1数据介绍

1.1数据简介

World Cover数据集是欧空局联合全球多家科研机构，共同制作的2020年全球10米土地覆盖产品。

该数据产品分辨率为10米，是基于Sentinel-1和Sentinel-2数据进行制作。

1.2地物类别

每个地物类别的详细定义如下所示

1.3数据精度

总体精度为74.4，详细信息见下表：

1.4产品对比

从左至右分别是esri数据集、FROM、ESA_WorldCover与Google影像，虽然ESRI精度最高，但是产品的细腻化程度不够。

2数据下载

2.1官网下载

2.1.1网站注册

首先进入官网(https://viewer.esa-worldcover.org/worldcover) ，然后，点击Register:

然后填写真实信息（鼓励大家填写真实信息，以便于数据发布者的统计）: 填好信息后直接跳转到下载界面。

2.1.2数据下载

在Layer界面勾选2020年土地覆盖数据: 然后点击download，选择需要下载的区域。这里提供了四种方法选择下载区域(下载当前窗口的数据、绘制感兴趣点、感兴趣区域等): 选择好区域之后，会出现一个下载窗口: 勾选需要下载的影像，点击download，这时网站后台会进行数据转码: 转码到了100%后就可以弹出下载窗口。

2.1.3数据使用

数据下载完成后，解压可以看到两个文件: Map就是我们需要的土地覆盖影像，Quality是逐个像元对应的产品质量影像： 加载到GIS中，我们就可以看到可以正常使用的土地覆盖影像了。 该产品的总体精度为74%，但是作为10m数据产品，还是非常实用的。

2.2 GEE下载

第一步是设置参数，并加载ESA的数据。

//显示参数设置
var imageVisParam_ESA = {"opacity":1,"bands":["Map"],"min":10,"max":110,"palette":["8dffda","14ff31","686dff","ff9b54","ff712d","ff66b4"]};
//浏览全球土地覆盖数据
var ESA  = ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100")
Map.addLayer(ESA,imageVisParam_ESA,"ESA_landcover")

第二步加载待下载区域ROI。
我的代码上传的是四川省_资阳市_乐至县的行政区数据。

//导入研究区
var ROI  =  ee.FeatureCollection("users/kitmyfaceplease2/lezhixian").geometry()
Map.centerObject(ROI, 8)
Map.addLayer(ROI, {color: 'FF0000', fillColor: '00000000', width: 1}, "ROI")

第三步是筛选影像，并裁剪: 需要注意是ESA数据在GEE中已经被镶嵌为一张全球影像，可以直接clip。

//筛选数据             
var ESA_ROI_landcover=ESA
              .filterBounds(ROI)
              .mosaic()
              .clip(ROI)

//研究区土地覆盖影像
Map.addLayer(ESA_ROI_landcover,imageVisParam_ESA,"ESRI_ROI_landcover")

第三步是导出影像:

//下载
Export.image.toDrive({
    image:ESA_ROI_landcover,
    description: "ESA_ROI_landcover",
    region:ROI,
    scale:10,
    maxPixels:1e13
});

代码链接：

https://code.earthengine.google.com/6ba5ff6808c532bc20bce44eeaf85c5e

2.3其他下载方式

2.3.1 WMS方法

ESA数据提供WMS/WMTS服务，也可基于此进行下载：

WMTS：https : //services.terrascope.be/wmts/v2 WMS：https : //services.terrascope.be/wms/v2

2.3.1 zenodo

下载地址为：https://zenodo.org/record/5571936#.YatzTvlByUl

参考

WorldCover_PUM_V1.0.https://esa-worldcover.s3.amazonaws.com/v100/2020/docs/WorldCover_PUM_V1.0.pdf

https://viewer.esa-worldcover.org/worldcover

PIE&GEE 下载ESA、Esri与FROM三款10米土地覆盖数据代码.https://zhuanlan.zhihu.com/p/424767735

作者信息