遥感影像解译标志也称判读要素,它能直接反映判别地物信息的影像特征,解译者利用这些标志在图像上识别地物或现象的性质、类型或状况,因此它对于遥感影像数据的人机交互式解译意义重大。本数据建立解译标志所采用的影像避免了植被覆盖度高的夏季,也避免了积雪较多、云层遮盖或烟雾影响较大的数据,并按照基础地理信息数据提取要求选择遥感影像波段组合顺序及与全色波段进行融合。在对数据进行增强处理时,避免引起信息损失。在影像上选择典型的标志建立区的要求是:范围适中以便反映该类地貌的典型特征,尽可能多的包含该类地貌中的各种基础地理信息要素类且影像质量好。标志区的选取完成后,寻找标志区内包含的所有基础地理信息要素类,然后选择各类典型图斑作采集标志,然后去实地进行野外校验,通过均匀布点采样设计(约52km为间隔均匀采点),收集整理了采样参考点3429个,照片数1870个,建立了解译标志库,并对不合理的部分进行修改,直到与实地相符为止。同时拍摄该图斑地面实地照片,以便于影像和实际地面要素建立关联,表达遥感影像解译标志的真实性和直观性,加深使用者对解译标志的理解。
刘铁
植被净初级生产力指数(Net PrimaryProductivity,NPP)反映的是植物固定和转化光能为化合物的效率,是指绿色植物在单位时间、单位面积内所累积有机物数量,是由植物光合作用所产生的有机质总量(Gross Primary Productivity,GPP)中减去自养呼吸(Autotrophic Respiration,RA)后的剩余部分,也称净第一生产力。NPP作为地表碳循环的重要组成部分,不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力,而且也是衡量区域土地利用/覆被变化的重要组成部分。净初级生产力数据产品,采用光能利用率(GLOPEM)模型算法通过多种卫星遥感数据(Landsat、MODIS等)反演得到的多种尺度栅格数据产品,该数据也是判定和调节生态过程的主要因子。
刘铁
土壤是岩石经过风化作用形成的不同大小的矿物颗粒。土壤不仅仅为作物提供养分和水分,同时也对各种养分有转化作用。此外,土壤还有自净功能,可以改良有机物含量、土壤温湿度、pH值、阴阳离子。而土壤污染导致几个方面的环境问题:工业污水, .酸雨, 尾气排放, 堆积物, 农业污染。土地受到污染后,含重金属浓度较高的污染表土容易在风力和水力的作用下分别进入到大气和水体中,导致大气污染、地表水污染、地下水污染和生态系统退化等其他次生生态环境问题。该数据集来源于联合国粮农组织(FAO)和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1 )(HWSD),该数据为建模者提供模型输入参数,同时为生态农业分区,粮食安全和气候变化等研究提供依据。
联合国粮农组织(FAO)
径流是大气降水形成的,并通过流域内不同路径进入河流、湖泊或海洋的水流。习惯上也表示一定时段内通过河流某一断面的水量,即径流量。径流数据在水文水资源研究中占据着重要的地位,影响中亚当地社会经济的发展。本数据为中亚五国(哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦)流量,来源于中亚各国水文气象局。时间尺度为2015年的年均数据。本数据为项目提供了基础数据,便于分析中亚生态水文水资源的情况,为项目数据分析提供了数据支持。
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