- 美国国家森林类型和组别森林类型该数据集描绘了美国全国和阿拉斯加的141种森林类型。这些数据来自于2002年和2003年生长季节的MODIS综合图像,并结合其他近100个地理空间数据层,包括海拔、坡度、坡度和生态区域。该数据集是由美国林业局森林资源调查与分析和森林健康监测项目以及美国林业局地理空间技术与应用中心合作开发的。该数据集的目的是描绘美国森林覆盖的广泛分布模式,并为国家规模的建模项目... 美国国家森林类型和组别森林类型该数据集描绘了美国全国和阿拉斯加的141种森林类型。这些数据来自于2002年和2003年生长季节的MODIS综合图像,并结合其他近100个地理空间数据层,包括海拔、坡度、坡度和生态区域。该数据集是由美国林业局森林资源调查与分析和森林健康监测项目以及美国林业局地理空间技术与应用中心合作开发的。该数据集的目的是描绘美国森林覆盖的广泛分布模式,并为国家规模的建模项目...
- 树冠高度:加拿大的森林生态系统该数据集包含两幅来自加拿大森林生态系统的树冠高度图,空间分辨率为250米,其中一幅使用来自空间激光雷达GEDI的信息,另一幅来自ICESat-2。GEDI和ICESat-2在获取加拿大的树冠高度信息方面有其特殊性--前者提供更准确的植被信息,但在加拿大没有达到全覆盖,而后者不是专门为提供植被信息而设计的,但有一个全球覆盖。我们使用ICESat-2卫星的ATL0... 树冠高度:加拿大的森林生态系统该数据集包含两幅来自加拿大森林生态系统的树冠高度图,空间分辨率为250米,其中一幅使用来自空间激光雷达GEDI的信息,另一幅来自ICESat-2。GEDI和ICESat-2在获取加拿大的树冠高度信息方面有其特殊性--前者提供更准确的植被信息,但在加拿大没有达到全覆盖,而后者不是专门为提供植被信息而设计的,但有一个全球覆盖。我们使用ICESat-2卫星的ATL0...
- 加拿大陆地卫星得出的1985-2020年森林采伐扰动情况本产品所包含的年度森林变化数据是全国性的(整个森林生态系统),代表了加拿大在30米空间分辨率下的墙到墙的采伐特征。信息成果代表了加拿大森林36年的采伐变化,来自一个单一的、一致的、空间明确的数据源,以完全自动化的方式得出。这种在捕捉人类影响的分辨率下描述森林特征的能力,对于从管理和科学的角度建立详细监测森林生态系统的基线至关重要。La... 加拿大陆地卫星得出的1985-2020年森林采伐扰动情况本产品所包含的年度森林变化数据是全国性的(整个森林生态系统),代表了加拿大在30米空间分辨率下的墙到墙的采伐特征。信息成果代表了加拿大森林36年的采伐变化,来自一个单一的、一致的、空间明确的数据源,以完全自动化的方式得出。这种在捕捉人类影响的分辨率下描述森林特征的能力,对于从管理和科学的角度建立详细监测森林生态系统的基线至关重要。La...
- 加拿大的高分辨率树种信息主要树种地图的距离-秒级¶。领先树种图的距离-秒级(D2SC)值,作为领先树种图的归属可信度指标,该图由空间详尽、30米空间分辨率、代表2019年情况的Landsat图像合成的表面反射值产生。按照Hermosilla等人(2022)描述的框架,在物种建模中还包括地理和气候数据、海拔衍生物和遥感得出的物候学。区域分类模型是根据加拿大的国家森林目录,使用150x150... 加拿大的高分辨率树种信息主要树种地图的距离-秒级¶。领先树种图的距离-秒级(D2SC)值,作为领先树种图的归属可信度指标,该图由空间详尽、30米空间分辨率、代表2019年情况的Landsat图像合成的表面反射值产生。按照Hermosilla等人(2022)描述的框架,在物种建模中还包括地理和气候数据、海拔衍生物和遥感得出的物候学。区域分类模型是根据加拿大的国家森林目录,使用150x150...
- 全球水文曲线编号(GCN250)¶。GCN250是一个全球一致的网格化数据集,根据新的全球土地覆盖(300米)和土壤数据(250米)定义250米空间分辨率的CN。GCN250代表了欧洲航天局2015年全球土地覆盖数据集(ESA CCI-LC)重新采样到250米并与2018年发布的水文土壤组全球数据产品(HYSOGs250m)进行地理登记的组合的径流。该数据的潜在应用包括水文设计、土地管理应... 全球水文曲线编号(GCN250)¶。GCN250是一个全球一致的网格化数据集,根据新的全球土地覆盖(300米)和土壤数据(250米)定义250米空间分辨率的CN。GCN250代表了欧洲航天局2015年全球土地覆盖数据集(ESA CCI-LC)重新采样到250米并与2018年发布的水文土壤组全球数据产品(HYSOGs250m)进行地理登记的组合的径流。该数据的潜在应用包括水文设计、土地管理应...
- 该数据包含与Randolph Glacier Inventory (RGI6.0)合并的增强型MODIS 8天Terra和Aqua雪覆盖综合产品。用于生成该产品的输入数据是MOD10A2.006*和MYD10A2.006*,分别代表Terra和Aqua MODIS 8天综合收集6(C6)的积雪。该数据是专门为亚洲高山地区(HMA)开发的,地理范围在北纬24.32-49.19和东经58.22... 该数据包含与Randolph Glacier Inventory (RGI6.0)合并的增强型MODIS 8天Terra和Aqua雪覆盖综合产品。用于生成该产品的输入数据是MOD10A2.006*和MYD10A2.006*,分别代表Terra和Aqua MODIS 8天综合收集6(C6)的积雪。该数据是专门为亚洲高山地区(HMA)开发的,地理范围在北纬24.32-49.19和东经58.22...
- 全球大坝地理参考数据库(GOODD)全球大坝地理坐标数据库是一个包含38,000多个地理坐标的大坝及其相关流域的全球数据集。源文件介绍了一个小型团队通过对全球范围内的卫星图像进行系统化数字化而开发的全球数据库,并强调了估计偏差和验证数据的各种方法。提供了以下数据集:(a)大坝墙体位置的原始数字化坐标(可能对从图像中识别大坝的机器学习方法有用);(b)每个大坝的全球流域矢量文件。前言 – 床... 全球大坝地理参考数据库(GOODD)全球大坝地理坐标数据库是一个包含38,000多个地理坐标的大坝及其相关流域的全球数据集。源文件介绍了一个小型团队通过对全球范围内的卫星图像进行系统化数字化而开发的全球数据库,并强调了估计偏差和验证数据的各种方法。提供了以下数据集:(a)大坝墙体位置的原始数字化坐标(可能对从图像中识别大坝的机器学习方法有用);(b)每个大坝的全球流域矢量文件。前言 – 床...
- requests库是一个常用于http请求的模块,性质是和urllib,urllib2是一样的,作用就是向指定目标网站的后台服务器发起请求,并接收服务器返回的响应内容。 1. 安装requests库使用pip install requests安装如果再使用pip安装python模块出现timeout超时异常,可使用国内豆瓣源进行安装。pip install requests -i http... requests库是一个常用于http请求的模块,性质是和urllib,urllib2是一样的,作用就是向指定目标网站的后台服务器发起请求,并接收服务器返回的响应内容。 1. 安装requests库使用pip install requests安装如果再使用pip安装python模块出现timeout超时异常,可使用国内豆瓣源进行安装。pip install requests -i http...
- 相对财富指数使用去识别的连接数据、卫星图像和其他非传统的数据来源,预测国家内部的相对生活标准。这个指数是利用非传统的数据来源建立的,包括卫星图像和去识别的Facebook连接数据。该指数使用来自人口与健康调查的地面真实测量数据进行验证。提供了93个低收入和中等收入国家的2.4公里分辨率的数据。额外处理数据集以CSV文件形式提供,带有纬度长的相对财富指数(RWI)和误差。CSV文件被转换为S... 相对财富指数使用去识别的连接数据、卫星图像和其他非传统的数据来源,预测国家内部的相对生活标准。这个指数是利用非传统的数据来源建立的,包括卫星图像和去识别的Facebook连接数据。该指数使用来自人口与健康调查的地面真实测量数据进行验证。提供了93个低收入和中等收入国家的2.4公里分辨率的数据。额外处理数据集以CSV文件形式提供,带有纬度长的相对财富指数(RWI)和误差。CSV文件被转换为S...
- 统计检验亦称假设检验(test of hypothesis),它是利用收集到的数据对某个事先作出的统计假设按照某种设计好的方法进行检验,判断此假设是否正确。介绍对两组样本数据的均值、方差和分布是否显著不同进行统计检验的方法。用t检验来判断两组样本的均值是否存在显著差异,用F检验来判断两组样本的方差是否存在显著差异,用K-S检验来判断两组样本所来自的总体分布是否不同。 统计检验亦称假设检验(test of hypothesis),它是利用收集到的数据对某个事先作出的统计假设按照某种设计好的方法进行检验,判断此假设是否正确。介绍对两组样本数据的均值、方差和分布是否显著不同进行统计检验的方法。用t检验来判断两组样本的均值是否存在显著差异,用F检验来判断两组样本的方差是否存在显著差异,用K-S检验来判断两组样本所来自的总体分布是否不同。
- 此页面包含地球引擎开发人员社区生成的资源集合。您将找到将 Earth Engine 扩展到新环境、增强可操作性和简化工作流的库和模块,以及教程、脚本、博客和社区托管的数据集。 https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/community/developer-resources#datasets扩展将 Earth Engine ... 此页面包含地球引擎开发人员社区生成的资源集合。您将找到将 Earth Engine 扩展到新环境、增强可操作性和简化工作流的库和模块,以及教程、脚本、博客和社区托管的数据集。 https://developers.google.com/earth-engine/tutorials/community/developer-resources#datasets扩展将 Earth Engine ...
- 概述Chloris 全球生物量 2003 - 2019 数据集提供了地球陆地木本植被生态系统地上生物量存量和变化的估计值。它涵盖 2003 年至 2019 年期间,按年度时间步长计算。全球数据集的空间分辨率约为 4.6 公里。这些地图和数据集是通过结合来自星载卫星的多个遥感测量结果生成的,使用最先进的机器学习和统计方法进行处理,并使用来自多个国家的实地数据进行验证。该数据集提供了对地上储... 概述Chloris 全球生物量 2003 - 2019 数据集提供了地球陆地木本植被生态系统地上生物量存量和变化的估计值。它涵盖 2003 年至 2019 年期间,按年度时间步长计算。全球数据集的空间分辨率约为 4.6 公里。这些地图和数据集是通过结合来自星载卫星的多个遥感测量结果生成的,使用最先进的机器学习和统计方法进行处理,并使用来自多个国家的实地数据进行验证。该数据集提供了对地上储...
- 问题:我正在使用 NASA NEX GDPDDP CMIP5 集合。我注意到模型“GFDL-CM3”似乎缺少场景 RCP4.5 的 2096-2099 年。您可以通过此脚本查看丢失的图像,并与模型 ACCESS1-0 进行比较:https://code.earthengine.google.com/7b505c81a59f10ba55086ea0f2ec0f04当我从 THREDDS OP... 问题:我正在使用 NASA NEX GDPDDP CMIP5 集合。我注意到模型“GFDL-CM3”似乎缺少场景 RCP4.5 的 2096-2099 年。您可以通过此脚本查看丢失的图像,并与模型 ACCESS1-0 进行比较:https://code.earthengine.google.com/7b505c81a59f10ba55086ea0f2ec0f04当我从 THREDDS OP...
- 本文将MODIS系列和使用图像所需的相关质量信息。This chapter provides an overview of the MODIS collections and products.MODIS collections.Daily Products¶ MCD43A4.006 MODIS Nadir BRDF-Adjusted Reflectance Daily 500mMCD43A... 本文将MODIS系列和使用图像所需的相关质量信息。This chapter provides an overview of the MODIS collections and products.MODIS collections.Daily Products¶ MCD43A4.006 MODIS Nadir BRDF-Adjusted Reflectance Daily 500mMCD43A...
- 该数据集包含 1984 年至 2020 年地表水位置和时间分布的地图,并提供有关这些水面范围和变化的统计数据。有关更多信息,请参阅相关期刊文章:全球地表水及其长期变化的高分辨率绘图 (Nature,2016 年)和在线数据用户指南。这些数据是使用 1984 年 3 月 16 日至 2020 年 12 月 31 日期间获取的 Landsat 5、7 和 8 的 4,453,989 个场景生成的... 该数据集包含 1984 年至 2020 年地表水位置和时间分布的地图,并提供有关这些水面范围和变化的统计数据。有关更多信息,请参阅相关期刊文章:全球地表水及其长期变化的高分辨率绘图 (Nature,2016 年)和在线数据用户指南。这些数据是使用 1984 年 3 月 16 日至 2020 年 12 月 31 日期间获取的 Landsat 5、7 和 8 的 4,453,989 个场景生成的...
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