按照全球数字土壤制图(GlobalSoilMap.net)标准,将0-1m土壤深度划分为0-5cm、5-15cm、15-30cm、30-60cm、60-100cm 5个层次,根据土壤-景观模型原理,使用数字土壤制图方法制作不同层次的土壤有机碳含量空间分布数据产品。本数据集的源数据来源于黑河流域重大研究计划集成项目(黑河流域土壤数据集成与土壤信息产品生成,91325301)集成的土壤剖面数据。 范围:黑河流域; 投影:WGS_1984_Albers; 空间分辨率:100米; 数据格式:TIFF; 数据集内容: hh_soc_layer1.tif:0-5cm 土壤有机碳含量; hh_soc_layer2.tif:5-15cm 土壤有机碳含量; hh_soc_layer3.tif:15-30cm 土壤有机碳含量; hh_soc_layer4.tif:30-60cm 土壤有机碳含量; hh_soc_layer5.tif:60-100cm 土壤有机碳含量;
宋效东, 张甘霖
图像格式:tif 图像大小:每景925M左右 时间范围:2012年5-10月 时间分辨率:月 空间分辨率:30m 算法首先采用冠层BRDF模型,将冠层反射率表示为FAPAR、波长、土壤和叶片反射率、聚集指数、入射和观测角度等一系列参数的函数。针对几个关键参数建立了参数表作为反演的输入。然后输入经过预处理的地表反射率数据和土地覆盖数据,用查找表(LUT)法反演得到LAI/FAPAR产品,详细算法参见参考文献。
地面样点数据,采用LAI-2000 冠层分析仪采集,采集区域位于大野口,五星村(2012年)等区域。主要测量植被为玉米。使用LAI2000获取玉米的LAI值,采用一上四下的模式,重复两次进行观测。使用CD202获取玉米植株每片叶子的叶面积,共采集三株玉米。
范闻捷
算法首先采用冠层BRDF模型,将冠层反射率表示为LAI/FAPAR、波长、土壤和叶片反射率、聚集指数、入射和观测角度等一系列参数的函数。针对几个关键参数建立了参数表作为反演的输入。然后输入经过预处理的地表反射率数据和土地覆盖数据,用查找表(LUT)法反演得到LAI产品。详细算法参见参考文献。 图像格式:tif 图像大小:每景1M左右 时间范围:2000-2012年 时间分辨率:8天 空间分辨率:1km
范闻捷
算法首先采用冠层BRDF模型,将冠层反射率表示为LAI/FAPAR、波长、土壤和叶片反射率、聚集指数、入射和观测角度等一系列参数的函数。针对几个关键参数建立了参数表作为反演的输入。然后输入经过预处理的地表反射率数据和土地覆盖数据,用查找表(LUT)法反演得到LAI产品。详细算法参见参考文献。 图像格式:tif 图像大小:每景1M左右 时间范围:2012年 时间分辨率:逐月 空间分辨率:1km
范闻捷
算法首先采用冠层BRDF模型,将冠层反射率表示为LAI/FAPAR、波长、土壤和叶片反射率、聚集指数、入射和观测角度等一系列参数的函数。针对几个关键参数建立了参数表作为反演的输入。然后输入经过预处理的地表反射率数据和土地覆盖数据,用查找表(LUT)法反演得到FAPAR产品。详细算法参见参考文献。 图像格式:tif 图像大小:每景1M左右 时间范围:2012年 时间分辨率:逐月 空间分辨率:1km
范闻捷
算法首先采用冠层BRDF模型,将冠层反射率表示为LAI/FAPAR、波长、土壤和叶片反射率、聚集指数、入射和观测角度等一系列参数的函数。针对几个关键参数建立了参数表作为反演的输入。然后输入经过预处理的地表反射率数据和土地覆盖数据,用查找表(LUT)法反演得到FAPAR产品。详细算法参见参考文献。 图像格式:tif 图像大小:每景1M左右 时间范围:2000-2012年 时间分辨率:8天 空间分辨率:1km
范闻捷
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