数据集概述
本数据集包含2020年全球密植椰子树的高分辨率地图数据，包括基于卷积神经网络分类的20米分辨率椰子树栅格图层、1公里分辨率密度图及验证点矢量数据，为椰子树分布研究提供全面支持。
文件详解
该数据集包含三个压缩文件，具体说明如下：
- 核心分类数据文件:
- GlobalCoconutLayer_2020_v1-2.zip: ZIP格式压缩包，包含878个100x100公里的GeoTIFF栅格瓦片，空间分辨率20米。每个像素值为0（非椰子树）或1（椰子树）。
- 密度聚合数据文件:
- GlobalCoconutLayer_2020_densityMap_1km_v1-2.zip: ZIP格式压缩包，包含20米分类数据聚合至1公里分辨率的密度图。每个像素值代表1公里范围内椰子树的面积（平方米）。
- 验证点数据文件:
- Validation_points_GlobalCoconutLayer_2020_v1-2.shp: ZIP格式压缩包，包含10200个验证点的SHP矢量文件。属性包括：
- Class: 目视解译分类结果（0=无法确定，1=非椰子树，2=稀疏椰子树，3=密植开冠椰子树，4=密植闭冠椰子树，5=其他棕榈树）
- predClass: 模型预测分类结果（0=非椰子树，1=椰子树）
适用场景
- 农业资源管理: 分析全球椰子树种植分布及面积，支持椰子产业规划
- 生态环境研究: 探究椰子树分布与气候、地形等环境因素的关联
- 遥感模型验证: 评估卷积神经网络在植被分类中的准确性与适用性
- 灾害风险评估: 结合椰子树分布数据，分析台风等灾害对椰子种植区的影响
- 粮食安全分析: 基于椰子树分布数据，评估热带地区重要经济作物的供应潜力
