- 野火风险 (WRC)¶野火风险数据集由美国农业部林务局创建,旨在提供全国范围内潜在野火风险的视图。该数据集包括有关野火风险以下组成部分的空间数据:野火可能性、野火强度、敏感性和暴露度。数据分辨率为 270 米,覆盖整个美国。它基于多种来源,包括植被数据、燃料模型、历史火灾数据和人口数据。前言 – 人工智能教程社区野火风险数据集可用于评估社区级别的野火风险并制定野火缓解计划。它还可用于确定... 野火风险 (WRC)¶野火风险数据集由美国农业部林务局创建,旨在提供全国范围内潜在野火风险的视图。该数据集包括有关野火风险以下组成部分的空间数据:野火可能性、野火强度、敏感性和暴露度。数据分辨率为 270 米,覆盖整个美国。它基于多种来源,包括植被数据、燃料模型、历史火灾数据和人口数据。前言 – 人工智能教程社区野火风险数据集可用于评估社区级别的野火风险并制定野火缓解计划。它还可用于确定...
- 原住民土地(原住民土地地图)¶土地承认是人们在日常生活中融入原住民存在和土地权利意识的一种方式。这通常在仪式、讲座或教育指南开始时进行。它可以是一种明确但有限的方式来认识殖民主义和第一民族的历史以及定居者殖民社会变革的需要。在这种情况下,我们希望承认原住民群体在地理上的存在以及他们如何占据土地。您可以在这里访问实际地图Native-Land.ca | Our home on native ... 原住民土地(原住民土地地图)¶土地承认是人们在日常生活中融入原住民存在和土地权利意识的一种方式。这通常在仪式、讲座或教育指南开始时进行。它可以是一种明确但有限的方式来认识殖民主义和第一民族的历史以及定居者殖民社会变革的需要。在这种情况下,我们希望承认原住民群体在地理上的存在以及他们如何占据土地。您可以在这里访问实际地图Native-Land.ca | Our home on native ...
- 简介:新一代对地观测卫星Suomi NPP,搭载的可见光红外成像辐射仪(Visible Infrared Imaging Radiometer Suit,VIIRS),能够获取新的夜间灯光遥感影像(Day/Night Band,DNB波段)。VIIRS_VCMCFG夜光遥感数据的空间分辨率为750m,为月度合成数据,它能准确地记录了夜光辐射强度,相比DMSP/OLS能够探测到更微弱的灯光辐... 简介:新一代对地观测卫星Suomi NPP,搭载的可见光红外成像辐射仪(Visible Infrared Imaging Radiometer Suit,VIIRS),能够获取新的夜间灯光遥感影像(Day/Night Band,DNB波段)。VIIRS_VCMCFG夜光遥感数据的空间分辨率为750m,为月度合成数据,它能准确地记录了夜光辐射强度,相比DMSP/OLS能够探测到更微弱的灯光辐...
- 简介:全球高分辨率地表太阳辐射数据集包含36年(1983.7-2018.12)的全球地表太阳辐射数据,其分辨率为3小时,10公里,数据单位为W/㎡,瞬时值。该数据集可用于水文建模、地表建模和工程应用,将有助于未来地表过程模拟的研究和光伏发电的应用。前言 – 人工智能教程该数据集基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据以及MODIS气溶胶和反照率产品为输入而生... 简介:全球高分辨率地表太阳辐射数据集包含36年(1983.7-2018.12)的全球地表太阳辐射数据,其分辨率为3小时,10公里,数据单位为W/㎡,瞬时值。该数据集可用于水文建模、地表建模和工程应用,将有助于未来地表过程模拟的研究和光伏发电的应用。前言 – 人工智能教程该数据集基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据以及MODIS气溶胶和反照率产品为输入而生...
- 简介生态系统总初级生产力(Gross Primary Productivity, GPP)指单位时间、单位面积内植物把无机物质合成为有机物质的总量或固定的总能量。生态系统总初级生产力(GPP)是指一个生态系统在一定时间内通过光合作用转化的所有太阳能量的总量。它包括植物和其他生物的光合作用,而不考虑任何能量转移和损失。GPP是一个生态系统的重要指标,可以用来衡量生态系统的生产力和能量流动效率... 简介生态系统总初级生产力(Gross Primary Productivity, GPP)指单位时间、单位面积内植物把无机物质合成为有机物质的总量或固定的总能量。生态系统总初级生产力(GPP)是指一个生态系统在一定时间内通过光合作用转化的所有太阳能量的总量。它包括植物和其他生物的光合作用,而不考虑任何能量转移和损失。GPP是一个生态系统的重要指标,可以用来衡量生态系统的生产力和能量流动效率...
- 简介:利用GlobeLand30地表覆盖产品、VIIRS夜间灯光数据和MODIS EVI植被指数产品,提取全球高置信度的人工不透水面分类的训练样本;基于多源多时相遥感数据的不透水面提取算法,以5°网格进行了逐区块地自适应随机森林建模,生产了区块不透水面产品,并经过地理拼接生成了2015年全球30m不透水面产品(MSMT_IS30-2015)。数据的总体精度为95.1%,kappa系数为0... 简介:利用GlobeLand30地表覆盖产品、VIIRS夜间灯光数据和MODIS EVI植被指数产品,提取全球高置信度的人工不透水面分类的训练样本;基于多源多时相遥感数据的不透水面提取算法,以5°网格进行了逐区块地自适应随机森林建模,生产了区块不透水面产品,并经过地理拼接生成了2015年全球30m不透水面产品(MSMT_IS30-2015)。数据的总体精度为95.1%,kappa系数为0...
- 简介:全球1km分辨率TVDI数据集,每个像元大小为0.0089度(~1km2)。数据命名规则:tvdi20yymm.tif代表20yy年mm月的全球TVDI数据。前言 – 人工智能教程温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI)是一种基于归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的土壤水分反演模型,能较好的进行干旱监测,尤其... 简介:全球1km分辨率TVDI数据集,每个像元大小为0.0089度(~1km2)。数据命名规则:tvdi20yymm.tif代表20yy年mm月的全球TVDI数据。前言 – 人工智能教程温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI)是一种基于归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的土壤水分反演模型,能较好的进行干旱监测,尤其...
- USGS VIIRS 蒸散量¶VIIRS 蒸散量 (ET) 数据集基于全球 ET 产品第 6 版,利用 VIIRS 热图像和全球天气数据集通过遥感获得。它采用 SSEBop(简化表面能量平衡操作版本)方法,最初由 Senay 等人提出。2007 年,Senay 于 2018 年推出了使用卫星湿度测定原理为操作应用量身定制的专门参数化。在 SSEBop 版本 6 中,Senay 等人概述了新... USGS VIIRS 蒸散量¶VIIRS 蒸散量 (ET) 数据集基于全球 ET 产品第 6 版,利用 VIIRS 热图像和全球天气数据集通过遥感获得。它采用 SSEBop(简化表面能量平衡操作版本)方法,最初由 Senay 等人提出。2007 年,Senay 于 2018 年推出了使用卫星湿度测定原理为操作应用量身定制的专门参数化。在 SSEBop 版本 6 中,Senay 等人概述了新...
- USGS MODIS 蒸散量¶这里提供的蒸散量 (ET) 数据集是遥感技术的结果,主要利用 MODIS 热图像和全球天气数据集。该数据集对应于 Climate Engine 使用的全球 ET 产品的第 5 版。它为 2003 年至 2023 年期间的 ET 时空动态提供了宝贵的见解。该数据集的基石是可操作的简化表面能量平衡 (SSEBop) 模型,由 Senay 等人精心详细介绍。(201... USGS MODIS 蒸散量¶这里提供的蒸散量 (ET) 数据集是遥感技术的结果,主要利用 MODIS 热图像和全球天气数据集。该数据集对应于 Climate Engine 使用的全球 ET 产品的第 5 版。它为 2003 年至 2023 年期间的 ET 时空动态提供了宝贵的见解。该数据集的基石是可操作的简化表面能量平衡 (SSEBop) 模型,由 Senay 等人精心详细介绍。(201...
- 雪数据同化系统(SNODAS)¶雪资料同化系统(SNODAS)是国家水文遥感业务中心(NOHRSC)精心开发的综合建模和资料同化系统。其主要目标是提供高度准确的积雪和相关参数估计,作为水文建模和分析的重要资源。SNODAS 通过吸收各种来源的数据来实现这一目标,包括卫星观测、地面测量和数值天气预报模型。这些不同的数据流在雪质量和能量平衡模型中经过彻底处理,最终产生雪水当量(SWE)、雪深、... 雪数据同化系统(SNODAS)¶雪资料同化系统(SNODAS)是国家水文遥感业务中心(NOHRSC)精心开发的综合建模和资料同化系统。其主要目标是提供高度准确的积雪和相关参数估计,作为水文建模和分析的重要资源。SNODAS 通过吸收各种来源的数据来实现这一目标,包括卫星观测、地面测量和数值天气预报模型。这些不同的数据流在雪质量和能量平衡模型中经过彻底处理,最终产生雪水当量(SWE)、雪深、...
- 简介全球2.5分分辨率最高和最低气温数据集包含了全球范围内的年度最高气温数据,每个像元大小为2.5分(~21 km2),最高气温单位为摄氏度。为研究全球大范围气候分异规律与全球变化提供基础的年最高气温空间分布数据,常应用于气候学、地理学等相关领域研究。前言 – 人工智能教程最高和最低气温数据集用于记录某个地区在一定时间内的最高和最低气温。它们的作用是:1. 提供天气信息:最高和最低气温数据... 简介全球2.5分分辨率最高和最低气温数据集包含了全球范围内的年度最高气温数据,每个像元大小为2.5分(~21 km2),最高气温单位为摄氏度。为研究全球大范围气候分异规律与全球变化提供基础的年最高气温空间分布数据,常应用于气候学、地理学等相关领域研究。前言 – 人工智能教程最高和最低气温数据集用于记录某个地区在一定时间内的最高和最低气温。它们的作用是:1. 提供天气信息:最高和最低气温数据...
- 简介生物气候是指生物和气候相互作用的结果,包括植物和动物对气候的影响,以及气候对生物的影响。生物气候研究的是生物、气候、土地和水等自然要素之间相互作用的过程,旨在探讨它们是如何互动并导致生态系统的变化的。生物气候对于理解全球气候变化、生物多样性和生态系统功能至关重要。生物气候变量来源于月温度和月降雨量,常用于物种分布模型和生态相关模型等。生物气候变量反映年度趋势、季节性、极端或限制性环境因素... 简介生物气候是指生物和气候相互作用的结果,包括植物和动物对气候的影响,以及气候对生物的影响。生物气候研究的是生物、气候、土地和水等自然要素之间相互作用的过程,旨在探讨它们是如何互动并导致生态系统的变化的。生物气候对于理解全球气候变化、生物多样性和生态系统功能至关重要。生物气候变量来源于月温度和月降雨量,常用于物种分布模型和生态相关模型等。生物气候变量反映年度趋势、季节性、极端或限制性环境因素...
- 简介生物气候变量来源于月温度和月降雨量,常用于物种分布模型和生态相关模型等。生物气候变量反映年度趋势、季节性、极端或限制性环境因素。前言 – 人工智能教程生物气候是指生物和气候之间的相互作用和影响。生物影响气候的方式有很多,包括植物的光合作用、蒸腾作用、放射作用、土壤微生物代谢作用等等,而气候也会对生物产生很大的影响,包括温度、湿度、日照、降水等等因素。生物和气候之间相互作用的结果,对整... 简介生物气候变量来源于月温度和月降雨量,常用于物种分布模型和生态相关模型等。生物气候变量反映年度趋势、季节性、极端或限制性环境因素。前言 – 人工智能教程生物气候是指生物和气候之间的相互作用和影响。生物影响气候的方式有很多,包括植物的光合作用、蒸腾作用、放射作用、土壤微生物代谢作用等等,而气候也会对生物产生很大的影响,包括温度、湿度、日照、降水等等因素。生物和气候之间相互作用的结果,对整...
- 简介土地覆盖分类产品(MCD12Q1.006)数据集是采用2001-2019年度获取的 MODIS Terra和Aqua反射率数据进行监督分类,并结合先验知识和辅助信息进一步完善特定类别得到的土地覆盖分类产品。Landsat-8卫星包含OLI(Operational Land Imager 陆地成像仪)和TIRS(Thermal Infrared Sensor 热红外传感器)两种传感器,每... 简介土地覆盖分类产品(MCD12Q1.006)数据集是采用2001-2019年度获取的 MODIS Terra和Aqua反射率数据进行监督分类,并结合先验知识和辅助信息进一步完善特定类别得到的土地覆盖分类产品。Landsat-8卫星包含OLI(Operational Land Imager 陆地成像仪)和TIRS(Thermal Infrared Sensor 热红外传感器)两种传感器,每...
- 简介:全球日值气象数据集(GLDAS Catchment Land Surface Model L4 daily 0.25 x 0.25 degree GRACE-DA1 V2.2 ,简称GLDAS_CLSM025_DA1_D),时空分辨率分别为1天、0.25度。GLDAS-2.2目前包括来自CLSM-F2.5和GRACE-DA的产品,其中GRACE-DA数据范围为2003年至今。根据与E... 简介:全球日值气象数据集(GLDAS Catchment Land Surface Model L4 daily 0.25 x 0.25 degree GRACE-DA1 V2.2 ,简称GLDAS_CLSM025_DA1_D),时空分辨率分别为1天、0.25度。GLDAS-2.2目前包括来自CLSM-F2.5和GRACE-DA的产品,其中GRACE-DA数据范围为2003年至今。根据与E...
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