
- 数据集可用性
- 2006-02-05T00:00:00Z–2019-03-14T00:00:00Z
- 数据集提供程序
- 联合研究中心,D5 单元
- Earth Engine 代码段
-
FeatureCollection
ee.FeatureCollection("JRC/LUCAS_HARMO/THLOC/V1")
-
FeatureView
ui.Map.FeatureViewLayer("JRC/LUCAS_HARMO/THLOC/V1_FeatureView")
- 标签
说明
欧盟 (EU) 的土地利用/覆盖面积框架调查 (LUCAS) 旨在提供统计信息。这是一次每三年进行一次的现场土地覆盖和土地利用数据收集活动,涵盖整个欧盟境内。LUCAS 会收集有关土地覆盖和土地利用、农业环境变量、土壤和草地的相关信息。这些调查还提供了空间信息,以便分析农业、环境和乡村之间的相互影响,例如灌溉和土地管理。
此处提供的数据集是所有年度 LUCAS 调查的协调版本,共有 106 个属性。每个点的位置使用 LUCAS 网格规定的“th_lat”和“th_lon”字段,即 LUCAS 理论位置 (THLOC)。如需了解详情,请参阅引文。请注意,并非每个字段都适用于每个年份,请参阅房源说明中的“年份”部分。
表架构说明中的“C1(说明)”文本是指本文档。
另请参阅 2018 年 LUCAS 多边形数据集。
表架构
表架构
名称 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
id | INT | 唯一行标识符。 来源:通过协调流程添加 |
point_id | INT | 8 位数的唯一点标识符,即根据 LUCAS 网格确定的点 ID。 此类点 ID 可以是特定年度 LUCAS 调查的一部分,也可以不是。 来源:C1(Instructions),第 141 页,第 9.1.1 节 年份:全部 |
年 | INT | 调查年份。 来源:通过协调流程添加 年份:全部 |
nuts0 | STRING | NUTS 2016 级别 0。 年份:全部 |
nuts1 | STRING | NUTS 2016 级别 1。 年份:全部 |
nuts2 | STRING | NUTS 2016 级别 2。 年份:全部 |
nuts3 | STRING | NUTS 2016 级别 3。 年份:2018 年 |
office_pi | STRING | 办公室是否已针对此 LUCAS 点进行过照片解译。如果为 true,则表示今年没有检查员访问过此点_id。 值:
来源:C1(Instructions),第 141 页,第 9.1.1 节 年份:2015 年、2018 年 |
ex_ante | STRING | 预测点是现场样本的一部分,原则上必须在现场进行访问,但有一些后验原因会导致无法做到这一点。如果为 true,则表示今年没有检查员访问过此点_id。 值:
资料来源:C1(Instructions),第 16 页,第 8.1 节;C1(Instructions),第 141 页,第 9.1.1 节 年份:2018 年 |
survey_date | STRING | 调查问卷的实施日期,格式为 dd/mm/yy 年份:全部 |
car_latitude | 双精度 | 车辆停车时所在的纬度 (WGS84)。 来源:C1(Instructions),第 141 页,第 9.1.2 节 年份:2018 年 |
car_ew | STRING | GPS 车辆停车东/西罗盘设置。用于确定何时向相应坐标添加负号。 值:
年份:2018 年 |
car_longitude | 双精度 | 车辆停车的经度 (WGS84)。 来源:C1(Instructions),第 142 页,第 9.1.2 节 年份:2018 年 |
gps_proj | STRING | GPS 投影。 值:
来源:C1(Instructions),第 142 页,第 9.1.2 节 年份:全部 |
gps_prec | 双精度 | GPS 接收器提供的平均位置误差(以米为单位)。 来源:C1(Instructions),第 142 页,第 9.1.2 节 年份:全部 |
gps_altitude | 双精度 | 海拔高度(以米为单位)。 来源:C1(Instructions),第 141 页,第 9.1.1 节 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
gps_lat | 双精度 | 实际进行观测的位置的 GPS 纬度(WGS84),以度为单位。 来源:C1(Instructions),第 142 页,第 9.1.2 节 年份:全部 |
gps_ew | STRING | GPS 的东-西编码设置。 值:
年份:全部 |
gps_long | 双精度 | 实际进行观测的位置的 GPS 经度(WGS84),以度为单位。 来源:C1(Instructions),第 142 页,第 9.1.2 节 年份:全部 |
obs_dist | 双精度 | GPS 接收器提供的观测位置与 LUCAS 点之间的距离(以米为单位)。 年份:全部 |
obs_direct | STRING | 观察方向。 值:
来源:C1(说明),第 144 页,第 9.1.4 节 年份:全部 |
obs_type | STRING | 相关点的观察方法。如需了解 LUCAS 照片是否可用(根据 obs_type),请参阅 C1(说明)第 8.15.3 节。 值:
如需了解详情,请参阅文档。 来源:C1(说明),第 142-144 页,第 9.1.4 节 年份:全部 |
letter_group | STRING | 相应点对应的是 C3 文档中的哪个字母组(顶级分类)。 来源:通过协调流程添加 年份:全部 |
lc1 | STRING | 根据协调一致的 C3 分类对土地覆盖进行编码。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:全部 |
lc1_label | STRING | 根据协调一致的 C3 文档对土地覆盖进行标记。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 |
lc1_spec | STRING | 根据协调一致的 C3 分类对土地覆盖类型进行编码。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
lc1_spec_label | STRING | 根据协调一致的 C3 文档对土地覆盖类型进行标记。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 |
lc1_perc | STRING | 分配的土地覆盖类型 (lc1) 在地面上占的百分比。 值:
此编码仅适用于 2009 年至 2015 年。对于 2018 年,该数字表示土地覆盖率(0-100)。2006 年的变量不存在 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
lc2 | STRING | 根据协调一致的 C3 分类对土地覆盖进行编码。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:全部 |
lc2_label | STRING | 根据协调一致的 C3 文档对土地覆盖进行标记。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 |
lc2_spec | STRING | 根据协调一致的 C3 分类对土地覆盖类型进行编码。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
lc2_spec_label | STRING | 根据协调一致的 C3 文档对土地覆盖类型进行标记。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 |
lc2_perc | STRING | 分配的土地覆盖类型 (lc2) 在地面上占的百分比。 值:
此编码仅适用于 2009 年至 2015 年。对于 2018 年,该数字表示土地覆盖率(0-100)。2006 年的变量不存在 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
lu1 | STRING | 根据协调一致的 C3 文档分类对土地用途进行编码。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:全部 |
lu1_label | STRING | 根据协调 C3 文档分类标识的土地用途。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 |
lu1_type | STRING | 根据协调一致的 C3 文档分类对土地利用类型进行编码。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:2015 年、2018 年 |
lu1_type_label | STRING | 根据协调 C3 文档分类的土地利用类型标签。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 |
lu1_perc | STRING | 分配的土地利用类型 (lu1) 在地面上占的百分比。 值:
此编码仅适用于 2015 年。对于 2018 年,该数字表示土地覆盖率(0-100)。2006 年、2009 年和 2012 年没有此变量。 年份:2015 年、2018 年 |
lu2 | STRING | 根据协调一致的 C3 文档分类对土地用途进行编码。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:全部 |
lu2_label | STRING | 根据协调 C3 文档分类标识的土地用途。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 |
lu2_type | STRING | 根据协调一致的 C3 文档分类对土地利用类型进行编码。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:2015 年、2018 年 |
lu2_type_label | STRING | 根据协调 C3 文档分类的土地利用类型标签。您可以在文件 c3_legends_new.csv 的证明文件中找到编码和标签翻译。 来源:协调一致的 C3 文档 |
lu2_perc | STRING | 分配的土地利用类型 (lu2) 在地面上占的百分比。 值:
此编码仅适用于 2015 年。对于 2018 年,该数字表示土地覆盖率(0-100)。2006 年、2009 年和 2012 年没有此变量。 年份:2015 年、2018 年 |
parcel_area_ha | STRING | 调查地块的面积(以公顷为单位)。 值:
来源:C1(说明),第 50 页,第 8.4.15 节 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
tree_height_maturity | STRING | 树木成熟时的高度。 值:
来源:C1(说明),第 147 页,第 9.1.6 节 年份:2012 年、2015 年、2018 年 |
tree_height_survey | STRING | 调查时树木的高度。 值:
来源:C1(说明),第 147 页,第 9.1.6 节 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
feature_width | STRING | 地图项的宽度。 值:
来源:C1(说明),第 147 页,第 9.1.6 节 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
lm_stone_walls | STRING | 地块上有石墙。 值:
资料来源:C1(说明),第 148 页,第 9.1.7 节 年份:2018 年 |
crop_residues | STRING | 地块上有农作物残留物。 值:
资料来源:C1(说明),第 51 页,第 8.6 节 年份:2018 年 |
lm_grass_margins | STRING | 地块上有草边。 值:
资料来源:C1(说明),第 148 页,第 9.1.7 节 年份:2018 年 |
放牧 | STRING | 地块上有放牧迹象。 值:
来源:C1(说明),第 148 页,第 9.1.8 节 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
special_status | STRING | 该地块是否位于任何受特殊管制的区域内。 值:
来源:C1(说明),第 149 页,第 9.1.8 节 年份:2012 年、2015 年、2018 年 |
lc_lu_special_remark | STRING | 关于土地覆盖 / 土地使用情况的任何特殊说明。 值:
如需了解详情,请参阅文档。 资料来源:C1(说明),第 149-150 页,第 9.1.8 节 年份:2012 年、2015 年、2018 年 |
cprn_cando | STRING | 是否可以在此时进行哥白尼调查。 如需详细了解 Copernicus 模块和创建的数据,请参阅 d'Andrimont et al, 2021。 值:
资料来源:C1(Instructions),第 58 页,第 8.8.1 节,C1(Instructions),第 150 页,第 9.1.9 节 年份:2018 年 |
cprn_lc | STRING | Copernicus 点上的土地覆盖,采用第 2 级分类方案。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:2018 年 |
cprn_lc_label | STRING | 根据第 2 级分类方案,哥白尼点的土地覆盖标签。 来源:协调一致的 C3 文档 |
cprn_lc1n | 双精度 | 哥白尼点的土地覆盖在北向保持不变的范围(以米为单位)。 资料来源:C1(说明),第 150 页,第 9.1.9 节 年份:2018 年 |
cprnc_lc1e | 双精度 | 哥白尼点的土地覆盖在东向保持不变的范围(以米为单位)。 资料来源:C1(说明),第 150 页,第 9.1.9 节 年份:2018 年 |
cprnc_lc1s | 双精度 | 哥白尼点的土地覆盖在南向保持不变的范围(以米为单位)。 资料来源:C1(说明),第 150 页,第 9.1.9 节 年份:2018 年 |
cprnc_lc1w | 双精度 | 哥白尼点的土地覆盖在向西方向保持不变的范围(以米为单位)。 资料来源:C1(说明),第 150 页,第 9.1.9 节 年份:2018 年 |
cprn_lc1n_brdth | 双精度 | 到北面下一个 Copernicus 土地覆盖区的宽度(%)。 资料来源:C1(说明),第 150 页,第 9.1.9 节 年份:2018 年 |
cprn_lc1e_brdth | 双精度 | 东向到下一个 Copernicus 土地覆盖区的宽度(%)。 资料来源:C1(说明),第 150 页,第 9.1.9 节 年份:2018 年 |
cprn_lc1s_brdth | 双精度 | 向南到下一个 Copernicus 土地覆盖区的宽度(%)。 资料来源:C1(说明),第 150 页,第 9.1.9 节 年份:2018 年 |
cprn_lc1w_brdth | 双精度 | 与西边的下一个 Copernicus 土地覆盖区域之间的宽度(%)。 资料来源:C1(说明),第 150 页,第 9.1.9 节 年份:2018 年 |
cprn_lc1n_next | STRING | 如果在北向 50 米范围内发生土地覆盖变化(LUCAS 土地覆盖级别 2),无论下一个土地覆盖是否在风景照片上可见,系统都会记录下一个土地覆盖。宽度小于 3 米的任何地图项都不会被纳入考虑范围,也不会被视为土地覆盖变化。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:2018 年 |
cprn_lc1s_next | STRING | 如果在南向 50 米范围内发生土地覆盖变化(LUCAS 土地覆盖级别 2),无论下一种土地覆盖是否在横向照片上可见,系统都会记录下一种土地覆盖。宽度小于 3 米的任何地图项都不会被纳入考虑范围,也不会被视为土地覆盖变化。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:2018 年 |
cprn_lc1e_next | STRING | 如果在东向 50 米范围内发生土地覆盖变化(LUCAS 土地覆盖级别 2),则记录下下一个土地覆盖,无论下一个土地覆盖是否在横向照片上可见。宽度小于 3 米的任何地图项都不会被纳入考虑范围,也不会被视为土地覆盖变化。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:2018 年 |
cprn_lc1w_next | STRING | 如果在西方向 50 米范围内发生土地覆盖变化(LUCAS 土地覆盖级别 2),无论下一个土地覆盖是否在风景照片上可见,系统都会记录下一个土地覆盖。宽度小于 3 米的任何地图项都不会被纳入考虑范围,也不会被视为土地覆盖变化。 来源:协调一致的 C3 文档 年份:2018 年 |
cprn_urban | STRING | Copernicus 点是否位于城市区域。 值:
资料来源:C1(说明),第 151 页,第 9.1.10.1 节 年份:2018 年 |
cprn_impervious_perc | 双精度 | 不透水表面的百分比。 资料来源:C1(说明),第 151 页,第 9.1.10.1 节 年份:2018 年 |
inspire_plcc1 | 双精度 | 针叶树所占的百分比。 资料来源:C1(说明),第 151 页,第 9.1.10.2 节 年份:2015 年、2018 年 |
inspire_plcc2 | 双精度 | 阔叶树所占的百分比。 资料来源:C1(说明),第 151 页,第 9.1.10.2 节 年份:2015 年、2018 年 |
inspire_plcc3 | 双精度 | 灌木所占的百分比。 资料来源:C1(说明),第 151 页,第 9.1.10.2 节 年份:2015 年、2018 年 |
inspire_plcc4 | 双精度 | 草本植物所占的百分比。 资料来源:C1(说明),第 151 页,第 9.1.10.2 节 年份:2015 年、2018 年 |
inspire_plcc5 | 双精度 | 地衣和苔藓的百分比。 资料来源:C1(说明),第 151 页,第 9.1.10.2 节 年份:2015 年、2018 年 |
inspire_plcc6 | 双精度 | 已固结(裸露)地表的百分比(例如,岩石露头)。 资料来源:C1(说明),第 151 页,第 9.1.10.2 节 年份:2015 年、2018 年 |
inspire_plcc7 | 双精度 | 未固结(裸露)地表(例如沙地)所占的百分比。 资料来源:C1(说明),第 151 页,第 9.1.10.2 节 年份:2015 年、2018 年 |
inspire_plcc8 | 双精度 | 所有启发类别百分比总和与 100% 之间的差值。 资料来源:C1(说明),第 151 页,第 9.1.10.2 节 年份:2015 年、2018 年 |
eunis_complex | STRING | EUNIS 栖息地分类。 值:
资料来源:C1(说明),第 152 页,第 9.1.11 节 年份:2018 年 |
grassland_sample | STRING | 相应点是否属于草地模块。 值:
资料来源:C1(说明),第 152 页,第 9.1.12 节 年份:2018 年 |
grass_cando | STRING | 是否可以进行草地调查。 值:
资料来源:C1(说明),第 152 页,第 9.1.12 节 年份:2018 年 |
wm | STRING | 相应测量点的水管理类型。 值:
资料来源:C1(说明),第 162 页,第 9.1.13 节 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
wm_source | STRING | 相应地点的灌溉来源。 值:
组合课程仅在 2009 年提供,后来已停用。如需了解详情,请参阅文档。 资料来源:C1(说明),第 163 页,第 9.1.13 节 年份:2009 年 |
wm_type | STRING | 相应地点的灌溉类型。 值:
组合课程仅在 2009 年提供,后来已停用。如需了解详情,请参阅文档。 资料来源:C1(说明),第 162-163 页,第 9.1.13 节 年份:2009 年 |
wm_delivery | STRING | 相应位置的灌溉供水系统。 值:
组合课程仅在 2009 年提供,后来已停用。如需了解详情,请参阅文档。 资料来源:C1(说明),第 163-164 页,第 9.1.13 节 年份:2009 年 |
erosion_cando | STRING | 预计是否要评估某个点的侵蚀情况(true)或不评估(false)。 值:
资料来源:C1(Instructions),第 168 页,第 9.1.15 节 年份:2018 年 |
soil_stones_perc | STRING | 地表上的石头所占的百分比(不包括被土壤覆盖的石头)。 值:
此编码仅适用于 2009 年至 2015 年。对于 2018 年,该数字表示表面上的石块所占的百分比(0-100)。2006 年的变量不存在。 来源:C1(说明),第 164 页,第 9.1.14.2 节 年份:2009 年、2012 年、2015 年、2018 年 |
bio_sample | STRING | 相应点是否为生物多样性样本点。 值:
年份:2018 年 |
soil_bio_taken | STRING | 是否采集了土壤生物多样性样本。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2018 年 |
bulk0_10_sample | STRING | 是否预计在给定范围内收集某个点的体积密度。 值:
年份:2018 年 |
soil_blk_0_10_taken | STRING | 是否采集了给定范围内的土壤样本。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2018 年 |
bulk10_20_sample | STRING | 是否预计在给定范围内收集某个点的体积密度。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2018 年 |
soil_blk_10_20_taken | STRING | 是否采集了给定范围内的土壤样本。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2018 年 |
bulk20_30_sample | STRING | 是否预计在给定范围内收集某个点的体积密度。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2018 年 |
soil_blk_20_30_taken | STRING | 是否采集了给定范围内的土壤样本。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2018 年 |
standard_sample | STRING | 相应点是否为标准土壤点。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2018 年 |
soil_std_taken | STRING | 是否已采集标准土壤样本。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2018 年 |
organic_sample | STRING | 相应数据点是否为自然样本点。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2018 年 |
soil_org_depth_cando | STRING | 是否可以评估深度。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2018 年 |
soil_taken | STRING | 是否已采集土壤样本(2018 年之前)。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2009 年、2012 年、2015 年 |
soil_crop | STRING | 残留作物所占的百分比。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2009 年、2012 年、2015 年 |
photo_point | STRING | 是否拍摄了相应地点的照片。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:全部 |
photo_north | STRING | 是否拍摄了朝北的照片。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:全部 |
photo_south | STRING | 是否拍摄了朝南的照片。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:全部 |
photo_east | STRING | 是否拍摄了朝东的照片。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:全部 |
photo_west | STRING | 是否拍摄了朝西的照片。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:全部 |
样条 | STRING | 东向样条线记录的土地覆盖变化。 年份:2009 年、2012 年、2015 年 |
revisit | 双精度 | 在调查年份内对相应地点的访问次数。 来源:通过协调流程添加 |
th_gps_dist | 双精度 | 计算得出的理论位置与记录位置之间的距离。 来源:通过协调流程添加 |
file_path_gisco_north | STRING | 指向 ESTAT GISCO 服务器上存储的朝北照片的文件路径。 来源:通过协调流程添加 年份:全部 |
file_path_gisco_south | STRING | 朝南照片的文件路径(存储在 ESTAT GISCO 服务器上)。 来源:通过协调流程添加 年份:全部 |
file_path_gisco_east | STRING | 指向 ESTAT GISCO 服务器上存储的朝东照片的文件路径。 来源:通过协调流程添加 年份:全部 |
file_path_gisco_west | STRING | 指向存储在 ESTAT GISCO 服务器上的朝西照片的文件路径。 来源:通过协调流程添加 年份:全部 |
file_path_gisco_point | STRING | 指向存储在 ESTAT GISCO 服务器上的朝向点照片的文件路径。 来源:通过协调流程添加 年份:全部 |
obs_radius | 双精度 | 观察半径 - 是应用近距离观察窗口还是扩展观察窗口。 值:
来源:C1(Instructions) 年份:2006、2009、2012、2015 |
使用条款
使用条款
引用
d'Andrimont, R., Yordanov, M., Martinez-Sanchez, L. et al. Harmonised LUCAS in situ land cover and use database for field surveys from 2006 to 2018 in the European Union. Sci Data 7, 352 (2020). doi:10.1038/s41597-020-00675-z
使用 Earth Engine 进行探索
Code Editor (JavaScript)
var dataset = ee.FeatureCollection('JRC/LUCAS_HARMO/THLOC/V1'); // For the Inspector Map.addLayer(dataset, {}, 'LUCAS Points (data)', false); dataset = dataset.style({ color: '489734', pointSize: 3, }); Map.setCenter(-3.8233, 40.609, 10); Map.addLayer(dataset, {}, 'LUCAS Points (styled green)');
以 FeatureView 的形式可视化
FeatureView
是 FeatureCollection
的仅限视图的加速表示法。如需了解详情,请参阅
FeatureView
文档。
Code Editor (JavaScript)
var fvLayer = ui.Map.FeatureViewLayer('JRC/LUCAS_HARMO/THLOC/V1_FeatureView'); var visParams = { pointSize: 8, color: '808080', pointFillColor: { property: 'inspire_plcc4', mode: 'linear', palette: ['ffffcc','c2e699','78c679','238443'], min: 0, max: 100 } }; fvLayer.setVisParams(visParams); fvLayer.setName('LUCAS herbaceous cover'); Map.setCenter(-3.8233, 40.609, 10); Map.add(fvLayer);