Global Soil Texture Datasets Optimized from Satellite-Observed Wilting Point
文件命名:
优化后的土壤质地数据存储为netcdf格式,命名规则为“优化与否-基准数据集名称-有无有机质”。例如“Global_Optimized_GSDE_Soilcomp_NOC.nc”这个名称代表使用遥感凋萎系数对GSDE数据进行优化后的土壤质地数据,优化过程中使用的转换函数为不考虑有机质的转换函数。
数据信息读取方式:
在每个nc文件中共有4个变量:SOILCOMP为土壤质地数据,共有三个变量维度(1440*600*n),其中n=2(仅有砂土和黏土)或3(砂土、黏土和有机质)为土壤质地组成的数目。LON和LAT为经纬度变量。由于在优化过程中使用的遥感优化目标在一些地区(例如植被茂密区、多年冻土区等)具有较大不确定性,本数据还提供了质量控制变量qc_flag以便后续的分析工作。Qc_flag=1代表数据的不确定性较小,可以直接进行使用和分析;qc_flag=nan代表数据的不确定性较大,在后续分析时需要考虑遥感数据不确定性对结果的影响。
可以用Matlab等软件直接读取NC格式的文件,有关netcdf的详细信息,请参阅http://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf
何晴, 卢麾, 周建宏, 阳坤, 施建成. (2022). 以遥感估算的凋萎系数为目标的全球土壤质地参数优化数据集. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.11888/Terre.tpdc.272484.
CSTR:
18406.11.Terre.tpdc.272484.
[He, Q., Lu, H., Zhou, J., Yang, K., Shi, J. (2022). Global Soil Texture Datasets Optimized from Satellite-Observed Wilting Point. A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.11888/Terre.tpdc.272484.
CSTR:
18406.11.Terre.tpdc.272484.
]
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第二次青藏高原综合科学考察研究 Second Tibetan Plateau Scientific Expedition Program
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