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祁连山 生态遥感 MODIS MOD13A2 DEM NDVI SRTM 年径流量 植被 气温 水文 海拔 自然保护 AI EVI MCD15A2 MOD17A3HGF NPP 乡村居民点 乡镇居民点 再分析数据 冰川 功能区划 县镇居民点 叶面积指数 土地利用 土壤类型 干燥度 植被类型 气温重建序列 气象 河流 生态 能量 边界矢量 道路 降水 降水资源量
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祁连山  
  • 甘肃祁连山自然保护区矢量数据集
    本数据为甘肃祁连山自然保护区矢量数据,分为边界数据和功能区划数据,分两个文件夹进行存储,比例尺为1:100000,利用ArcGIS,ENVI等遥感软件,对所需影像进行精纠正,然后经过数字化,严格按照10万比例尺所需提取、整理和修编空间数据和属性数据。
    关键词: 自然保护 祁连山 功能区划 边界矢量
  • 祁连山地区MODIS MOD13A2 归一化植被指数(NDVI)数据集(2000-2015年)
    基于MODIS MOD13A2.005 NDVI数据集,将覆盖祁连山地区的分幅影像,利用MRT工具及Python语言代码,进行批量拼接、投影转换、裁剪等处理,生成2000-2015年祁连山地区MODIS MOD13A2 NDVI数据。本数据集空间分辨率为1 km,时间分辨率为16天。
    关键词: NDVI 祁连山 生态遥感 MOD13A2 MODIS
  • 祁连山地区ERA5-Land月值再分析资料数据集(1981-2020年)
    ERA5-Land是通过ECMWF ERA5再分析模型生产的再分析数据集。该模型通过物理法则将来自世界各地的观测数据结合到一个全球完整且一致的数据集中。该数据集包括了自1981年以来,表征温度、湖泊、积雪、土壤水分、辐射和热量、蒸散和径流、风速、气压、降水量及植被的50种指标的月动态数据,空间分辨率为0.1°×0...
    关键词: 气温 能量 祁连山 再分析数据 降水
  • 祁连山地区Landsat 5TM/7ETM+/8OLI影像合成的30m分辨率年最大NDVI数据集(1986-2019年)
    基于Landsat 5TM/7ETM+/8OLI 地表反射率集合中的遥感影像,分别使用LEDAPS和LaSRC算法,进行大气辐射校正,并通过CFMASK算法去除的云、雪等影响,然后通过红色波段和近红外波段计算各幅图像的NDVI值,最后合成每年5月到9月间祁连山地区每个像元最大NDVI值。本数据集数据,空间分辩率为...
    关键词: MOD13A2 MODIS 祁连山 NDVI 生态遥感
  • 祁连山地区MODIS MOD13A2 增强型植被指数(EVI)数据集(2000-2014年)
    基于MODIS MOD13A2.005 增强型植被指数EVI数据集,将覆盖祁连山地区的分幅影像,利用MRT工具及Python语言代码,进行批量拼接、投影转换、裁剪等处理,生成2000-2014年祁连山地区MODIS MOD13A2 EVI数据。本数据集空间分辨率为1 km,时间分辨率为16天。
    关键词: 祁连山 EVI MOD13A2 MODIS 生态遥感
  • 祁连山地区MODIS MOD17A3HGF 净初级生产力(NPP)数据集(2000-2019年)
    基于MOD17A3HGF.006数据集,将覆盖祁连山地区的分幅影像,利用MRT工具及Python语言代码,进行批量拼接、投影转换、裁剪等处理,生成2000-2019年祁连山地区MODIS MOD17A3HGF NPP数据。本数据集空间分辨率为500 m,时间分辨率为1年。
    关键词: 祁连山 生态遥感 MOD17A3HGF NPP MODIS
  • 祁连山地区30 m分辨率数字高程模型(DEM)数据
    本数据集采用SRTM v41 1s 分幅数据,经过图像拼接、投影转化、裁剪等处理,生成祁连山地区30 m分辨率数字高程模型(DEM)。
    关键词: 海拔 DEM 祁连山 SRTM
  • 祁连山地区90 m分辨率数字高程模型(DEM)数据
    本数据集采用SRTM v41分幅数据,经过图像拼接、投影转化、裁剪等处理,生成祁连山地区90 m分辨率数字高程模型(DEM)。
    关键词: DEM SRTM 海拔 祁连山
  • 祁连山地区植被分布数据(1:100万)
    根据《中华人民共和国植被图(1:1 000 000)》的电子版,绘制祁连山地区植被分布矢量数据,祁连山地区共涉及9个植被型组和46个植被型。
    关键词: 植被类型 祁连山 生态 植被
  • 祁连山地区多年平均干燥度指数(AI)数据(1981-2010年)
    本数据根据国家气候中心提供的1981-2010年间全国2207个气象观测站资料,通过多年平均降水量P与多年平均潜在蒸散量E0的比值,计算各站点多年平均干燥度指数AI数据,在利用海拔、温度、降水、植被等数据作为辅助变量,通过地理加权回归法(GWR)插值成1 km格网数据,最后通过祁连山地区矢量边界裁剪,生成祁连山地...
    关键词: AI 生态遥感 祁连山 干燥度 气象
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