怎么选
- 中国、需要逐年变化：CLCD（30m，1985 年起逐年），或中科院资源环境科学数据中心的土地利用遥感监测数据（每 5 年一期，分类更细，部分需申请）。
- 全球、需要 10m 精度：ESA WorldCover、Esri 10m Land Cover、FROM-GLC10、Dynamic World。
- 全球、30m、多期：GlobeLand30（2000、2010、2020）、GLC_FCS30（精细分类）。
- 城市扩张专题：GAUD、GHSL 建成区、清华的全球不透水面数据。
- 大尺度气候与生态研究：MODIS（500m）、ESA CCI（300m）长时序产品。
分类体系各不相同
大多数全球数据集只有 8–11 个一级类：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水体、建设用地、裸地、冰雪等。它们都不区分城市内部的居住、商业、工业用地。要做城市内部的用地分析，需要用 POI、建筑数据或规划数据补充。
拿到数据先看它附带的分类说明（legend），同一个编码在不同数据集里含义可能不同，例如“草地”和“灌木”的界定就差别很大。
使用时的几个注意点
- 10m 数据按瓦片分发，一个省可能要下载几十个文件，用 QGIS 的“合并”或 GDAL 的
gdalbuildvrt先建虚拟镶嵌再裁剪，比直接合并省空间。 - 统计面积前先把数据投影到等面积坐标系（如 Albers），用经纬度坐标直接按像元数算面积会有误差。
- 引用时写清楚数据集名称、版本和年份，评审常会问到。