- 1972-2019全球不透水面30米分辨率产品(GISA-2.0)武汉大学Landsat全球地物识别年度产品前言 – 人工智能教程时相：1972-2019范围：全球数据来源：武汉大学（黄昕教授团队）引用代码：dataset = aie.ImageCollection('GISA_V02_1972_2019')分辨率30波段名称描述最小值最大值Map不透水面变化037数据属性数值类型0非目标... 1972-2019全球不透水面30米分辨率产品(GISA-2.0)武汉大学Landsat全球地物识别年度产品前言 – 人工智能教程时相：1972-2019范围：全球数据来源：武汉大学（黄昕教授团队）引用代码：dataset = aie.ImageCollection('GISA_V02_1972_2019')分辨率30波段名称描述最小值最大值Map不透水面变化037数据属性数值类型0非目标...
- 数字地球澳大利亚海岸线澳大利亚数字地球海岸线是一个大陆数据集，包括从 1988 年至今整个澳大利亚海岸线的年度海岸线和海岸变化率。该产品将澳大利亚地球科学组织的 "澳大利亚数字地球 "计划提供的卫星数据与潮汐模型相结合，绘制出每年平均海平面上最具代表性的海岸线位置图。通过该产品，每年都可以对当地和大陆范围内的海岸线退缩和增长趋势进行研究，并绘制出历史上海岸线变化的模式图，并随着数据的不断获... 数字地球澳大利亚海岸线澳大利亚数字地球海岸线是一个大陆数据集，包括从 1988 年至今整个澳大利亚海岸线的年度海岸线和海岸变化率。该产品将澳大利亚地球科学组织的 "澳大利亚数字地球 "计划提供的卫星数据与潮汐模型相结合，绘制出每年平均海平面上最具代表性的海岸线位置图。通过该产品，每年都可以对当地和大陆范围内的海岸线退缩和增长趋势进行研究，并绘制出历史上海岸线变化的模式图，并随着数据的不断获...
- 全球 30 米不透水表面动态数据集 (GISD30)全球 30 米不透水表面动态数据集 (GISD30) 为了解 1985 年至 2020 年全球不断变化的不透水表面景观提供了宝贵的资源。该数据集在城市可持续发展、人为碳排放评估和全球生态环境建模等领域具有深远的科学意义和实际应用价值。GISD30 是通过一种创新的自动化方法精心创建的，该方法充分利用了光谱泛化和自动样本提取策略的优势。该数... 全球 30 米不透水表面动态数据集 (GISD30)全球 30 米不透水表面动态数据集 (GISD30) 为了解 1985 年至 2020 年全球不断变化的不透水表面景观提供了宝贵的资源。该数据集在城市可持续发展、人为碳排放评估和全球生态环境建模等领域具有深远的科学意义和实际应用价值。GISD30 是通过一种创新的自动化方法精心创建的，该方法充分利用了光谱泛化和自动样本提取策略的优势。该数...
- 全球无缝高分辨率温度数据集（GSHTD）本研究中介绍的全球无缝高分辨率温度数据集（GSHTD）为各领域的研究人员提供了全面而宝贵的资源。该数据集涵盖 2001 年至 2020 年，主要关注陆地表面温度 (Ts) 和近地面气温 (Ta)。GSHTD 的独特之处在于它包含了七种类型的温度数据，包括晴空昼夜 Ts、全天空昼夜 Ts 以及平均、最高和最低 Ta。值得注意的是，该数据集以 30 弧秒... 全球无缝高分辨率温度数据集（GSHTD）本研究中介绍的全球无缝高分辨率温度数据集（GSHTD）为各领域的研究人员提供了全面而宝贵的资源。该数据集涵盖 2001 年至 2020 年，主要关注陆地表面温度 (Ts) 和近地面气温 (Ta)。GSHTD 的独特之处在于它包含了七种类型的温度数据，包括晴空昼夜 Ts、全天空昼夜 Ts 以及平均、最高和最低 Ta。值得注意的是，该数据集以 30 弧秒...
- 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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