本数据集来源于论文:(1)He, C., Liu, Z., Tian, J., & Ma, Q., (2014). Urban expansion dynamics and natural habitat loss in China: a multiscale landscape perspective. Global change biology, 20(9), 2886-2902.(2)Xu, M., He, C., Liu, Z., Dou, Y. (2016). How Did Urban Land Expand in China between 1992 and 2015? A Multi-Scale Landscape Analysis. PLoS ONE 11(5): e0154839。本数据集的制作流程主要包括:(1)对夜间灯光数据、植被指数数据和地表温度数据进行预处理,得到了1992-2020年覆盖全国范围的多源遥感数据;(2)通过经济分区、选取训练样本、支持向量机分类和年际序列订正,获取城市建成区动态信息。利用Landsat TM/ETM+数据进行精度评价,得到Kappa系数为0.60,总体精度为92.62%。该数据集已用于评估城市扩展过程对自然生境和耕地的影响,能够为理解中国城市扩展过程及其影响提供数据支持。
何春阳, 刘志锋, 许敏, 卢文路
中国区域354座城市通用热舒适度指数白天和夜晚的月均值数据。该数据时间范围包括2012年1月至2021年12月,时间分辨率为逐月,空间分辨率为1km。 该数据主要是基于MODIS数据集提供的MYD07大气廓线数据和MYD11地表温度数据,并融合了ERA5再分析数据提供的风速数据,最终计算得的了中国区域范围内354座城市的通用热气候指数(Universal Thermal Climate Index, UTCI)数据值。其中城市边界采用Global Urban Boundary-GUB提供的2018年城市边界数据进行划定,为保持空间分辨率的统一,所有数据空间分辨率全部重采样至1km。 在全球变暖和快速城市化的背景下,该数据有利于研究城市热舒适度的时空变化规律及相关分析。
王晨光, 占文凤
中国地表温度数据集包含2003-2017年期间中国(约960万平方公里土地)的地表温度数据,时间分辨率为月尺度,空间分辨率为5600 m。 数据集主要是通过集成MODIS每日数据(MOD11C1和MYD11C1),月数据(MOD11C3和MYD11C3)和气象站数据,以重建月尺度LST图像云覆盖下的真实LST来生成的,然后构建回归分析模型以进一步提高精度。 六个具有不同气候条件的自然分区。 精度分析表明,重建结果与现场测量结果密切相关,平均RMSE为1.39°C,MAE为1.30°C,R2为0.97。 详情请参考引用文献Zhao et al (2020)。
毛克彪
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