青藏高原被称为亚洲水塔和地球“第三极”，是全球变化研究的热点区域。土地覆盖对了解植被与全球气候变化的相互作用至关重要，而已有的土地覆盖产品在青藏高原存在分类体系不完善、分类结果不准确的问题，限制了对青藏高原全球气候变化响应的深入理解。

  因此，本研究基于多源数据和遥感云计算平台Google Earth engine，设计了一种青藏高原植被精细分类方案，通过人工综合解译构建了包含15个土地覆盖类型的样本库，对比测试了4种机器学习模型，选择了表现最佳的随机森林模型绘制了2022年青藏高原10m分辨率土地覆盖图（TP_LC10-2022）。该产品总体分类精度达到了86.5%，Kappa系数达到了0.854。与现有的土地覆盖产品相比，TP_LC10-2022具备更完善的分类体系、更精确的分类结果和更丰富的空间细节，为青藏高原植被变化监测和气候变化响应研究提供更为可靠的基础数据支撑。

TP_LC10-2022与四个全球土地覆盖产品（WorldCover2021、FROM_GLC10-2017、FROM_GLC30-2015和GLC_FCS30-2020）的详细对比

文章来源：Huang, Xingyi, Yuwei Yin, Luwei Feng, Xiaoye Tong, Xiaoxin Zhang, Jiangrong Li, and Feng Tian. A 10 m resolution land cover map of the Tibetan Plateau with detailed vegetation types. Earth System Science Data 16, no. 7 (2024): 3307-3332.