- 共享社会经济路径下的全球城市预测（2020-2100年）这些数据集包括在共同社会经济路径（SSPs）下对未来城市土地的两个独立的全球预测，一个来自Chen等人（2020），另一个来自Gao & O'Neill（2020）。Chen等人的数据集提供了2020年至2100年（包括）每10年1公里分辨率的城市和非城市土地的二元分类（像素值为2代表城市；否则为1）。另一方面，Gao & O'Nei... 共享社会经济路径下的全球城市预测（2020-2100年）这些数据集包括在共同社会经济路径（SSPs）下对未来城市土地的两个独立的全球预测，一个来自Chen等人（2020），另一个来自Gao & O'Neill（2020）。Chen等人的数据集提供了2020年至2100年（包括）每10年1公里分辨率的城市和非城市土地的二元分类（像素值为2代表城市；否则为1）。另一方面，Gao & O'Nei...
- SoilGrids被设计成一个全球一致的、以数据为导向的系统，使用全球协变量和全球拟合模型预测土壤属性和类别。如果您正在寻找国家和/或地方层面的土壤信息，我们建议将SoilGrids的预测与来自国家和地方土壤地理数据库的土壤图进行比较。国家土壤地图通常基于更详细的输入土壤信息，因此通常比SoilGrids更准确（在当地覆盖区域内）。关于国家和地区土壤数据库的概述，请参考《土壤地理数据库汇编... SoilGrids被设计成一个全球一致的、以数据为导向的系统，使用全球协变量和全球拟合模型预测土壤属性和类别。如果您正在寻找国家和/或地方层面的土壤信息，我们建议将SoilGrids的预测与来自国家和地方土壤地理数据库的土壤图进行比较。国家土壤地图通常基于更详细的输入土壤信息，因此通常比SoilGrids更准确（在当地覆盖区域内）。关于国家和地区土壤数据库的概述，请参考《土壤地理数据库汇编...
- 海洋总测深图数据集（GEBCO）GEBCO_2021 Grid 是 General Bathymetric Chart of the Oceans (GEBCO) 发布的最新全球测深产品，由日本财团-GEBCO Seabed 2030 项目开发。GEBCO_2021 网格在 43200 行 x 86400 列的 15 弧秒网格上提供以米为单位的全球高程数据覆盖，提供 3,732,480,0... 海洋总测深图数据集（GEBCO）GEBCO_2021 Grid 是 General Bathymetric Chart of the Oceans (GEBCO) 发布的最新全球测深产品，由日本财团-GEBCO Seabed 2030 项目开发。GEBCO_2021 网格在 43200 行 x 86400 列的 15 弧秒网格上提供以米为单位的全球高程数据覆盖，提供 3,732,480,0...
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- ASTER全球数字高程模型（GDEM）v3ASTER GDEM的第一个版本于2009年6月发布，是利用Terra上的ASTER仪器收集的立体对射图像生成的。ASTER GDEM的覆盖范围从北纬83度到南纬83度，包括了地球上99%的陆地。改进后的GDEM V3增加了更多的立体对，提高了覆盖率，减少了伪影的出现。完善的生产算法提供了更好的空间分辨率，提高了水平和垂直精度。ASTER GDEM... ASTER全球数字高程模型（GDEM）v3ASTER GDEM的第一个版本于2009年6月发布，是利用Terra上的ASTER仪器收集的立体对射图像生成的。ASTER GDEM的覆盖范围从北纬83度到南纬83度，包括了地球上99%的陆地。改进后的GDEM V3增加了更多的立体对，提高了覆盖率，减少了伪影的出现。完善的生产算法提供了更好的空间分辨率，提高了水平和垂直精度。ASTER GDEM...
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- 哥白尼数字高程模型（GLO-30 DEM）哥白尼DEM是一个数字表面模型（DSM），代表了地球的表面，包括建筑物、基础设施和植被。我们提供两种哥白尼DEM的实例，分别是GLO-30 Public和GLO-90。GLO-90提供90米的全球覆盖。GLO-30公共版提供有限的30米的全球覆盖，因为哥白尼计划还没有向公众发布覆盖特定国家的一小部分瓦片。请注意，在这两种情况下，海洋地区都没有瓦片，... 哥白尼数字高程模型（GLO-30 DEM）哥白尼DEM是一个数字表面模型（DSM），代表了地球的表面，包括建筑物、基础设施和植被。我们提供两种哥白尼DEM的实例，分别是GLO-30 Public和GLO-90。GLO-90提供90米的全球覆盖。GLO-30公共版提供有限的30米的全球覆盖，因为哥白尼计划还没有向公众发布覆盖特定国家的一小部分瓦片。请注意，在这两种情况下，海洋地区都没有瓦片，...
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- Google 地球引擎数字化工具 (GEEDiT) 旨在让任何研究人员能够快速访问卫星图像并将边缘直接数字化为线或多边形。 GEEDiT 具有简单的用户界面，无需下载大量图像，利用 Earth Engine 的云计算能力及其对卫星图像存储库的访问权限（Lea，2018 年）。导出描绘的矢量边距时，它们还会附加来自源图像的标准化元数据。这样做，用户可以轻松追溯哪些图像与哪些数字化边距相关联，... Google 地球引擎数字化工具 (GEEDiT) 旨在让任何研究人员能够快速访问卫星图像并将边缘直接数字化为线或多边形。 GEEDiT 具有简单的用户界面，无需下载大量图像，利用 Earth Engine 的云计算能力及其对卫星图像存储库的访问权限（Lea，2018 年）。导出描绘的矢量边距时，它们还会附加来自源图像的标准化元数据。这样做，用户可以轻松追溯哪些图像与哪些数字化边距相关联，...
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