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%。

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全球30m分辨率人造地表覆盖数据集（2010）是国家基础地理信息中心领衔的团队自2009-2014年研发的数据集。该数据集是全球30m分辨率土地覆盖数据集（2010）的一部分，是反映人类居住、工矿、商业、交通等用地类型和人类生活场所、操作空间和工程的载体的数据集。人造地表覆盖类型的空间分布客观地反映了人类社会的资源配置、产业布局和经济状况。本文论及的数据集依托全球地表覆盖遥感制图项目，包括9907景美国陆地资源卫星（Landsat）TM5、ETM 多光谱影像数据和2640景环境减灾卫星（HJ-1）多光谱影像数据。在基于卫星遥感数据基础上的土地覆盖分类信息提取过程中，人造地表覆盖类型的识别和信息提取是最复杂的。其主要原因是人造地表覆盖多以复合像元、镶嵌交错、零碎分散等方式布局。全球30m分辨率人造地表数据集（2010）的研发是根据人造地表覆盖在卫星遥感影像上反映的光谱、形态特征的多样性和复杂性，综合利用现有的分类技术，将像元分类器、对象分割和知识化判别有机结合，采取了基于“像元-对象-知识”的POK（Pixel-Object-Knowledge）分类方法完成。该数据经过部分地区的抽样检验，全部数据8GB。

全球30m分辨率人造地表覆盖数据集（2010）是国家基础地理信息中心领衔的团队自2009-2014年研发的数据集。该数据集是全球30m分辨率土地覆盖数据集（2010）的一部分，是反映人类居住、工矿、商业、交通等用地类型和人类生活场所、操作空间和工程的载体的数据集。人造地表覆盖类型的空间分布客观地反映了人类社会的资源配置、产业布局和经济状况。本文论及的数据集依托全球地表覆盖遥感制图项目，包括9907景美国陆地资源卫星（Landsat）TM5、ETM 多光谱影像数据和2640景环境减灾卫星（HJ-1）多光谱影像数据。在基于卫星遥感数据基础上的土地覆盖分类信息提取过程中，人造地表覆盖类型的识别和信息提取是最复杂的。其主要原因是人造地表覆盖多以复合像元、镶嵌交错、零碎分散等方式布局。全球30m分辨率人造地表数据集（2010）的研发是根据人造地表覆盖在卫星遥感影像上反映的光谱、形态特征的多样性和复杂性，综合利用现有的分类技术，将像元分类器、对象分割和知识化判别有机结合，采取了基于“像元-对象-知识”的POK（Pixel-Object-Knowledge）分类方法完成。该数据经过部分地区的抽样检验，全部数据8GB。