本数据包括大满超级站、湿地、沙漠、荒漠和戈壁五个站点植被一个生长周期内的覆盖度数据集以及大满超级站玉米和湿地芦苇两种植被一个生长周期内的生物量数据集。观测时间自2013年5月19日开始，9月15日结束。 1覆盖度观测 1.1观测时间 1.1.1超级站：观测时间段2013年5月20日-9月15日， 7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，共做了18次观测，具体观测时间如下； 超级站：2013-5-20、2013-5-25、2013-5-30、2013-6-5、2013-6-10、2013-6-16、2013-6-22、2013-6-27、2013-7-2、2013-7-7、2013-7-12、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 1.1.2其它四个站：观测时间段2013年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了12次观测，具体观测时间如下； 其它四个站：2013-5-20、2013-6-5、2013-6-16、2013-6-27、2013-7-7、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 1.2观测方法 1.2.1测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量，将数码相机置于简易支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1.2.2样方的设计 超级站：共取3块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9-10张照片； 湿地站：共取2块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 其它3个站：选取1块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 1.2.3拍摄方法 针对超级站玉米和湿地站芦苇，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；其它三个站点由于植被比较低矮，直接用相机垂直向下拍照（未使用支架）。 1.2.4 覆盖度计算 覆盖度计算由北京师范大学完成，采用一种自动分类方法，具体见 “建议参考文献”第1条文献。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 2生物量观测 2.1观测时间 2.1.1玉米：观测时间段2013年5月20日-9月15日， 7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，共做了18次观测，具体观测时间如下； 玉米：2013-5-20、2013-5-25、2013-5-30、2013-6-5、2013-6-10、2013-6-16、2013-6-22、2013-6-27、2013-7-2、2013-7-7、2013-7-12、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 2.1.2芦苇：观测时间段2013年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了12次观测，具体观测时间如下； 芦苇：2013-5-20、2013-6-5、2013-6-16、2013-6-27、2013-7-7、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 2.2观测方法 玉米：选取3块样地，每块样地每次观测选取代表样地平均水平的三株玉米分别称每株玉米的鲜重（地上生物量+地下生物量）和相应的干重（85℃恒温烘干），根据种植的株距和行距计算单位面积玉米的生物量； 芦苇：设置2个0.5mÍ0.5m的样方，齐地刈割，分别称取芦苇的鲜重（茎叶）和干重（85℃恒温烘干）。 2.3观测仪器 天平（精度0.01g）、烘箱。 3数据的存储 所有观测数据先手薄记录后整理到Excel表中存储，同时整理了玉米种植结构数据，包括种植的株距、行距，种植时间、灌水时间、除父本时间以及收割时间等相关信息。
2018-02-25
本数据包括大满超级站、湿地、沙漠、荒漠和戈壁五个站点植被一个生长周期内的覆盖度数据集以及大满超级站玉米和湿地芦苇两种植被一个生长周期内的生物量数据集。观测时间自2014年5月10日开始，9月11日结束。 1覆盖度观测 1.1观测时间 1.1.1超级站：观测时间段2014年5月10日-9月11日， 7月20日以前每5天观测一次，7月20后每10天观测一次，共做了17次观测，具体观测时间如下； 超级站：2014-5-10、2014-5-15、2014-5-20、2014-5-25、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-15、2014-6-20、2014-6-25、2014-6-30、2014-7-5、2014-7-10、2014-7-15、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 1.1.2其它四个站：观测时间段2014年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了11次观测，具体观测时间如下； 其它四个站：2014-5-10、2014-5-20、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-20、2014-6-30、2014-7-10、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 1.2观测方法 1.2.1测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量，将数码相机置于简易支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1.2.2样方的设计 超级站：共取3块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9-10张照片； 湿地站：共取2块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 其它3个站：选取1块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 1.2.3拍摄方法 针对超级站玉米和湿地站芦苇，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；其它三个站点由于植被比较低矮，直接用相机垂直向下拍照（未使用支架）。 1.2.4 覆盖度计算 覆盖度计算由北京师范大学完成，采用一种自动分类方法，具体见 “建议参考文献”第1条文献。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 2生物量观测 2.1观测时间 2.1.1玉米：观测时间段2014年5月10日-9月11日， 7月20日以前每5天观测一次，7月20后每10天观测一次，共做了17次观测，具体观测时间如下； 超级站：2014-5-10、2014-5-15、2014-5-20、2014-5-25、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-15、2014-6-20、2014-6-25、2014-6-30、2014-7-5、2014-7-10、2014-7-15、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 2.1.2芦苇：观测时间段2014年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了11次观测，具体观测时间如下； 2014-5-10、2014-5-20、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-20、2014-6-30、2014-7-10、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 2.2观测方法 玉米：选取3块样地，每块样地每次观测选取代表样地平均水平的三株玉米分别称每株玉米的鲜重（地上生物量+地下生物量）和相应的干重（85℃恒温烘干），根据种植的株距和行距计算单位面积玉米的生物量； 芦苇：设置2个0.5mÍ0.5m的样方，齐地刈割，分别称取芦苇的鲜重（茎叶）和干重（85℃恒温烘干）。 2.3观测仪器 天平（精度0.01g）、烘箱。 3数据的存储 所有观测数据先手薄记录后整理到Excel表中存储，同时整理了玉米种植结构数据，包括种植的株距、行距，种植时间、灌水时间、除父本时间以及收割时间等相关信息。
2017-08-25
2007年9月12-15日预试验期间，在临泽站和临泽草地站附近开展了Envisat ASAR卫星地面加密观测试验，2007年9月19日成功获得了一景Envisat ASAR影像。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:29BJT。 测量内容包括： 1. GPS位置信息：测量仪器为GARMIN GPS 76 2. LAI测量仪器：LAI-2000 3. 光合作用：测量仪器为临泽站LI-6400。操作规范：操作过程请参考联合试验操作规范。数据存储：其数据包括原始数据和处理数据。原始数据以仪器自定义格式保存，可用记事本等常用软件打开。处理数据以Excel保存。 4. 地物光谱：观测仪器为甘肃省气象局干旱所ASD光谱仪（350～2 500nm）。参考板信息：原配白板。观测目标：典型地物。数据存储：数据包括原始数据和部分预处理后的数据。原始数据是光谱仪直接产生的二进制文件，用ViewSpecPro软件可以打开，详细观测记录见数据文件每天的观测记录；预处理得到的为反射率数据，格式为文本格式。 5. 红外温度：观测仪器为手持式红外温度计（寒旱所）；仪器均经过标定。观测样方和采样次数：测量冠顶、垂直冠层、顺光45角和逆光45度角的红外温度。数据存储：Excel。 6. 土壤剖面：土壤剖面为60cm，分为0-10cm、10-20cm、20-40cm、40-60cm共4层。土壤水分测量方法：环刀法。照片：同时获取剖面照片。 7. 样方调查：样方大小：1m×1m。观测内容：样方号、种名、数量、盖度、样方总覆盖度、平均高（cm）、生物量编号、总鲜重、总干重。 8. 叶绿素含量：测量仪器为SPAD 502 叶绿素仪测量。测量方案：针对不同物种多个重复。 9. 鱼眼照相拍摄仪器：使用的相机为尼康D80，鱼眼镜头为适马8mm F3.5 EX DG CIRCULAR FISHEYE。拍摄方法：照相高度为1.5m，正对地面向下照。 10. CE318太阳分光光度计测量仪器：遥感所的法国CIMEL公司生产CE318太阳分光光度计。测量目标：利用的太阳分光光度计测量得到的大气参数。测量地点：大满水管所。测量内容：CE318太阳分光光度计通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量，水平能见度也可从CE318数据导出。本次测量采用了北京师范大学的CE318，其可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。数据存储：本数据包括原始数据和处理后的大气数据。原始数据以CE318特有文件格式*.k7存储，可用ASTPWin软件打开，并附带说明文件ReadMe.txt；处理后文件包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。 数据结果以Excel格式保存。
2013-10-02
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
关注我们
时空三极环境大数据平台 © 2018-2020 陇ICP备05000491号 | All Rights Reserved
｜ 
京公网安备11010502040845号
数据中心技术支持: 数云软件
