- 简介该数据集提供了新墨西哥州南部和得克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地的高排放甲烷点源探测数据（千克/小时）。甲烷是一种强效温室气体，在进入大气层后的头 20 年中，其变暖能力是二氧化碳的 80 多倍。当今全球变暖的原因至少有 30% 是人类活动产生的甲烷。减少与人类活动相关的甲烷排放--包括石油和天然气开采、农业和废物管理中可避免的排放--是减缓全球变暖速度的最快方法。该... 简介该数据集提供了新墨西哥州南部和得克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地的高排放甲烷点源探测数据（千克/小时）。甲烷是一种强效温室气体，在进入大气层后的头 20 年中，其变暖能力是二氧化碳的 80 多倍。当今全球变暖的原因至少有 30% 是人类活动产生的甲烷。减少与人类活动相关的甲烷排放--包括石油和天然气开采、农业和废物管理中可避免的排放--是减缓全球变暖速度的最快方法。该...
- 简介 非洲树木覆盖高分辨率地图该数据集利用通过挪威国际气候和森林倡议（NICFI）计划在热带地区获得的纳卫星星座高分辨率卫星图像。该数据集的主要目标是在非洲大陆范围内全面绘制森林和非森林树木图，超越以往绘制大尺度木本植被图的精度。前言 – 人工智能教程利用机器学习方法，我们使用 3 米的 PlanetScope 卫星图像对整个非洲的树冠覆盖进行了细分，达到了单个零星树木的水平。该数据集详细... 简介 非洲树木覆盖高分辨率地图该数据集利用通过挪威国际气候和森林倡议（NICFI）计划在热带地区获得的纳卫星星座高分辨率卫星图像。该数据集的主要目标是在非洲大陆范围内全面绘制森林和非森林树木图，超越以往绘制大尺度木本植被图的精度。前言 – 人工智能教程利用机器学习方法，我们使用 3 米的 PlanetScope 卫星图像对整个非洲的树冠覆盖进行了细分，达到了单个零星树木的水平。该数据集详细...
- 30 米全球年度烧毁面积地图 (GABAM)迄今为止，全球烧毁面积（BA）产品只有较高的空间分辨率，因为目前大多数全球烧毁面积产品都是在主动火灾探测或密集时间序列变化分析的帮助下生成的，这需要非常高的时间分辨率。不过，在本研究中，我们将重点放在基于陆地卫星图像的全球烧毁面积自动测绘方法上。通过利用庞大的卫星图像目录以及谷歌地球引擎的高性能计算能力，我们提出了一种自动流水线，从时间序列的陆地... 30 米全球年度烧毁面积地图 (GABAM)迄今为止，全球烧毁面积（BA）产品只有较高的空间分辨率，因为目前大多数全球烧毁面积产品都是在主动火灾探测或密集时间序列变化分析的帮助下生成的，这需要非常高的时间分辨率。不过，在本研究中，我们将重点放在基于陆地卫星图像的全球烧毁面积自动测绘方法上。通过利用庞大的卫星图像目录以及谷歌地球引擎的高性能计算能力，我们提出了一种自动流水线，从时间序列的陆地...
- 数据名称：Landsat9_C2_ST数据来源：USGS时空范围：2022年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat9_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发... 数据名称：Landsat9_C2_ST数据来源：USGS时空范围：2022年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat9_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发...
- 数据名称：Landsat9_C2_SR数据来源：USGS时空范围：2022年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat9_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统(LEDAPS)(版本3.4.0)生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsa... 数据名称：Landsat9_C2_SR数据来源：USGS时空范围：2022年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat9_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统(LEDAPS)(版本3.4.0)生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsa...
- 数据名称：Landsat9_C2_RAW数据来源：USGS时空范围：2022年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat9_C2_RAW数据集是经过缩放和校准的辐射亮度产品，按照数据质量划分为T1和T2。数据质量最好的影像归为T1，主要存在于L1TP处理等级中，这些数据做过很好的几何校正和辐射定标，适合于多时相数据分析。处理中没有达到 T1标准的影像被归为T2，T2和T1的... 数据名称：Landsat9_C2_RAW数据来源：USGS时空范围：2022年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat9_C2_RAW数据集是经过缩放和校准的辐射亮度产品，按照数据质量划分为T1和T2。数据质量最好的影像归为T1，主要存在于L1TP处理等级中，这些数据做过很好的几何校正和辐射定标，适合于多时相数据分析。处理中没有达到 T1标准的影像被归为T2，T2和T1的...
- 数据名称：Landsat8_C2_ST数据来源：USGS时空范围：2020年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat8_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发、... 数据名称：Landsat8_C2_ST数据来源：USGS时空范围：2020年1月-2023年3月空间范围：全国数据简介：Landsat8_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发、...
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- 巴西年度土地覆被和利用地图巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列。MapBiomas 项目--是一项多机构倡议，旨在利用卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆被和利用地图。有关该项目的完整介绍，请点击此处。前言 – 人工智能教程其他地区，... 巴西年度土地覆被和利用地图巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列。MapBiomas 项目--是一项多机构倡议，旨在利用卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆被和利用地图。有关该项目的完整介绍，请点击此处。前言 – 人工智能教程其他地区，...
- 统一的全球夜间灯光（1992-2021 年）在这项研究中，作者通过协调来自 DMSP 数据的相互校准的 NTL 观测数据和来自 VIIRS 数据的模拟 DMSP 类 NTL 观测数据，生成了全球尺度的综合一致的 NTL 数据集。生成的全球 DMSP NTL 时间序列数据（1992-2018 年）显示出一致的时间趋势。这个时间扩展的 DMSP NTL 数据集为各种与人类活动（如电力消费和城市... 统一的全球夜间灯光（1992-2021 年）在这项研究中，作者通过协调来自 DMSP 数据的相互校准的 NTL 观测数据和来自 VIIRS 数据的模拟 DMSP 类 NTL 观测数据，生成了全球尺度的综合一致的 NTL 数据集。生成的全球 DMSP NTL 时间序列数据（1992-2018 年）显示出一致的时间趋势。这个时间扩展的 DMSP NTL 数据集为各种与人类活动（如电力消费和城市...
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- 日光地图分布图数据在社区和专业地图绘制者的支持下，Daylight 是全球开放地图数据的完整分发版。我们将 OpenStreetMap 等项目的全球贡献者的工作与 Daylight 地图合作伙伴的质量和一致性检查相结合，创建了一个免费、稳定和易于使用的街道尺度全球地图。日光地图发行版将包括一个新的数据集，该数据集由矢量化的土地覆盖物特征组成，这些特征来自欧洲空间局的 2020 年世界覆盖物... 日光地图分布图数据在社区和专业地图绘制者的支持下，Daylight 是全球开放地图数据的完整分发版。我们将 OpenStreetMap 等项目的全球贡献者的工作与 Daylight 地图合作伙伴的质量和一致性检查相结合，创建了一个免费、稳定和易于使用的街道尺度全球地图。日光地图发行版将包括一个新的数据集，该数据集由矢量化的土地覆盖物特征组成，这些特征来自欧洲空间局的 2020 年世界覆盖物...
- 美国干旱监测《美国干旱监测》是每周四发布的地图，显示美国部分地区的干旱情况。该地图采用五种分级：异常干旱（D0），显示可能进入或即将摆脱干旱的地区；四级干旱：中度（D1）、严重（D2）、极度（D3）和异常（D4）。前言 – 人工智能教程干旱监测仪自 1999 年推出以来，一直由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心 (NDMC)、美国国家海洋与大气管理局 (NOAA) 和美国农业部 (U... 美国干旱监测《美国干旱监测》是每周四发布的地图，显示美国部分地区的干旱情况。该地图采用五种分级：异常干旱（D0），显示可能进入或即将摆脱干旱的地区；四级干旱：中度（D1）、严重（D2）、极度（D3）和异常（D4）。前言 – 人工智能教程干旱监测仪自 1999 年推出以来，一直由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心 (NDMC)、美国国家海洋与大气管理局 (NOAA) 和美国农业部 (U...
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