中亚地区土地覆被902个样点数据集（2013-2018）收录了2013-2014年哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦和乌兹别克斯坦土地覆被野外调查数据，以及2017-2018年锡尔河和阿姆河中下游地区农田土壤与地表环境调查数据。野外调查采用全球定位系统（GPS）进行定位，确保样点周边约1 km²范围内地表覆被类型的一致性。数据集内容包括：（1）902个调查样点的地理位置信息；（2）3,120幅野外照片；（3）详细调查信息：土地覆被类型、植被名称与覆盖度、地形地貌特征、土壤颜色、土壤质地和照片编号等。数据以.shp、.jpg、.xlsx和.docx等格式存储，共计3,128个文件，数据总量11.9 GB（压缩为9个文件，11.9 GB）。
2013—2014年和2017—2018年的调查数据来源于多个国际合作交流项目，包括国际科技合作项目"中亚地区应对气候变化条件下的生态环境保护与资源管理联合调查与研究"、中国科学院战略性先导专项"中亚大湖区水与生态系统相互作用和协同管理"、中国科学院"率先行动"计划"哈萨克斯坦农田土壤盐渍化监测关键技术研发"课题等，由项目组统一制定调查规范并组织开展野外调查。
首先，对原始调查记录进行完整性、一致性和空间合理性检查，剔除重复记录、空值记录及异常坐标，并结合现场照片对调查时间和土地覆被类型进行核验。整理形成31个标准字段，共包含902个有效调查样点及3120张现场照片。
在分类体系方面，统一采用陈曦等（2015）建立的中亚土地利用/土地覆被分类体系（CA-LCCS），并与FAO-LCCS分类框架建立对应关系，以保证不同国家和数据来源之间的分类一致性。植被类型、植被覆盖度、土壤质地及地形地貌等辅助信息均依据原始调查规范进行统一整理。
针对空间信息，对所有调查点坐标进行了格式标准化处理，统一采用WGS84坐标系下的十进制度表示（保留6位小数）。基于坐标信息补全了国家、行政区划及位置描述等属性字段，并完善了CA-LCCS和FAO-LCCS分类编码信息。
为进一步提高数据准确性，利用Google Earth Engine（GEE）历史遥感影像和现场照片对全部调查点土地覆被类型进行了复核，修正定位误差较大的样点，补充细化二级覆被类型和植被盖度信息。同时，结合NASADEM、AW3D30、Copernicus GLO-30和SRTM等数字高程模型（DEM）数据，对调查点海拔值进行了系统校验和修正，显著提升了高程数据的一致性和可靠性。
经上述质量控制与标准化处理后，形成了包含902个调查样点、31个属性字段的标准化土地覆被野外调查数据集。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2024E02030 | 新疆生态与环境科学数据平台建设与应用 | 新疆维吾尔自治区科技支疆项目 |
| 2 | PT2406 | 中亚资源环境科学数据与科技文献共享平台 | 其他 |
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https://doi.org/10.3974/geodb.2026.06.06.V1
