本数据集覆盖中国西部，为八十年代左右，TM遥感影像 数据属性： Pixel Size:30-meter reflective: Bands 1-5 and 7 60-meter thermal: Band 6 Output Format:GeoTIFF Resampling method:cubic convolution (CC) Map Projection:UTM – WGS 84 Polar Stereographic for the continent of Antarctica. Image Orientation:Map (North Up) 数据部分下载自USGShttp://eros.usgs.gov/网站，部分从各个项目收集而来。 数据文件夹命名为影像所在的行列号，文件夹内包括TM7个波段的影像(*.tif)，头文件(*.met,*.hdr)和缩略图(jpg)。影像文件命名格式为行列号_TM影像标志（5t），影像获取时间_波段号。
12225 2010-01-14
该数据集包含了2016年1月1日至2016年12月31日黑河水文气象观测网中游黑河遥感站气象要素观测数据。站点位于甘肃省张掖市党寨镇东侧，下垫面是人工草地。观测点的经纬度是100.4756E, 38.8270N，海拔1560m。空气温度湿度传感器架设在1.5m处，朝向正北；气压计在防水箱内；翻斗式雨量计安装在0.7 m处；风速风向传感器架设在10m处，朝向正北；四分量辐射仪安装高度为1.5m，朝向正南；两个红外温度计安装高度为1.5m，朝向正南，探头朝向是垂直向下；土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处；土壤水分探头埋设在2cm、4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处；平均土壤温度探头埋设在2cm和4cm；土壤热流板（3块）依次埋设在地下6cm处；两个光合有效辐射仪分别架设在冠层上方1.5m（探头垂直向上和向下方向各一个），朝向正南。 观测项目有：空气温湿度（Ta_1.5m、RH_1.5m）(单位：摄氏度、百分比)、气压（Press）(单位：百帕)、降水量（Rain）(单位：毫米)、风速（WS_10m）(单位：米/秒)、风向（WD_10m）(单位：度)、四分量辐射（DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn）(单位：瓦/平方米)、地表辐射温度（IRT_1、IRT_2）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_1、Gs_2、Gs_3）(单位：瓦/平方米)、土壤温度（Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm）(单位：摄氏度)、土壤水分（Ms_0cm、Ms_2cm、Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm）(单位：%)、向上与向下光合有效辐射（PAR_U_up、PAR_U_down）(单位：微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度（TCAV）（单位：摄氏度）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min），若出现数据的缺失，则由-6999标示；2016.1.01-1.29由于采集器问题，很多观测要素出现较多的错误值；（2）剔除有重复记录的时刻；（3）删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据；（4）数据中以红字标示的部分为有疑问的数据；（5）日期和时间的格式统一，并且日期、时间在同一列。如，时间为：2016-6-10 10:30；（6）命名规则为：AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
8025 2017-12-14
数据集覆盖中国西部地区，六七十年代，MSS遥感影像 数据集属性： Pixel Size:60m Reflective bands 4-7 (Landsat 1-3) and Bands 1-4 (Landsat 4-5) Output Format:GeoTIFF Resampling method:cubic convolution (CC) Map Projection:UTM – WGS 84 Polar Stereographic for the continent of Antarctica. Image Orientation:Map (North Up) 数据来源部分下载自http://eros.usgs.gov/，部分收集自各个项目。 数据文件夹命名为影像所在的行列号，文件夹内包括MSS4个波段的影像(*.tif)，头文件(*.met,*.hdr)和缩略图(jpg)。影像文件命名格式为行列号_TM影像标志（2m），影像获取时间_波段号。 主要应用于有关农、林、水、土、地质、地理、测绘、区域规划、环境监测等专题分析和编制不同比例尺专题图等。
10282 2010-01-16
COSMO-SkyMed是意大利航天局和意大利国防部共同研发的高分辨率雷达卫星星座，2010年11月完成了全部4颗X波段合成孔径雷达（SAR）卫星的发射。它是全球第一个由4颗卫星组成的分辨率最高达1米的雷达卫星星座，具有雷达干涉测量能力，具备全天候、全天时对地观测能力，卫星星座特有的短重访周期等优势，能够弥补光学影像在时间和空间上的局限，目前已广泛应用于测绘、国土、城市规划、海事管理、地质勘测、灾害管理、农林渔牧、环境保护等领域。 2012年共获取COSMO-SkyMed影像3景。覆盖范围均为中游人工绿洲生态水文试验区，获取时间（北京时间）分别为：2012-07-25 07:12，2012-07-28 19:55，2012-08-02 07:12。 获取的3景数据均为PingPong模式，分辨率15 m，产品级别为SLC，极化方式为VV/VH, HH/HV和VV/VH。 黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验COSMO-SkyMed遥感数据集通过遥感科学国家重点实验室施建成研究员与意大利航天局（ASI）合作项目“COSMO-SkyMed project 1720:HYDROCOSMO”获取
12376 2013-06-07
基于MODIS 的NDVI产品（MYD13A2和MOD13A2）利用改进的HANTS算法去云重建得到了2001-2011每天、1公里分辨率NDVI数据集。产品坐标系统为经纬度投影，空间范围为：96.5E-102.5E, 37.5N-43N。每天的数据存储为一个GEOTIFF文件，命名方式：heihe_yyyy_NDVI_recon.ddd.tif，其中yyyy是年份，ddd表示特定年份中的某一天。每年默认有365天的输出数据。数据类型为16bit整形，无效值像元填充值为-3000，有效的数据范围为-2000-10000， 缩放因子为0.0001。
9411 2014-05-22
本次冰湖编目受到：International Centre for Integrated Mountain Development (ICIMOD) and United Nationenvironment Programme/Regional Resourc Centre, Asia and The Pacific (UNEP/RRC-AP) 的联合支持。 1、冰湖编目采用参照landsat遥感数据，反映的巴基斯坦地区2003-2004年的冰湖现状。 2、编目覆盖范围：印度河上游Swat, Chitral, Gilgit, Hunza, Shigar, Shyok, Upper 、Indus, Shingo, Astor and Jhelum等流域。 3、冰湖编目内容包括：冰湖编码、冰湖类型、冰湖面积、冰湖距冰川的距离、与冰湖相关的冰川等属性。 详细数据说明请参考数据文档及报告。
11356 2011-03-10
疏勒河流域是河西走廊三大内陆河流域之一，近年来,随着气候的明显变化和人类活动的加剧,疏勒河流域水资源短缺和生态环境问题日益突出。研究疏勒河流域在未来气候情境下径流变化,对于制定合理的水资源规划以及展开生态环境保护具有重要意义。 数据为疏勒河流域道路分布数据集，比例尺：250000，包括疏勒河流域内主要级别道路的空间分布及属性数据，属性字段：code（道路编码）、Name(道路分级）. 收集整理疏勒河流域基础、气象、地形地貌，专题数据等，为疏勒河流域治理提供数据支持。
3367 2014-08-01
2012年7月25日，在黑河中上游的胡芦沟观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司生产的ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064nm，多次回波（1,2,3和末次）。葫芦沟地区分为两个不同高度飞行区域，绝对航高为4800和5500米，平均点云密度为1点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DSM和DEM数据产品。
9818 2014-06-18
该数据由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息，采用十进制度为单位的地理坐标表示，主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
2740 2016-04-09
目前，基于提出的利用变化检测和决策树算法的SAR冰盖冻融探测算法，利用sentinel-1 EW SAR数据对南北极冰盖月平均冻融进行了探测。同时利用已经开发的基于大数据平台的冻融产品生产模块，国际上首次生产了南极冰盖和格陵兰冰盖冻融产品，通过自动气象站温度数据研制，冰盖冻融探测精度达到90%。目前，数据产品获取时间主要为南北极的夏季，其中南极冰盖产品为1、2、3、10、11、12月和格陵兰的产品为5、6、7、8、9、10月。
2341 2019-10-23
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