波兰科学院太空研究中心（CBK PAN）的科学家们开发了一种方法，可以自动快速地创建全球详细的土地覆盖图。地图的原型是由欧洲航天局委托的，目前仅覆盖欧洲。
地图显示了2017年欧洲的土地覆盖状况，包括13个最重要的类别：农业区，森林（落叶和针叶林），建筑区，沼泽地，泥炭沼泽。来自Sentinel-2卫星的多达15,000张图像被用于开发它。最小的可区分地图细节的大小为10米，这意味着数据的详细程度是最常用的此类地图（CORINE）的2.5倍。地图使用了全自动算法，新地图的制作仅用了6周的时间。
波兰科学院空间研究中心的地球观测系的科学家开发了能够取得如此巨大进展的土地覆盖分类方法。科学家们使用了一种称为“机器学习”的方法。研究人员在中国，哥伦比亚，纳米比亚，德国和意大利测试了他们的方法并用它在欧洲生成了新的土地覆盖图。
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