土地利用/土地覆盖数据是开展地理、生态、环境等研究的基础数据，本文对目前主流且开源的土地利用数据进行整理，随时更新，欢迎补充！
1. GlobeLand30
中国向联合国提供的首个全球地理信息公共产品，被国际同行专家誉为“对地观测与地理信息开放共享的里程碑”。全球数据可分幅下载，数据质量较高。但数据量较大，下载和拼接处理较慢。
获取途径：Welcome-GlobeLand30
http://www.globallandcover.com/
可注册申请下载
空间范围：全球
时间范围：2000、2010、2020
分辨率：30m
坐标系：GCS_WGS_1984
分类方式：分类系统如下图所示：
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若遇下载或拼接处理困难，可参考以下链接，以中国区域为例对拼接处理方法进行了讲解。
GlobeLand30土地利用数据中国区域拼接完成版2020_土地利用数据-专业指导文档类资源-CSDN下载
2. 清华数据库
个人非常喜欢的数据库，清华大学宫鹏老师课题组的成果，全部都是开源免费下载。
Finer Resolution Observation and Monitoring - Global Land Coverhttp://data.ess.tsinghua.edu.cn/
里面包括2017年10m分辨率全球土地利用数据、2015/2017年30m分辨率全球土地利用数据、全球不透水面数据（GAIA）、我国城市土地利用类型（EULUC_China）等免费下载。
空间范围：中国、全球
2017年数据的分类系统如下图所示：
3. MODIS数据
MODIS数据提供了全球2001-2019每年500m分辨率的数据，提供了五种不同的分类方式，IGBP、马里兰大学、生物地理群落、植被类型等，可以根据自己的用途进行选择。
LP DAAC - MCD12Q1LP DAAC - Land Processes Distributed Active Archive Center - Sioux Falls, SD
https://lpdaac.usgs.gov/products/mcd12q1v006/
注册登录即免费下载
空间范围：全球
时间范围：2001-2019
分辨率：500m
坐标系：GCS_WGS_1984
4. 欧空局300m数据
获取途径：
ESA/CCI viewerhttp://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download.php
注册登录即免费下载
空间范围：全球
时间范围：1992-2020
分辨率：300m
坐标系：GCS_WGS_1984
描述：1992-2020年连续数据，分类如下：
若遇下载困难，可以参考以下链接一键下载：
1992-2020欧盟300m全球土地利用数据_300m土地利用数据-咨询文档类资源-CSDN下载
5. GLASS-GLC
1982-2015全球土地覆盖变化数据
Liu, H et al. (2020): Annual dynamics of global land cover and its long-term changes from 1982 to 2015, link to GeoTIFF filesLiu, Han; Gong, Peng; Wang, Jie; Clinton, Nicholas; Bai, Yuqi; Liang, Shunlin (2020): Annual dynamics of global land cover and its long-term changes from 1982 to 2015, link to GeoTIFF files. PANGAEA, https://doi.org/10.1594/PANGAEA.913496
https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.913496
数据是开源免费下载
空间范围：全球
时间范围：1982-2015
分辨率：5km
坐标系：GCS_WGS_1984
描述：时间范围是连续的34年，只是分辨率较低，分类系统如下图所示：
6. GLC_FCS30_2020
中国科学院空天信息创新研究院刘良云研究员团队对外发布的2020年全球30米地表覆盖精细分类产品
获取途径：
GLC_FCS30-2020:Global Land Cover with Fine Classification System at 30m in 2020 | ZenodoThe new GLC_FCS30-2020 products were produced based on Global 30-m land-cover product with fine classification system in 2015 (GLC_FCS30-2015) and combined with the 2019-2020 time series Landsat surface reflectance data, Sentinel-1 SAR data, DEM terrain elevation data, global thematic auxiliary dataset and prior knowledge dataset. 
https://zenodo.org/record/4280923#.YmD53uhBxPY数据开源免费下载。
空间范围：全球
时间范围：2020
分辨率：30m
坐标系：GCS_WGS_1984
描述：GLC_FCS30-2020产品是在2015年全球30米土地覆盖产品精细分类系统（GLC_FCS30-2015）的基础上，结合2019-2020年时间序列Landsat地表反射率数据、Sentinel-1 SAR数据、DEM地形高程数据、全球专题辅助数据集和先验知识数据集制作而成。
全球图片与分类系统如下图所示：
2015年数据可从以下链接获取：
GLC_FCS30: Global land-cover product with fine classification system at 30 m using time-series Landsat imagery | Zenodo
7. PNV潜在植被覆盖与群落类型
一个研究分享的数据，基于机器学习算法对全球潜在自然植被进行评估，数据开源可免费下载。
https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/QQHCIKhttps://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/QQHCIK空间范围：全球
时间范围：-
分辨率：1km/250m
坐标系：GCS_WGS_1984
8. 欧空局ESA10m分辨率土地利用数据
欧洲航天局（ESA）的WorldCover 10m 2020产品是基于Sentinel-1和Sentinel-2制作，以10米的分辨率提供了2020年的全球土地覆盖图。WorldCover产品有11个土地覆盖类别，与联合国粮农组织的土地覆盖分类系统相一致，并在欧空局WorldCover项目框架内生成。该产品的总体精度为74%。数据开放下载。
在用户的积极反馈之后，欧空局决定继续开展WorldCover项目，并要求项目组也生产出更高质量的新产品2021版本。2021年全球土地覆被数据于2022年10月28日发布，全球整体准确率为 76.7%。
获取方式：
https://viewer.esa-worldcover.org/worldcover
ESA WorldCover 10 m 2020 v100 | Zenodo
ESA WorldCover 10 m 2021 v200 | Zenodo
9. ESRI 10m数据
ESRI提供的10m分辨率数据，数据基于Sentinel-2制作，全球范围，WGS84坐标，提供2017、 2018、2019、2020、2021、2022连续年份的土地利用数据。可从以下链接尝试下载。
https://www.arcgis.com/home/item.html?id=cfcb7609de5f478eb7666240902d4d3d
10. CLCD数据
由武汉大学开发，免费下载，网上有人下载下来再上传赚钱的，这个下载实在是不用什么技术含量，请大家注意甄别！
The 30 m annual land cover datasets and its dynamics in China from 1990 to 2021 | ZenodoUsing 335,709 Landsat images on the Google Earth Engine, we built the first Landsat-derived annual land cover product of China (CLCD) from 1985 to 2019. We collected the training samples by combining stable samples extracted from China's Land-Use/Cover Datasets (CLUD), and visually-interpreted samples from satellite time-series data, Google Earth and Google Map. Several temporal metrics were constructed via all available Landsat data and fed to the random forest classifier to obtain classification results. A post-processing method incorporating spatial-temporal filtering and logical reasoning was further proposed to improve the spatial-temporal consistency of CLCD. "*_albert.tif" are projected files via proj4 string "+proj=aea +lat_1=27 +lat_2=45 +lat_0=0 +lon_0=105 +x_0=0 +y_0=0 +datum=WGS84 +units=m +no_defs". CLCD in 2021 is now available; Filling possible gaps between provinces; Building internal overviews for each file.https://zenodo.org/record/5816591#.YwSEFXZByF6空间范围：中国及各省
时间范围：1990-2021
分辨率：30m
坐标系：GCS_WGS_1984/GCS_WGS_1984_Albers
分类系统：
