我梳理汇总一下2021年的搜集整理的土地利用方面的数据集。第一份是2m土地利用分类数据集，目前主要包括了长三角地区（江苏和上海）、京津冀地区（北京和天津）和珠三角地区（广东）。这是我搜集的目前分辨率最高的土地利用方面的数据了。

1、基于GF1的中国珠三角地区2m土地利用分类数据集（2015年、2017年）

（1）利用深度学习技术制作的珠三角地区2015年2m分辨率土地利用分类数据集。

网址：https://data.casearth.cn/sdo/detail/60e55fca819aec59a2af708f

影像数据以2015年夏季为主。分类结果主要包括（1）水田、（2）旱地、（3）园地、（4）林地、（5）草地、（6）建筑区、（7）道路、（8）不透水层、（9）农业大棚、（10）裸地、（11）水域、（12）冰川积雪、（13）其他等13类。

（2）利用深度学习技术制作的珠三角2m分辨率土地利用分类数据集。 网址：https://data.casearth.cn/sdo/detail/5da578aa329b5613607cc970 影像数据以2017年夏季为主。分类结果主要包括（1）林地、（2）草地、（3）道路、（4）水体、（5）耕地、（6）居民地、（7）裸地、（8）设施农业用地几类。初步验证精度为76%。分类精度将随着方法改进得到提高。

2、基于GF1的中国京津冀地区2m土地利用分类数据集（2015年）

网址：https://data.casearth.cn/sdo/detail/60e55fca819aec59a2af708d

利用深度学习技术制作的珠三角地区2015年2m分辨率土地利用分类数据集。影像数据以2015年夏季为主。分类结果主要包括（1）水田、（2）旱地、（3）园地、（4）林地、（5）草地、（6）建筑区、（7）道路、（8）不透水层、（9）农业大棚、（10）裸地、（11）水域、（12）冰川积雪、（13）其他等13类。

3、基于GF1的中国长三角地区2m土地利用分类数据集(2015年)

网址：https://data.casearth.cn/sdo/detail/60e55fca819aec59a2af708e

基础影像数据以2015年长三角地区GF1夏季影像为主，缺失部分影像用2015年前后的夏季GF2及GF1影像补充。预处理工作包括影像适度去云及图像增强。利用人工勾绘的分类数据和遥感影像制作训练样本。综合考虑样本均衡性、代表性、分布合理等因素。利用深度学习技术，进行模型训练及分类处理，制作的长三角地区2015年2m分辨率土地利用分类数据集。

作者