2010年新疆1:25万土地利用数据

中文名称

2010年新疆1:25万土地利用数据

英文名称

2010 Xinjiang 1:250000 land use data

CSTR

CSTR:11738.11.ncdc.nieer.2020.1331

DOI

10.12072/ncdc.nieer.db3321.2023

数据共享方式

离线申请

数据分类

基础地理

来源站点

平台服务中心

数据贡献者

吴世新

数据集摘要

本数据主要反映的是2010年前后新疆土地利用现状。数据文件名称：“新疆1:25万土地利用数据产品（2010年）” 以2010年左右1-2年内的TM数据为底图，经过重投影、几何纠正、人工解译等工作生产的矢量数据，数据生产时间为2009年，比例尺为1:25万，各县市级代码以1998年实行的全国行政区划编码为准，土地分类系统以中国科学院“国家级资源环境宏观遥感调查项目组”确立的中科院土地分类系统为标准，分为6个一级类，24二级类。

基本信息

采集时间	2010/01/01 - 2010/12/31
采集地点	新疆维吾尔自治区
数据量	121.8 MiB
数据格式	矢量
数据时间分辨率	年
坐标系	WGS84
投影	Albers椭球体正轴等面积双标准纬线割圆锥投影

数据源描述

数据来源于从马里兰大学网站上下载的2010年代前后新疆全疆范围的Landsate TM、ETM影像数据和中科院新疆分院文献中心馆藏的中国70年代出版的1:10万地形图。

数据加工方法

对TM数据先进行筛选，选出云覆盖比例少于4%，或是较少遮盖主要地物的，结合1:10万地形图对选出的影像进行几何精纠正、然后拼接、匀色，最后成为可矢量化的产品，由专业人员按照解译标志和分类系统对每一景TM数据进行目视解译、手工矢量化，生成COVERAGE格式数据，再利用Arcgis软件把COVERAGE转换成SHP数据，经过投影转换生成本数据。

数据质量描述

本数据由中国科学院新疆生态与地理研究所地理信息与制图专业人员负责数据加工，从纸质资料的扫描、影像数据的筛选、几何精纠正、拼接、匀色到数字矢量化、人工解译，整个作业流程均遵守国家相关标准，数字化误差控制在2个像素以内，保证了矢量化的界线与地形图的界线完全吻合，矢量数据真实反映地物形态和属性信息，数据精确度高达99%。

引用和标注

为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

中文发表的成果中参考以下规范注明：数据来源于黄河数据中心 (http://huanghe.ncdc.ac.cn)。

英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by Yellow River Data Center. (http://huanghe.ncdc.ac.cn).

数据引用

吴世新. 2010年新疆1:25万土地利用数据. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2018. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.nieer.2020.1331.

吴世新. 2010年新疆1:25万土地利用数据. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2018. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db3321.2023.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

许可协议

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#	数据集标题
1	2005年新疆1:25万土地利用数据
2	2000年新疆1:25万土地利用数据产品
3	1990年新疆1:25万土地利用数据产品
4	1999年新疆1:100万土地利用数据
5	2010年新疆1:25万土地覆被数据
6	2005年新疆1:25万土地覆被数据
7	2000年新疆1:25万土地覆被数据
8	塔里木河干流流域1:10万土地利用数据（2002年、2004年）
9	2010年新疆维吾尔自治区1:70万土地覆被数据集
10	2010年黄河上游1:10万土地利用数据

#	标题	文件大小
1	新疆1-25万土地利用数据（2010年）-数据.zip	121.8 MiB

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
1	2025/03/20 19:35	董*哲	Paper title：Physics-Constrained Deep Learning Framework for Aerosol Optical Depth Retrieval from Multi-Angle Polarimetric Observations Paper abstract：Accurate retrieval of aerosol optical depth (AOD) is crucial for understanding atmospheric processes, climate change, and air quality. Traditional physical models for AOD retrieval often suffer from computational complexity and assumptions that may not hold in reality, while pure data-driven approaches like machine learning may lack physical interpretability. This study proposes a physics-constrained deep learning framework to retrieve AOD from multi-angle polarimetric observations over Xinjiang, China. The framework integrates the advantages of both physical models and deep learning, leveraging the former's mechanistic understanding and the latter's powerful pattern recognition capabilities. Paper type：期刊论文 Tutor：王涵数据主要用于考察新疆的地表覆盖情况，从而推断主要的气溶胶类型，从而辅助研究的开展
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3	2025/01/16 00:50	孙*	论文题目：复杂山区公路路域风/光资源禀赋评估技术及应用研究数据在研究中的作用：作为研究基础数据，计算地表面粗糙长度Z0，研究Z0对路域风能资源禀赋评估的影响。论文类型：硕士论文导师姓名：刘状壮
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7	2024/08/06 00:17	轩*兵	我们是河南省教育考试院，属于官方机构，主要负责地理学科的试题命制工作，命题过程中需要下载些数据进行相关的辅助和支持，请审核通过，谢谢。
8	2024/07/25 06:39	许*栋	我是一名土地资源管理的专业的大三学生，特申请该数据做土地利用时空变换的结课设计，望申请通过，谢谢。
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