监督学习方法）
4. 将 CLCD 9级分类与新分类结果进行匹配
5. 生成二级分类结果
6. 导出并验证分类精度

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✅ 六、推荐工具与平台

| 工具 | 功能 | |------|------| | Google Earth Engine (GEE) | 大规模遥感数据处理、分类、可视化 | | QGIS / ArcGIS | 地图编辑、空间分析、分类后处理 | | Python + GDAL / Rasterio | 自定义脚本处理遥感数据 | | Deep Learning Frameworks | 如 TensorFlow、PyTorch（用于深度学习分类） |

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✅ 七、注意事项

• CLCD 数据集的官方分类体系 是固定的，不能直接修改，因此需要 外部数据辅助细化。
• 分类精度 需要通过 混淆矩阵、Kappa系数 等指标进行评估。
• 如果你没有 GEE 账号，建议注册并熟悉其 API 和 JavaScript 编程语言。

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✅ 八、结论

CLCD1985-2024年数据集的9级分类可以细化为二级分类，但需要借助 高分辨率遥感数据 和 机器学习或深度学习算法。
Google Earth Engine 是实现这一目标的有效工具，你可以编写代码完成从数据加载、分类细化到结果导出的全过程。

如果你有具体的分类需求（如“耕地→水田”、“林地→乔木林”），我可以帮你定制 GEE 代码！