基于"哥白尼"LCFM的高分辨率土地覆盖与林业监测洞察
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全球土地覆盖与热带森林监测对于应对森林砍伐、生物多样性丧失和气候变化至关重要。 为支持符合联合国可持续发展目标的研究、政策与决策制定，"哥白尼"土地监测服务（CLMS）启动了"哥白尼"土地覆盖与热带森林测绘监测（LCFM）服务，并于2025年6月发布了其首套全球地图。
LCFM服务基于早期项目（如"哥白尼"全球土地覆盖、ESA世界覆盖图和REDDCopernicus）的成果，为科研人员、政府及决策者提供关键性的及时、公开、可靠数据。 这些数据集对理解地球环境变迁及指导有效行动具有至关重要的意义。 本文将详细解析10米分辨率土地覆盖图的开发过程、技术创新及访问使用方式。
空间细节提升与持续年度更新
"哥白尼"土地覆盖与热带森林测绘监测（LCFM）服务于2024年在"哥白尼"土地监测服务（CLMS）框架下启动，提供10米分辨率的全球土地覆盖及泛热带森林监测产品系列，并通过年度更新以前所未有的精细度捕捉环境变化。 在成功开发100米分辨率"哥白尼"全球土地覆盖、ESA世界覆盖图和REDDCopernicus项目数据产品的基础上，LCFM服务在分辨率与数据一致性方面实现重大飞跃。 其10米精细空间分辨率支持全球范围的精准地块级监测，而年度更新机制将确保对全球土地覆盖与森林变化的持续追踪。
此外，LCFM服务将重启"哥白尼"土地覆盖时间序列，提供2020至2026年期间的逐年更新数据，并推出创新性的亚年度土地覆盖产品，精准捕捉季节性变化，实现极端事件与土地用途转化的近实时追踪。 这些数据集共同构建了持续稳定的长期监测基础，为全球土地利用与森林砍伐监测提供支撑。
首期产品通过CDSE平台开放获取
LCFM服务于2025年6月发布首期产品，包含2020年度全球10米土地覆盖图（LCM-10）与泛热带地区树冠密度图（TCD-10）。 这些产品向全球用户免费开放，可通过"哥白尼"数据空间生态系统（CDSE）获取。 2021-2026年度的逐年地图将陆续发布，构建完整连贯的全球监测时间序列。 这些产品共同为"哥白尼"土地监测服务建立了创新可靠的全球土地覆盖测绘基准，并通过CDSE平台实现全面开放。
LCFM 10米全球土地覆盖图（LCM-10）于2025年6月发布
全球土地覆盖图（LCM-10）：该产品提供10米分辨率的年度全球土地覆盖地图，包含11个主题分类，涵盖主要植被类型、裸地表面、建成区、永久性水体及冰雪覆盖区。通过逐年更新，该产品可支持包括森林砍伐监测、生物多样性变化评估、城市扩张与农业动态分析在内的广泛应用。
泛热带树冠密度图（TCD-10）：该产品以10米分辨率呈现泛热带地区的树冠密度信息，精准展示林冠闭合度。数值被划分为10个等级，每级代表10%的树冠密度区间。与分类土地覆盖图不同，TCD-10提供了森林结构与质量的量化指标。这不仅可追踪森林分布范围，更能评估其密度与生态韧性。这些关键洞察对于碳储量测算、生物多样性维护及生态系统健康评估至关重要，同时直接支撑《欧盟零毁林条例》等环保法规的合规监管。
LCFM 10米分辨率泛热带树冠密度图（TCD-10）于2025年6月发布
LCFM产品已全面集成至"哥白尼"数据空间生态系统（CDSE），可通过以下方式访问：
- Copernicus Browser：可对LCM-10与TCD-10产品进行可视化展示、分析及下载
- S3接入：通过EODATA S3存储桶直接获取数据 OData API：支持程序化查询并集成至工作流程
全球土地覆盖应用场景
10米分辨率的哥白尼LCFM产品能够实现对森林砍伐、生物多样性丧失及气候影响的长期追踪。 当森林消失时，土壤会退化，碳元素被释放，生态系统随之衰退。 该系列产品覆盖从农田、城市区域到海岸线和热带雨林的各类地表，以前所未有的精细度揭示环境变迁。以下是一些土地利用的实际应用案例：
- 大查科地区的树木覆盖损失
大查科是南美洲的毁林热点区域，当地森林被砍伐以发展畜牧业和大豆种植。 2000至2019年间，巴拉圭已损失约20%的森林（NASA陆地卫星科学数据）。 通过LCM-10米分辨率数据，可以精确追踪到地块级别的土地用途转换与新兴毁林模式。
附图说明：LCM-10米数据对巴拉圭大查科区域的局部展示，清晰呈现系统性的毁林规律。 请通过哥白尼浏览器查看实景。
- 孙德尔本斯红树林：压力下的碳汇
如孙德尔本斯这类红树林是重要的碳储存库，既能保护海岸线，又能庇护生物多样性。 LCFM服务的一项关键创新在于增设了独立的红树林分类。 借助10米分辨率数据，可以更精准地追踪红树林覆盖变化，从而加强监测地球上应对气候变化最有效的天然防线。
附图说明：孙德尔本斯区域特写，展示红树林分布范围。 请通过哥白尼浏览器查看实景。
- 城市扩张与林木覆盖
城市地区的扩张速度空前，持续重塑着地表景观与生态系统。 中国深圳堪称这种迅猛发展的典型，从一座渔村小镇演变为拥有1700万人口的超级都市。 通过LCM-10米分辨率数据，能够精准绘制并量化城市内部的树木覆盖与绿色空间， 这对理解自然生态保留程度、维护更健康城市环境具有关键意义。
附图说明：LCM-10米数据对深圳区域的局部展示，呈现建成区扩张与残留绿地/林木区域。 请通过哥白尼浏览器查看实景。
- 农田范围监测
在沙特阿拉伯的瓦迪阿斯西尔汉盆地，圆形灌溉农场通过抽取不可再生的深层化石含水层水源，在沙漠中发展农业。 LCM-10米分辨率数据清晰捕捉到这些特征，可实现对农田扩张及其对周边生态系统压力的年度监测。
附图说明：LCM-10米数据对沙特阿拉伯圆形农场的局部展示，呈现沙漠中的环形灌溉农田。 请通过哥白尼浏览器查看实景。
方法与创新
从技术角度来看，LCM-10米产品实现了三项关键创新：全新的全球训练数据集、改进的数据预处理流程，以及EvoNet深度学习算法。 这些进展提升了数据精度，减少了伪影，并在复杂异质性地表环境中实现了更精准的土地覆盖分类。
专为深度学习设计的全球训练数据集
Evotrain训练集从创建之初即为深度学习量身打造。 其采样策略经专门设计，能获取空间分布均衡且按土地覆盖类型分层的地理点位，确保常见类别与稀有类别在不同环境中均得到体现。 该数据集包含54,000个点位，由专家借助专为此任务开发、AI辅助提效的Geo-Wiki Evolution工具，逐点标注了年度土地覆盖标签。 未来，作为LCFM计划的一部分，Evotrain数据集及LCM-TD专家标注数据将向公众开放。
Geo-Wiki Evolution界面示意图：展示在意大利艾米利亚-罗马涅大区采集的专家标注样本
哨兵二号卫星的增强型预处理流程
针对哨兵二号数据产品中残留云层的问题，我们重构了其时间序列数据的预处理流程。 新开发的创新性云检测算法能持续生成云层、云影及积雪遮蔽的连续指标。 这些指标被应用于全新的合成与重建算法中，该算法会根据观测数据质量进行智能融合。 由此生成的时间序列数据噪点更少、伪影更弱，从而产生更稳定的输入特征，最终获得更精确的土地覆盖图谱。
示例说明：
哥伦比亚区域哨兵二号L2A中值RGB特征对比：a) ESA WorldCover V200版本，b) LCFM LCM-10 V100版本，凸显残存云层伪影消除效果的提升。
EvoNet算法核心
LCM-10产品的核心是EvoNet——专为全球土地覆盖制图研发的新型深度学习算法。 该算法创新性融合卷积神经网络（CNN）的空间上下文学习优势与像素级分类器的细节保留能力。
其架构包含双模块：改进型U-Net负责提取空间特征，多层感知机（MLP）在CNN提供的语境信息基础上执行像素级分类。 这种设计使模型能同时捕捉精细局部特征（如道路）与宏观景观格局（如农田）。
相较于纯像素方法，EvoNet具有更强鲁棒性，不易受噪声干扰过拟合，在跨区域应用中泛化能力更优。同时相比传统CNN分类模型，能保留更丰富的空间细节。
对比案例
哥伦比亚卡利地区LCFM LCM-10（左图）与ESA WorldCover 2021（右图）对比图，凸显三大改进：更清晰的农田与林木覆盖分界、增强的建成区识别精度、更准确的道路测绘结果。 请通过CDSE哥白尼浏览器查看实景。
展望与即将发布的产品
当前LCFM服务正在同步开发2021-2025年度的LCM-10系列产品及对应土地覆盖变化产品（LCCM-10），该系列将于2026年内分批发布。
与此同时，服务系统将开始按月提供地表分类产品（LSC）。 这类亚年度土地覆盖图采用简化的图例体系，剔除了农田与草本湿地等具有时序特征的类别。 通过月度更新机制，为监测季节动态与快速地表变化开创全新应用场景。 年度与月度产品组合将共同扩展LCFM产品体系，构建成为持续监测全球环境变化的强大目录。