删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

天宫二号宽波段成像仪青藏高原专题数据集

本站小编 Free考研考试/2022-01-02


摘要&关键词
摘要:青藏高原是世界屋脊、亚洲水塔,是地球第三极,以第三极为起点向西扩展的面积约2000万平方公里的泛第三极地区是“一带一路”核心区。目前我国开展的第二次青藏高原综合科学考察研究将揭示青藏高原环境变化机理,优化生态安全屏障体系,对推动青藏高原可持续发展、推进国家生态文明建设、促进全球生态环境保护具有十分重要的作用。天宫二号宽波段成像仪自2016年9月发射至今,对青藏高原进行了持续观测,获得了大量多时相多谱段遥感数据。经过辐射校正、几何校正、定量反演等处理和质量控制,生产了一批青藏高原专题数据集,通过载人航天空间应用数据推广服务平台(http://www.msadc.cn)进行分发和共享。本数据集包含天宫二号宽波段成像仪发射至今获取的青藏高原地区高质量影像数据及地表反射率、地表温度、地表亮温、归一化植被指数、归一化积雪指数、归一化水体指数专题产品,将为研究该地区土地资源、湖泊水文、生态环境与生物多样性、气候变化、冰川变化等提供丰富的数据资源。
关键词:天宫二号;青藏高原;宽波段成像仪;多光谱数据;专题产品

Abstract & Keywords
Abstract:?The Tibetan Plateau is known as the ridge of the world , the water tower of Asia, and the third pole of the earth. The Pan-Third Pole region, which extends from the third pole westwards to cover an area of about 20 million km2, constitutes the core area of the “Belt and Road”. The ongoing second comprehensive scientific investigation of the Tibetan Plateau intends to reveal the mechanism of environmental changes and optimize the ecological security barrier system in the Tibetan Plateau. It plays an important role in promoting the sustainable development of the Tibetan Plateau, the construction of national ecological civilization and the protection of global ecological environment. The launch of the Tiangong-2 wide-band imager in September 2016 has enabled a continuous observation of the Tibetan Plateau, which generated a large number of multi-temporal and multi-spectral remote sensing data. On this basis, we built the thematic datasets for the Tibetan Plateau based on a series of data processing and quality control measures, including radiation correction, geometric correction, and quantitative inversion. The datasets were then distributed and shared through the space application data promoting service platform for China Manned Space Engineering (http://www.msadc.cn). The datasets include high-quality image data, surface reflectance products, surface temperature products, surface brightness temperature products, normalized vegetation index products, normalized snow index products and normalized water index products for the Tibetan Plateau acquired by the Tiangong-2 wide-band imaging spectrometer since its launch. It provides rich data for studies of land resources, lake hydrology, ecological environment and biodiversity, climate change, and glacial changes of this region.
Keywords:?Tiangong-2;?Tibetan Plateau;?wide-band imaging spectrometer;?multi-spectral data;?thematic dataset

数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称天宫二号宽波段成像仪青藏高原专题数据集
数据作者李盛阳、张万峰、刘志文、覃帮勇、于**、王博、邵雨阳、刘康、李雷娟、黑保琴、李轩、任海根
数据通信作者覃帮勇(qinby@csu.ac.cn)
数据时间范围2016年9月至2018年11月
地理区域青藏高原地理位置:北纬26°00′–39°47′,东经73°19′–104°47′。主要由昆仑山脉、唐古拉山脉、喜马拉雅山脉等山脉,青海湖、色林错、纳木错等湖泊,长江、黄河、澜沧江、怒江等河流组成。
空间分辨率(1)可见近红外谱段(100 m);(2)短波红外谱段(200 m);(3)热红外谱段(400 m)。
数据量2.0 TB
数据格式影像数据为Geotiff格式(*.tif),影像缩略图为png格式,影像拇指图为jpg格式,辅助文件为xml格式
数据服务系统网址http://www.msadc.cn/t2/t2web/data/data_list.jsp
http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/701
基金项目国家科技部国家科技基础条件平台项目“国家基础科学数据共享服务平台”(DKA2018-12-02-23)。
数据库(集)组成数据集由4部分数据组成:(1)可见近红外谱段数据产品;(2)短波红外谱段数据产品;(3)热红外谱段数据产品;(4)专题产品:地表反射率产品、地表温度产品、地表亮温产品、归一化植被指数产品、归一化积雪指数产品、归一化水体指数产品。

Dataset Profile
TitleThematic datasets for the Tibetan Plateau from Tiangong-2 wide-band imaging Spectrometer
Data authorsLi Shengyang, Zhang Wanfeng, Liu Zhiwen, Qin Bangyong, Yu Haijun, Wang Bo, Shao Yuyang, Liu Kang, Li Leijuan, Hei Baoqin, Li Xuan, Ren Haigen
Data corresponding authorQin Bangyong (qinby@csu.ac.cn)
Time rangeFrom September 2016 to November 2018
Geographical scopeGeographical position of the Tibetan Plateau: 26°00′N–39°47′ N ,73°19′E–104°47′ E. It mainly consists of mountains, lakes and rivers., including Kunlun Mountains, Tanggula Mountains, Himalayas Mountains, Qinghai Lake, Selin Lake, Nam Co Lake, Yangtze River, Yellow River, Lancang River and Nu River.
Spatial resolution(1) Visible and near infrared spectrum (100 m); (2) Short-wave infrared spectrum (200 m); (3) Thermal infrared spectrum (400 m).
Data volume2.0 TB
Data formatThe image data is Geotiff format (*.tif), the image thumbnail is png format, the thumb map is jpg format, and the auxiliary file is xml format.
Data service systemhttp://www.msadc.cn/t2/t2web/data/data_list.jsp
http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/701
Sources of fundingNational Science and Technology Infrastructure Program of China, "Fundamental Science Data Sharing Platform" (DKA2018-12-02-23)
Dataset compositionThe datasets consist of four parts of data: (1) Visible and near infrared spectrum data; (2) Short wave infrared spectrum data; (3) Thermal infrared spectrum data; (4) Thematic products: surface reflectance products, surface temperature products, surface brightness temperature products, normalized vegetation index products, normalized snow index products and normalized water index products.



引 言
青藏高原是世界屋脊、亚洲水塔和地球第三极,位于北纬26°00′–39°47′,东经73°19′–104°47′之间,东西长约2800公里,南北宽约300–1500公里,总面积约250万平方公里。境内高山大川密布,地势险峻多变,其平均海拔4000 m以上,是中国最大、世界海拔最高的高原。高原腹地年平均温度在0℃以下,最暖月平均温度也不足10℃,从南往北横跨亚热带湿润气候到寒带干旱高原气候等10个气候区,是北半球气候变化的启张器和调节器。其独特的地质构造、地形地貌和高原气候造就了特有的自然资源与生态环境系统,成为我国重要的战略资源储备基地和生态安全屏障[1-2]
天宫二号空间实验室宽波段成像仪(以下简称宽波段成像仪)是国内首次在单台仪器上,实现多光谱大视场推扫成像功能的宽刈幅(约300公里)光学遥感器,包含3个谱段:可见近红外谱段(0.4 μm–1.0 μm,14个通道)、短波红外谱段(1.0 μm–1.7 μm,2个通道)和热红外谱段(8.0 μm–10.0 μm,2个通道)。3个谱段的空间分辨率分别为100 m、200 m和400 m[3,4,5 ]。自发射以来,宽波段成像仪通过对青藏高原的持续观测,获得了大量青藏高原数据产品,并生成了相应的专题产品,包括地表反射率产品、地表温度产品、地表亮温产品、归一化植被指数产品、归一化积雪指数产品、归一化水体指数产品,数据量总计超过2.0 TB。数据覆盖范围如图1所示。




图1 ? 青藏高原专题数据集覆盖图
青藏高原专题数据集包含数据产品与专题产品,其中数据产品有可见近红外谱段数据产品、短波红外谱段数据产品和热红外谱段数据产品,专题产品有地表反射率产品、地表温度产品、归一化植被指数产品及归一化积雪指数产品等。本数据集可作为青藏高原科学研究与综合考察的参考数据,应用于气候变化、生物多样性、土地覆盖类型及湖泊水文监测变化等领域。

1 ? 数据采集和处理方法
1.1 ? 宽波段成像仪数据产品
宽波段成像仪采用推扫成像模式,可见近红外、短波红外与热红外3个谱段单独成像,可见近红外有3个视场,短波红外和热红外各有2个视场。数据下行后,首先进行解格式处理,得到各谱段格式化原始数据;再经过视场拼接和均一性校正,将多个视场组合成一幅宽刈幅影像;接着按照成像时间进行分景处理,将一轨图像分割成多个连续的标准景;标准景图像数据经过相对及绝对辐射校正后,生成入瞳处的辐亮度图像,再经过传感器校正和几何投影生成带有地理坐标的图像数据产品[3,5]。处理流程如图2。




图2 ? 宽波段成像仪数据产品处理流程图

1.2 ? 专题产品
宽波段成像仪专题产品包括地表反射率产品、地表温度产品、地表亮温产品、归一化植被指数产品、归一化积雪指数产品、归一化水体指数产品。在生成的标准数据产品的基础上,利用辐射传输模型或暗像元法进行大气校正,进而得到地表反射率和地表亮温产品,在此基础上进一步生成地表温度、归一化植被指数、归一化积雪指数、归一化水体指数专题产品。植被指数公式为:
(1)
这里为归一化植被指数,为位于近红外波段的遥感通道所得到的反射率,为位于可见光波段的红光通道得到的反射率[6]分别对应宽波段成像仪可见近红外谱段的通道5和通道9。
利用积雪在绿光波段反射率较高,在短波红外波段反射率较低的独特变化特征,构建的归一化积雪指数能有效识别积雪[7]。公式为:
(2)
这里为归一化积雪指数,为位于可见光波段的绿光通道得到的反射率,为位于短波红外波段的遥感通道得到的反射率,分别对应宽波段成像仪可见近红外谱段通道11和短波红外谱段通道2。根据经验,一般区域可以定义为冰雪覆盖区。
归一化水体指数是基于绿波段与近红外波段反射率的归一化比值指数[8],其公式为:
(3)
这里为归一化水体指数,分别选取宽波段可见近红外谱段的通道11和通道5进行归一化差值处理,突出显示影像水体信息。


2 ? 数据样本描述
宽波段成像仪数据产品以辐亮度值作为灰度值存储地面空间信息与光谱特征。本数据集采用对地观测领域标准数据格式,并配套有完整的元数据信息,方便数据读取和使用。
数据产品文件名以“飞行器_载荷名称_产品标识_数据类型_数据采集开始时间_数据采集结束时间_产品级别_分段号_分景号_产品生成时间_版本号.文件后缀”的格式命名[3]
按照前后字段顺序,具体描述如表1。
表1 ? 数据产品文件名字段描述表
字段名含义简写
飞行器天宫二号空间实验室T2
载荷名称宽波段成像仪MWI
产品标识可见近红外谱段VNI
短波红外谱段SWI
热红外谱段INF
数据类型图像数据IMG
地表反射率产品LSR-RTM
地表温度产品LST
数据采集开始时间以北京时间为标准,表示为“年月日时分秒”20180121122946
数据采集结束时间
产品级别二级产品L2
五级产品L5
分段号未分段000
分段001、002……
分景号显示当前数据为整轨数据的第几景1、2……
产品生成时间以北京时间为标准,表示为“年月日时分秒”20181111143510
版本号识别不同版本的数据产品V111、V211
文件后缀图像数据产品tif
元数据文件xml
缩略图png
拇指图jpg

可见近红外谱段数据产品是使用8、10、12三个通道合成的近似真彩色影像(图3),图片名称T2_MWI_VNI_IMG_20180121122946_20180121124748_L2_000_8_20181111143510_V211.tif。







图3 ? 可见近红外谱段影像及xml文件
短波红外谱段数据产品通道1如图4所示,图片名称T2_MWI_SWI_IMG_20180121122946_20180121124748_L2_000_8_20181111121833_V211.tif。







图4 ? 短波红外谱段影像及xml文件
热红外谱段数据产品通道1如图5所示,图片名称T2_MWI_INF_IMG_20180121122946_20180121124748_L2_000_8_20181111122009_V211.tif。







图5 ? 热红外谱段影像及xml文件
地表反射率产品如图6、图7所示,图片名称分别为T2_MWI_VNI_LSR-RTM_20180121122946_20180121124748_L5_000_8_20181127091444_V211.tif、T2_MWI_SWI_LSR-RTM_20180121122946_20180121124748_L5_000_8_20181127092919_V211.tif。







图6 ? 可见近红外谱段地表反射率产品(通道1)及xml文件







图7 ? 短波红外谱段地表反射率产品(通道1)及xml文件
地表温度产品如图8所示,图片名称为T2_MWI_INF_LST_20180121122946_20180121124748_L5_000_8_20181127123217_V211.tif。







图8 ? 地表温度产品(通道1)及xml文件

3 ? 数据质量控制和评估
在数据处理的各个环节,对数据产品进行质量控制,以确保数据产品的质量和精度。针对传感器在轨辐射性能的变化,2018年8月在敦煌和青海湖开展了宽波段成像仪外场辐射定标试验,通过外场同步测量的方式,计算得到传感器各通道的绝对辐射定标系数,从而有效改善和提高了数据产品的辐射精度。宽波段成像仪的可见近红外和短波红外谱段的绝对辐射定标精度优于10%,热红外谱段的绝对辐射定标精度优于2K。
在数据产品质量评估方面,针对数据格式[9]、辐射质量、几何精度、云量等进行了评价,并根据评价结果进行了筛选,将满足质量要求的数据产品发布共享。
数据产品格式检查包括数据格式正确性、数据完整性及数据有效性检查。
(1)数据格式检查主要对数据的命名、数据内容及数据结构等的正确性进行检查;
(2)数据完整性检查主要对数据文件的完备性、数据内容的完整性等进行检查;
(3)数据有效性主要对数据及参数取值是否有效进行检查。
数据产品辐射质量要求地表反射率及相关的各类指数产品与MODIS的地表反射率及专题产品的交叉验证平均误差在10%以内,地表亮温与MODIS地表亮温产品交叉验证平均误差在2K以内,地表温度产品的交叉验证平均误差在2.5K以内。数据产品的平均几何定位精度在10个像元以内。 此外,为保障数据产品的可用性,在数据发布前对图像中的云量进行检测。对于云量较多的图像数据,由于可用性较低,在发布的数据集中进行了剔除。

4 ? 数据价值
宽波段成像仪获取的中等分辨率多谱段数据产品,在青藏高原区域中大尺度地物目标监测、气候变化、生物多样性变化、土地覆盖类型及湖泊水文监测变化等方面具有广泛的应用前景。可见近红外谱段数据产品及地表反射率产品等专题产品可应用于气候变化监测[10,11,12 ]、土地覆盖类型调查[2]、冰川及积雪分布演变[13,14,15,16 ]、高原湖泊提取[17]、生态环境评价及突发性灾害监测等应用研究;短波红外谱段数据产品可用于土壤湿度[18-19]、农作物长势监测、云监测等应用研究;热红外谱段数据产品、地表温度产品可用于地表温度反演与分析、火灾监测、城市热岛效应等应用研究。

致 谢
感谢载人航天工程提供天宫二号宽波段成像仪数据。


[1]
张镱锂, 李炳元, 郑度, 等. 论青藏高原范围与面积[J]. 地理研究, 2002, 21(1): 1-8.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[2]
张丽, 王翠珍, 杨昊翔, 等. 青藏高原地区物候数据集、地表覆盖种类图和青海湖环湖地区草地生物量数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(2). DOI: 10.11922/csdata.170.2017.0132.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[3]
覃帮勇, 李盛阳, 郝忠翁, 等. 2016~2017年天宫二号空间实验室对地观测数据产品集[J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(4). (2017-12-20). DOI:10.11922/csdata.2017.0003.zh.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[4]
文汇. 天宫二号空间实验室实现多项“首次”验证[J]. 中国航天, 2016: 4-7.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[5]
魏京华. 我国首个空间实验室天宫二号发射成功[J]. 中国航天, 2016: 9.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[6]
聂欣然, 刘荣, 聂爱球, 等. 基于TM影像的新型组合水体指数模型研究[J]. 江苏农业科学, 2018,46(24): 374~378.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[7]
HALL D K, RIGGS G A, SALOMONSON V V. Development of methods for mapping glogal snow cover using moderate resolution imaging spectroradiometer data[J]. Remote Sensing of Environment, 1995, 54(2): 127-140.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[8]
黎慧, 赵阳. 基于TM影像水体提取方法比较研究[J]. 科技前沿, 2018, 9: 195-196.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[9]
蒋玲梅, 徐维新, 张娟, 等. 2015~2016年青藏高原积雪深度自动观测数据集 [J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(2). DOI: 10.11922/csdata.170.2017.0116.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[10]
郭学军, 王永杰, 张国帅, 等. 青藏高原野外台站大气物理观测数据[J/OL]. 中国科学数据, 2016, 1(1). DOI: 10.11922/csdata.170.2015.0003.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[11]
周玉科, 高琪. 1960~2012年青藏高原极端气候指数数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(2). DOI: 10.11922/csdata.170.2017.0143.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[12]
Wu G X, HE B, DUAN A M, et al. Formation and Variation of the Atmospheric Heat Source over the Tibetan Plateau and Its Climate Effects[J]. ADVANCES IN ATMOSPHERIC SCIENCES, 2017, 34: 169-1184.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[13]
吴坤鹏, 刘时银, 郭万钦. 1980–2015年岗日嘎布地区冰川分布数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(4). (2018-06-05). DOI: 10.11922/csdata.2018.0013.zh.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[14]
拉巴卓玛, 邱玉宝, 除多, 等. 1972~2017年西藏卡若拉冰川分布数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2017, 2(2). DOI: 10.11922/csdata.170.2017.0121.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[15]
张勇, 刘时银, 王欣. 2009年贡嘎山海螺沟冰川表碛空间分布数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(4). (2018-06-26). DOI: 10.11922/csdata.2018.0022.zh.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[16]
邱玉宝, 郭华东, 除多, 等. 青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2016, 1(1). (2018-10-31). DOI: 10.11922/csdata.170.2016.0003.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[17]
刘康, 任海根, 李盛阳, 等. 基于天宫二号多光谱数据的青藏高原冻湖自动提取[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(3).

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[18]
芮俊鹏, 安家兴, 牛海山, 李香真. 内蒙古及青藏高原草地土壤生物数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2016, 1(3). DOI:10.11922/csdata.170.2015.0021.

+?CSCD?·?Baidu Scholar

[19]
马伟强, 马耀明, 胡泽勇, 等. 土壤湿度在青藏高原地表通量模拟中的表现[J]. 第35届中国气象学会年会, 2018: 189.

+?CSCD?·?Baidu Scholar


数据引用格式
李盛阳, 张万峰, 刘志文, 等. 天宫二号宽波段成像仪青藏高原专题数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2018. (2019-03-01). DOI: 10.11922/sciencedb.701.

稿件与作者信息

论文引用格式
李雷娟, 任海根, 李盛阳, 覃帮勇. 天宫二号宽波段成像仪青藏高原专题数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2019, 4(2). (2019-03-01). DOI: 10.11922/csdata.2018.0086.zh.
李雷娟Leijuan Li

主要承担工作:数据分发服务及应用研究。
(1989—),女,河北人,硕士,助理工程师,研究方向为海洋遥感应用。

任海根Ren Haigen

主要承担工作:数据运营管理。
(1983—),男,山东人,硕士,高级工程师,研究方向为大数据技术与应用。

李盛阳Li Shengyang

主要承担工作:地面数据处理与服务系统的架构设计与研发、数据运营。
(1976—),男,山东人,博士,研究员,研究方向为航天地面数据系统技术、空间科学大数据、遥感信息智能处理。

覃帮勇Qin Bangyong

主要承担工作:数据质量分析与评价系统设计、研发及运行维护。
qinby@csu.ac.cn
(1987—),男,重庆人,博士,助理研究员,研究方向为航天数据处理、数据质量分析与控制。


相关话题/数据 青藏高原 科学 辐射 空间

  • 领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
    大额优惠券
    优惠券领取后72小时内有效,10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材,产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频,无论您是考研复习、考证刷题,还是考前冲刺等,不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...
    本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
  • 2013–2017年中巴经济走廊重点区域冰川冰湖分布数据集
    摘要&关键词摘要:中巴经济走廊范围内复杂的地貌地质、独特的水文气候条件以及丰富的高山积雪和冰川分布,为冰川灾害的发育提供了充分的物质条件。但由于地缘因素,在研究区进行野外调查、采集具体研究对象实测数据存在困难。通过遥感技术进行调查研究是获取该地区冰川冰湖变化和发展数据的重要手段。本文根据冰湖的定义并 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2017年中巴经济走廊冻土分布数据集
    摘要&关键词摘要:中巴经济走廊穿越帕米尔高原和喀喇昆仑山系,在海拔4000m以上区域广泛发育和分布着多年冻土冻融作用导致的多种地质灾害。研究中巴经济走廊冻土分布和制图是解决其实际工程问题的基础,也对水资源利用、生态安全和边防建设有重要意义。研究区大致空间范围大致为23°47′N–40°55′N,60 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2014–2018年中巴经济走廊地表变形数据集
    摘要&关键词摘要:中巴经济走廊北起中国新疆喀什,南至巴基斯坦瓜达尔港,经过兴都库什山脉、喀喇昆仑山脉和喜马拉雅山脉地区,全长3000公里,是一条包括公路、铁路、油气和光缆通道在内的贸易走廊。本数据集基于时序InSAR技术对2014–2018年间覆盖中巴经济走廊全部区域的Sentinel1A数据进行地 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 1961–2017年中巴经济走廊北端东帕米尔高原极端升温过程数据集
    摘要&关键词摘要:中巴经济走廊北端穿越帕米尔高原,周边地形复杂,生态环境脆弱,灾害多样且频发。极端升温引起的冰雪消融是主要的水文气象灾害之一,备受社会和科学界关注。本文基于中巴经济走廊北端东帕米尔高原中国境内3个长序列观测气象站1961–2017年的逐日气温数据,定义并计算了单站升温日、升温过程(初 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 盖孜河谷溜石坡调查和易发性分布数据集
    摘要&关键词摘要:中巴公路从帕米尔高原东北缘穿过了公格尔–慕士塔格–昆盖山的冰缘地带,崩塌及其次生灾害溜石坡在盖孜河谷的公路两侧广泛发育,在强大外力作用下的迅速前进容易彻底堵塞交通。已有对中巴公路(国内段)的溜石坡灾害的调查研究,但是少见评价模拟,也未形成溜石坡的分布数据。本研究引入了数据挖掘的原理 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 2000–2017年中巴经济走廊逐年荒漠化分布数据集
    摘要&关键词摘要:土地荒漠化是目前世界上最为严重的生态环境问题之一。监测土地荒漠化动态变化,掌握其变化规律对防治荒漠化有很重要的意义。中巴经济走廊是“一带一路”的重要组成部分,全长约3000公里,其中1300余公里为严寒高原、干旱和荒漠区段。尤其是在南段,干旱和大面积荒漠是其主要的生态环境约束因素。 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 中巴经济走廊2013–2018年地表温度高分辨率反演数据集
    摘要&关键词摘要:区域下垫面热力状态是研究防灾减灾、气候变化、环境演变以及人地相互作用等一系列地球科学问题的重要出发点与纽带。地表温度是中巴经济走廊冰川、冻土、水文、生态以及灾害等众多环境问题的关键因子和基础数据。本数据集基于Landsat8卫星热红外波段,采用多模型集成比较的方法,制备了中巴经济走 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 中巴经济走廊2000–2017年逐月温度植被干旱指数数据集
    摘要&关键词摘要:中巴经济走廊沿线干旱灾害发生频繁,制约了沿线国家的安全和社会发展,需要开展干旱监测研究。土壤含水量是干旱监测的重要指标,通过温度植被干旱指数能够反演表层土壤水分,进而监测旱情。本数据集基于MODIS植被指数和地表温度产品,结合SRTMDEM数据,利用NDVI-LST特征空间特性,提 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 1990–2010年中国西北地区土地覆被数据集
    摘要&关键词摘要:土地覆被变化作为全球环境变化的一种表现,同时又对全球环境产生影响。分析区域土地覆被动态变化,是开展全球变化、生态系统评估以及人类与环境之间相互作用研究的基础性工作。本研究以中国西北地区(新疆维吾尔自治区、青海省、甘肃省、宁夏回族自治区、陕西省以及内蒙古自治区的阿拉善盟)为研究区,通 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02
  • 1961–2015年新疆区域SPEI干旱指数数据集
    摘要&关键词摘要:新疆地处亚洲中部干旱区,地形复杂,生态环境脆弱,抵御灾害的能力较低,是全球气候变暖的敏感区和强烈影响区。随着全球气候变暖,新疆的干旱化问题引起了广泛关注。本文基于中国新疆区域55个气象观测站1961–2015年逐日气温和降水观测资料,经过数据质量控制和异常值剔除,计算得到每个站点1 ...
    本站小编 Free考研考试 2022-01-02