ReaLSAT, a global dataset of reservoir and lake surface area variations
ReaLSAT, a global dataset of reservoir and lake surface area variations
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ReaLSAT，水库和湖泊表面积变化的全球数据集
DOI：
10.1038/s41597-022-01449-5
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发表时间：
2022-06-21
期刊：
影响因子：
9.8
通讯作者：
Kumar, Vipin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Khandelwal, Ankush;Karpatne, Anuj;Ravirathinam, Praveen;Ghosh, Rahul;Wei, Zhihao;Dugan, Hilary A.;Hanson, Paul C.;Kumar, Vipin
对于大多数人而言，湖泊与水库是动态的水体，其水域面积会随着季节性降水模式、长期气候变化以及人类管理决策而增减。本文发布了一个全新的全球数据集，涵盖了1984年至2015年间681,137个面积大于0.1平方公里且位于北纬50度以南的湖泊与水库的位置及面积变化情况，旨在助力研究人类活动与气候变化对淡水资源可利用性的影响。在其涵盖的规模和区域范围内，该数据集比诸如HydroLakes等现有数据集要全面得多。HydroLakes仅提供静态形状，而本文提出的数据集不仅包含水域面积的时间序列，还提供了一个包含每个湖泊每月形状的shapefile文件。本文介绍了该数据集的开发与评估过程，并着重阐述了新颖的机器学习技术在应对将卫星图像转化为动态全球地表水地图这一固有挑战时的效用。
Lakes and reservoirs, as most humans experience and use them, are dynamic bodies of water, with surface extents that increase and decrease with seasonal precipitation patterns, long-term changes in climate, and human management decisions. This paper presents a new global dataset that contains the location and surface area variations of 681,137 lakes and reservoirs larger than 0.1 square kilometers (and south of 50 degree N) from 1984 to 2015, to enable the study of the impact of human actions and climate change on freshwater availability. Within its scope for size and region covered, this dataset is far more comprehensive than existing datasets such as HydroLakes. While HydroLAKES only provides a static shape, the proposed dataset also has a timeseries of surface area and a shapefile containing monthly shapes for each lake. The paper presents the development and evaluation of this dataset and highlights the utility of novel machine learning techniques in addressing the inherent challenges in transforming satellite imagery to dynamic global surface water maps.
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