GLASS-GLC产品以1982～2015年的全球陆表特征参量数据集（GLASS CDR）为数据源，借助谷歌地球引擎（Google Earth Engine）平台进行开发，涵盖耕地、森林、草原、灌木、苔原、裸地和冰雪七大土地覆盖类别。基于全季节普适样本库，在有限样本稳定分类理论的支撑下，GLASS-GLC数据集采集了全球均匀分布、高代表性和典型性的上万个大型一致样本（Huge homogeneous samples，H-homo），并结合滤波重建的数据立方体和四维时空谱特征立方体，以及分类后时空一致性后处理，有效确保了数据产品的可靠性和地物判别的有效性。经全球独立样本库检验，GLASS-GLC数据集年平均精度达82.81％，同时还能向用户提供详细的制图不确定性空间分布图。 GLASS-GLC反映了长达34年的全球土地覆盖时空变化格局，包括热带地区耕地增加，北半球森林增加以及亚洲的草地减少等显著现象。定量分析表明，在土地覆盖显著变化地区，人类活动对环境的影响水平高达25.49％。分析结果还显示，人类活动影响与植被面积增加有很强的相关性。分析同已有土地覆盖数据产品相比，GLASS-GLC数据集具有高精度、高一致性、高可比性、更丰富类别信息和更长时间覆盖范围的特点，填补了当今世界已有制图产品的空白。

该数据集是以覆盖山西省的Landsat TM/ETM 数据和HJ-CCD数据（2010）为基础，结合实地调查，采用e-Cognition工具提供的面向对象方法研发得到。数据集采用土地覆盖二级分类系统，包括一级6种类型，即林地、草地、湿地、耕地、人工表面和其他。二级类型24个，它们分别是：落叶阔叶林、常绿针叶林、落叶针叶林、针阔混交林、落叶阔叶灌木林、乔木园地；草甸、草原、草丛、草本绿地；草本湿地、湖泊、水库/坑塘、河流、运河/水渠；旱地；居住地、工业用地、交通用地、采矿场；稀疏林、稀疏草地、裸岩、裸土。数据集质量验证由山西省环保厅组织，按照每县不少于20个采样，全省2567个验证点进行验证。验证结果显示，数据精度达到一级分类90%，二级分类85%的要求。数据统计表明，在一级土地覆盖类型中，面积最大的是耕地类型，面积58338km2，占全省总面积的37.21%。

该数据集包括：（1）土壤剖面和浅层地下水采样位置空间信息；（2）16个土壤剖面描述（Tab.1）；（3）土壤剖面含水量、土壤水氯离子含量及氯累积年龄实测数据集（Tab.2）；（4）浅层地下水（包括5个潜水面处水样）水温、水化学和同位素指标实测数据集（Tab.3）。

该数据集包括：（1）土壤剖面和浅层地下水采样位置空间信息；（2）16个土壤剖面描述（Tab.1）；（3）土壤剖面含水量、土壤水氯离子含量及氯累积年龄实测数据集（Tab.2）；（4）浅层地下水（包括5个潜水面处水样）水温、水化学和同位素指标实测数据集（Tab.3）。

该数据集包括：（1）土壤剖面和浅层地下水采样位置空间信息；（2）16个土壤剖面描述（Tab.1）；（3）土壤剖面含水量、土壤水氯离子含量及氯累积年龄实测数据集（Tab.2）；（4）浅层地下水（包括5个潜水面处水样）水温、水化学和同位素指标实测数据集（Tab.3）。

该数据集包括：（1）土壤剖面和浅层地下水采样位置空间信息；（2）16个土壤剖面描述（Tab.1）；（3）土壤剖面含水量、土壤水氯离子含量及氯累积年龄实测数据集（Tab.2）；（4）浅层地下水（包括5个潜水面处水样）水温、水化学和同位素指标实测数据集（Tab.3）。

为了评估北京城市绿色空间滞蓄雨水径流功能的空间分布及其动态变化，作者以北京市六环内2000、2005和2010年Landsat TM/ETM 影像数据作为基础数据源，采用2005年Quick Bird影像作为解译训练数据和验证样本，将北京市六环内TM/ETM影像进行监督分类，划为农田、森林、草地、水域、荒地和硬化地表5种土地覆盖类型，并开发了３０米分辨率的2000、2005、2010年度北京市六环内土地覆盖数据集。本数据集存储为.tif格式

包括中国区域2000,2010,2020三年完整的分幅原始数据，每年53个图幅，tif格式，UTM投影，分辨率30米。网盘提取码提取！

全国2010土地覆盖数据，来源Globeland，数据开源。自己拼接的全国范围，格式GeoTIFF，解压后1.2G

全国2010土地覆盖数据，来源Globeland，数据开源。自己拼接的全国范围，格式GeoTIFF，解压后1.2G