数据集概述
本数据集为2000年全球混合森林覆盖数据，通过整合多源森林产品，采用地理加权回归方法生成三种全球混合森林覆盖图（1公里分辨率），并包含训练和验证数据。数据旨在解决现有森林分布图的空间不一致问题，提供与FAO统计一致且精度更高的森林覆盖信息。
文件详解
- 森林覆盖图文件
- 文件名称：for2000_bg.zip、for2000_ca_cou.zip、for2000_ca_reg.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含2000年全球混合森林覆盖数据，分辨率为1公里，分别对应“最佳猜测”、国家尺度FAO校准、大陆尺度FAO校准三种类型。
- 训练数据文件
- 文件名称：training_pc.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含X（经度）、Y（纬度）、percent_forest_cover（森林覆盖百分比）三个字段，共20159个样本点，基于高分辨率影像的目视解译结果。
- 验证数据文件
- 文件名称：validation.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含X（经度）、Y（纬度）、percent_forest_cover（森林覆盖百分比）三个字段，共1816个样本点，基于高分辨率影像的目视解译结果。
数据来源
论文“Development of a global hybrid forest mask through the synergy of remote sensing, crowdsourcing and FAO statistics”
适用场景
- 全球森林覆盖变化分析: 用于研究2000年全球森林分布状况及变化趋势。
- 环境遥感数据验证: 利用高分辨率影像解译的训练和验证数据，评估森林覆盖图的精度。
- 林业政策制定: 为国家和区域层面的林业资源管理、生态保护政策提供数据支持。
- 气候变化研究: 结合森林覆盖数据，分析森林碳储量、生物多样性等与气候变化的关系。
- 土地利用规划: 辅助土地利用类型划分，优化农业、林业等土地资源配置。
