数据简介本文分享的是 《基于地形知识驱动的全球海底地貌数据集 (Global Submarine Landform, GSL)》。该数据集由南京师范大学等机构的研究团队于2025年发布在《Scientific Data》上是目前首个基于15弧秒约500米分辨率的全球海底地貌分类数据集。长期以来全球尺度的海底地貌分类受限于数据分辨率不足多为30弧秒约1公里以及自动化分类方法中地形知识集成度低的问题。本数据集利用GEBCO_2022高精度水深模型创新性地引入地形知识驱动框架综合考虑了海底的形态特征、空间关系和起伏特性。数据集将全球海底划分为6个地貌带和21种地貌类型相比以往产品它能揭示更详尽的区域地貌特征为海洋地质演化、海洋动力学及生态系统的科学研究提供了高精度的底图支撑。 数据详情✅数据名称Global Submarine Landform Dataset (GSL)✅分辨率15 arc-second (赤道处约500米随纬度变化)✅时间范围2025年基于GEBCO_2022模型✅空间范围全球海洋 (Global Ocean)✅数据格式Shapefile (.shp) 矢量格式 (未平滑处理)✅坐标系WGS84 (EPSG:4326)✅分类体系一级分类 (6大类)大陆架、隆起平坦地貌、平原、丘陵、隆起地貌、凹陷地貌。二级分类 (21小类)基于深度带陆坡、深海、超深海和起伏度低、中、高进一步细分。️ 可视化图片⬇ ⬇ ⬇ 点击下方领取 ⬇ ⬇ ⬇⬇ ⬇ ⬇ 点击下方领取 ⬇ ⬇ ⬇