- 1986-2010年NAFD森林扰动史本数据集提供的北美森林动态(NAFD)产品包括美国本土(CONUS)的25张年度和两张时间整合的森林干扰图，这些地图来自1986-2010年期间的Landsat图像。每张年度地图都有分类像素，显示水、无森林覆盖、森林覆盖、本年度无数据（数据缺口）以及该年度发生的森林干扰。时间整合的地图也有类似的分类，但在整个1986-2010年期间，第一个和最后一个森... 1986-2010年NAFD森林扰动史本数据集提供的北美森林动态(NAFD)产品包括美国本土(CONUS)的25张年度和两张时间整合的森林干扰图，这些地图来自1986-2010年期间的Landsat图像。每张年度地图都有分类像素，显示水、无森林覆盖、森林覆盖、本年度无数据（数据缺口）以及该年度发生的森林干扰。时间整合的地图也有类似的分类，但在整个1986-2010年期间，第一个和最后一个森...
- 巴西33年次生林年龄基准图v3（1986-2019）到2030年恢复和重新造林1200万公顷的森林，是《巴黎协定》规定的巴西国家确定贡献目标中减少碳排放的主要缓解战略之一。了解森林覆盖率的动态（1985年至2018年期间巴西全国森林覆盖率急剧下降）对于估计全球碳平衡和量化生态系统服务的提供至关重要。了解次生林的长期增量、范围和年龄至关重要；然而，这些变量的量化程度还很低。前言 – 床长人工... 巴西33年次生林年龄基准图v3（1986-2019）到2030年恢复和重新造林1200万公顷的森林，是《巴黎协定》规定的巴西国家确定贡献目标中减少碳排放的主要缓解战略之一。了解森林覆盖率的动态（1985年至2018年期间巴西全国森林覆盖率急剧下降）对于估计全球碳平衡和量化生态系统服务的提供至关重要。了解次生林的长期增量、范围和年龄至关重要；然而，这些变量的量化程度还很低。前言 – 床长人工...
- 全球单一种植园森林的地上碳储量恢复森林覆盖是缓解气候变化的关键行动。尽管单一种植园在现有的恢复森林覆盖的承诺中占主导地位，但我们缺乏对这些系统中的碳积累的综合看法。在这里，我们收集了一个全球数据库，其中包括所有森林大洲的单一种植园的4756个实地测量数据。利用这些数据，我们建立了地上活树生物量的碳积累模型，并研究了影响这一增长的生物、环境和人类驱动因素。前言 – 床长人工智能教程这个项目系... 全球单一种植园森林的地上碳储量恢复森林覆盖是缓解气候变化的关键行动。尽管单一种植园在现有的恢复森林覆盖的承诺中占主导地位，但我们缺乏对这些系统中的碳积累的综合看法。在这里，我们收集了一个全球数据库，其中包括所有森林大洲的单一种植园的4756个实地测量数据。利用这些数据，我们建立了地上活树生物量的碳积累模型，并研究了影响这一增长的生物、环境和人类驱动因素。前言 – 床长人工智能教程这个项目系...
- 全球植被冠层的阳光和阴影GPP（1992-2020年）总初级生产力（GPP）是陆地碳预算的一个重要组成部分，在全球碳循环中发挥着突出的作用。准确估计陆地GPP对了解全球气候变化背景下陆地生物圈和大气层之间的相互作用至关重要，预测未来变化，并为气候政策决策提供信息。GPP与植被类型、气象因素、土壤湿度和其他因素密切相关。特别是，GPP受植被冠层结构的影响，如阳光下的叶子和阴影下的叶子。阳光下... 全球植被冠层的阳光和阴影GPP（1992-2020年）总初级生产力（GPP）是陆地碳预算的一个重要组成部分，在全球碳循环中发挥着突出的作用。准确估计陆地GPP对了解全球气候变化背景下陆地生物圈和大气层之间的相互作用至关重要，预测未来变化，并为气候政策决策提供信息。GPP与植被类型、气象因素、土壤湿度和其他因素密切相关。特别是，GPP受植被冠层结构的影响，如阳光下的叶子和阴影下的叶子。阳光下...
- 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）。https://www.cbedai.net/xg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... 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）。https://www.cbedai.net/xg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...
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- 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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- 数据名称：Landsat8_C2_RAW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_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... 数据名称：Landsat8_C2_RAW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_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...
- 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，...
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