CBP Land Use/Land Cover Data Project
精确的保护项目在正确的地方, the right scale, the right size, the right time, 确保它们发挥作用将重新定义景观保护的方式. 利用最新的高分辨率数据集进行先进的地理空间分析,使我们能够更好地支持整个流域的保护和恢复规划和实施.
Learn MoreChesapeake Conservancy, U.S. 美国地质调查局(USGS)和佛蒙特大学空间分析实验室(UVM SAL)正在合作, 由切萨皮克湾项目(CBP)资助, 制作切萨皮克湾流域区域(206个县)1米分辨率的土地覆盖和土地利用/土地覆盖数据集, over 250,000 km2). These data are foundational, authoritative, 并对整个地区的景观及其管理进行变革.
CBP 1米“土地覆盖”数据的制作涉及对来自航空图像(国家农业图像计划)的图像对象进行识别和分类, NAIP), above-ground height information derived from LiDAR, and other ancillary data. 土地覆盖代表土地的表面特征,包括不透水覆盖等, tree canopy, herbaceous, and barren. In contrast, “土地使用”代表人类如何使用和管理土地,如草坪草, cropland, and timber harvest. 从土地覆盖数据中产生土地利用需要各种辅助数据集,并结合利用土地覆盖数据中固有的上下文信息的空间规则. CBP的土地利用/土地覆盖(LULC)数据之所以如此命名,是因为它们代表了覆盖和使用类别的组合.g., extractive-barren, 太阳草本植物),这对于了解人类活动对切萨皮克湾的影响至关重要. 例如:一个土地覆盖类别(草本植被)包含了污染最严重的土地利用(例如.g., corn production) or one of the lowest (e.g., natural succession). LULC数据将土地覆盖类别置于决策环境中, 例如,为《十大赌博平台排行榜》的结果提供信息,并作为开发下一代流域和土地变化模型的基础.
这些数据在空间分辨率和分类分辨率上都是独一无二的. 这个项目是最大的1米分辨率的开放LULC数据集, 比现有的30米分辨率国家土地覆盖数据集(NLCD)详细900倍。. Additionally, CBP 1米LULC数据有50多个独特的类别, 与13类CBP土地覆盖数据或17类NLCD数据相比,提供了更多的分类背景. 这个详细的分类方案是必要的,以确保这些数据广泛适用于支持数据驱动决策的切萨皮克湾计划和其他区域利益相关者.
Visit our LULC Viewer to access county-scale LULC data. State-scale mosaics can be found at the ScienceBase release
LULC Viewer
Land Use Legend
Land Cover Legend
In addition to the LULC and land cover data, 项目团队还合作创建了整个切萨皮克湾流域的土地利用/土地覆盖变化和土地覆盖变化数据集. 这些数据将LULC映射从实时快照提升到长期变化监测的开始. From these data, 我们开始看到一些LULC类正在经历波动——收益和损失, whether permanent or temporary. 土地覆盖变化数据代表了影像和辅助数据中1米像素尺度的差异,显示了时间1(2013/14)和时间2(2017/18)之间从一个类别到另一个类别的变化。. 这种光谱分析确定了变化,然后用于通知土地利用变化检测.
这些空间数据层在表格变化矩阵中进行了总结,可以下载, 帮助持份者了解2013/14-2017/18年间土地利用/土地覆盖的变化. 数据透视表显示了对每个类的更改和对每个类的更改, 并可用于详细的54类方案和广义的18类方案.
Change from 2013/14-2017/18
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LU Change Legend
Land Cover Change Legend