作物物候是指农作物达到关键生育期时对应的日期。华北平原的主要种植模式是冬小麦和夏玉米轮作,冬小麦和夏玉米关键物候期的变化反映了其生长发育对气候条件和生产管理措施的响应情况和适应性,是评估该地区作物生长状态、灌溉耗水情况的关键参数。 本研究以华北平原冬小麦-夏玉米稳定种植区为研究范围,使用1982-2015年GIMMS3g NDVI数据,综合曲线最大值、最小值、斜率、百分量值等多个特征参数,提取了冬小麦和夏玉米的关键物候期:开始日(SOS),峰值日(PEAK)和结束日(EOS)。提取物候与农气站点记录物候期进行对比,R²在0.9以上,准确度高。(详细过程请见参考文献) 该物候数据集可应用于该地区计算冬小麦和夏玉米生产力、对气候变化响应、灌溉耗水量估算等相关研究。
雷慧闽
华北平原是我国重要的粮食产区,耕地面积广大,种植结构复杂,准确识别该地区典型农作物分布,及时追踪种植结构的动态变化,是检测作物生长、评估作物灌溉耗水和优化农业水资源配置的重要基础。 本研究使用遥感MOD13Q1 NDVI数据,经傅里叶变换后选取0-5级谐波的振幅和初相位作物分类底图。基于现场调研的实测样本点和最大似然监督分类,识别了2001-2018年华北平原6类典型作物(冬小麦-夏玉米、冬小麦-水稻、其他双峰类作物、春玉米、棉花、其他单峰类作物)的种植区分布。识别结果经过混淆矩阵、与县级统计年鉴的冬小麦播种区比较以及与Landsat提取冬小麦占比比较进行了精度评价,均表现良好,准确度高。(详细过程请看参考文献) 数据可被应用于华北平原作物生产、灌溉耗水估算、地下水保护等相关研究分析。
雷慧闽
本数据集基于2020年对西藏一江两河区、藏东南、川西藏东横断山区农田生产经营管理实地调查的数据。样本选择对西藏一江两河区、藏东南、川西藏东横断山区, 首先,运用典型抽样方法,确定样本县、样本镇、样本村; 然后根据农户的基本情况,在每个县抽取1个样本乡镇,每个乡镇抽取1个样本村,最后,运用随机抽样方法,在每个样本村随机抽取1个农户。该数据集访问记录了调查地块的基本信息,受访农户的基本情况,包括受教育水平、消费水平等信息,农业种植面积等。该数据集为实地调查、访问获得数据,可用于分析青藏高原农业种植基本情况分析,为进一步完善政府扶持政策的对策建议提供理论依据。
唐亚伟
本次调查区域覆盖四川泸定,康定,雅江,理塘,巴塘等地区,涉及作物包括青稞、小麦、玉米、土豆及番茄等露地蔬菜,采用干漏斗法提取,共获得中小型土壤动物样品171份,捕获土壤动物800余只。样品保存于中国科学院成都生物研究所,样品采集后借助体式显微镜鉴定,其中,以四川巴塘地区的0-15cm 土层数量最多,鉴定有208只中小型土壤动物;其次是四川康定的0-15 cm 土层,观察到有130只中小型土壤动物。
孙晓铭
该数据集为青藏高原主要农作物青稞和小麦的产量历史数据,包括要素为播种面积和产量,涵盖年份包括1988年-2018年,涵盖区域包括青藏高原范围内部分州市及区县。数据来源于《西藏统计年鉴》、《青海统计年鉴》、《四川统计年鉴》、《甘肃统计年鉴》、《云南统计年鉴》及阿坝藏族羌族自治州和甘孜藏族自治州农牧局,精度同数据摘取的统计年鉴。青稞和小麦是青藏高原主要的农作物,该数据集对于研究青藏高原粮食安全、农业生产等方面具有重要价值。
潘志芬
本数据集包含的气象、土壤水分、土壤温度、腾发和渗漏数据均在西藏自治区拉萨市澎波灌区监测获得。数据集包含了西藏澎波灌区2019~2022年以小时为序列的气象数据,由全自动气象站NHQXZ601监测获取,其中包括降雨、气温和相对湿度数据等。利用东方智感墒情仪监测青稞地、燕麦地和草地土壤水分及土壤温度变化,数据采集间隔以小时记,实测时间为2019~2022年。土壤温度和土壤水分数据较为详实,利用统计学方法可以反映出土壤水分和温度在时、天、月、季、年不同时间尺度的变化规律,也可较好的满足农田水热运移模型的率定和验证需求。数据集还包括了作物腾发数据和渗漏数据,利用LYS80蒸渗仪实测获得,此数据优助于解析西藏高寒地区农作物在整个生育期耗水量及不同生长阶段的耗水量及渗漏量,对明晰不同农田系统的水量平衡发挥重要作用。该数据集提供的西藏澎波灌区气象,土壤水分、土壤温度、蒸腾和渗漏数据,有助于揭示农田尺度、灌区尺度的水转化过程和充分认识西藏高寒区SPAC系统的水热传输过程,作物生长状态。
汤鹏程
华北平原(NCP)是中国最重要的农业生产基地之一,其面积约14万平方公里。除了从黄河取地表水进行渠灌,华北平原还开采大量地下水用于灌溉。高时空分辨率且连续完整的逐日蒸散(ET)估算,将极大提高我们对整个NCP农业用水消耗的认识,服务于农业水资源高效利用。基于双源能量平衡模型(TSEB)和数据融合,本研究在华北平原生成1 km空间分辨率和日尺度,且时间跨度为2008年1月至2019年12月的蒸散数据集。该数据集时空连续完整,且具有较高的空间分辨率。相较于其他产品,该数据集具有可靠的精度,甚至好于已发表的结果。此外,该数据集和相关方法对NCP以及其他农作物种植区的多尺度变化和趋势分析具有重要价值。
张才金, 龙笛
该数据来源于青藏高原农田生态系统科考队于2020年开展野外调查获取的无人机影像资料,调查区域涉及四川、西藏318沿线的农田生态系统集中区县,包括四川的理塘、巴塘,西藏的八宿、林芝、日喀则的江孜、白朗等区域,记录地物对象包括青稞、小麦等传统农作物,以及部分区域的露地蔬菜、设施大棚;飞行高度一般在50-300m,分辨率较高,拍摄设备为大疆御2Pro,图片自带GIS经纬度、海拔等信息,可用于卫星遥感的地面参考或校正数据。
伍小刚
该数据集为青藏高原农业生产经营管理历史数据,从青藏高原地区各市州的历年统计年鉴中收集整理,经过电子化后提取汇总而成;该数据包含了青藏高原范围内部分区县1995-2018年的农田有效灌溉面积数据。农田有效灌溉面积是重要的生产经营管理指标,青藏高原地区是典型的旱作农业为主,绝大部分地区农业灌溉以自然降水为主,人工灌溉所覆盖的区域较少,该数据对于分析青藏高原农田生态系统水资源利用、水足迹等有重要意义,数据以县为单位进行的统计,其结果可到县域尺度。
何秀林
本数据集为非洲萨赫勒地区1990-2020年每5年1期的30m土地利用/覆盖分类产品。该产品基于一套集合机器学习和多元数据融合的土地覆盖分类协同框架,利用谷歌地球引擎 (GEE) 云计算平台,将监督土地覆盖分类和现有多个主题土地覆盖图融合生产而成。分类体系采用FROM_GLC分类体系,包括耕地、森林、草地、灌丛、湿地、水体、不透水面和裸地共8大类。该数据集经过大量萨赫勒区域全季节样本验证,数据集整体准确率在75%左右,变化区域检测的准确率在70%以上,也与粮农组织和现有的土地覆盖图有很好的相似性。该数据集可为非洲萨赫勒地区土地资源可持续利用和环境保护等提供数据支撑。
俞乐
祁连山北麓黑河流域中游张掖盆地玉米产量预测数据(2001-2015)是基于生态水文耦合模型HEIFLOW模拟结果将张掖市的实际玉米产量数据降尺度得到的。HEIFLOW模型是一个三维分布式生态水文模拟,由一个地表水模型(PRMS)、一个地下水模型(MODFLOW)和几个生态模块组成,能较为完整的描述流域水循环和植被生态过程。生成此数据的建模细节请参考Han et al. (2021),关于HEIFLOW模型的技术细节请参考Han et al. (2021),Tian et al. (2018)和Sun et al. (2018).
郑一, 韩峰, 田勇
本数据集包括青藏高原区域内甘肃、青海、四川、西藏、新疆和云南2000-2015年的社会、经济、资源等相关指标数据,数据来源于《甘肃统计年鉴》、《青海统计年鉴》、《四川统计年鉴》、《西藏统计年鉴》、《新疆统计年鉴》、《云南统计年鉴》、《中国县(市)社会经济统计年鉴》以及中经网、国泰安等。统计尺度为县级单元尺度,包括甘肃省的玉门市、阿克塞哈萨克自治区、肃北蒙古族自治县等26个县级单位,青海省的德令哈市、乌兰县、天峻县等41个县级单位,四川省的石渠县、若尔盖县、阿坝县等46个县,西藏的日土县、改则县、班戈县等78个县,新疆省的乌恰县、阿克陶县、莎车县等14个县,云南省的德钦县、中甸县、福贡县等9个县;变量包括县域GDP、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、规模以上工业企业工业总产值、社会消费品零售总额、居民储蓄存款余额、粮食产量、农作物总播种面积、普通中学在校生数和土地面积。该数据集可用于青藏高原社会、经济、资源状况评价等。
陈义忠
该数据集于2021年5月底至6月在青藏高原野外考察期间使用无人机航拍所得,航片数据量为 3.4 GB,共包含330余张无人机航片。拍摄地点主要位于西藏的拉萨、林芝,云南省的大理、怒江,四川甘孜、阿坝、凉山等州市地区的道路沿线、居民点及其周边地区。所拍航片主要反映拍摄时点当地的土地利用/覆被类型、设施农业用地分布、植被覆盖度等信息,航片具有经纬度和海拔等空间位置信息,不仅可以为土地利用分类提供基础验证信息,而且还能通过计算植被覆盖度,为大尺度区域植被覆盖度的遥感影像反演等工作提供参考。
吕昌河, 张泽民
本数据为盈科绿洲农田、湿地、戈壁、沙漠与荒漠观测的一个生长周期内的植被覆盖度数据集。数据观测从2012年5月25日开始到9月14日结束,7月下旬之前每5天观测1次,之后10天观测1次。 测量仪器与原理: 采用数码相机拍照的方法测量了盈科绿洲的农田、湿地、戈壁、沙漠与荒漠的典型地物的植被覆盖度。样方的设计、照片拍摄方法和数据处理方法都经过一定的分析和考虑。 具体分几条进行描述: 0. 测量仪器:简易观测架搭配数码相机,将数码相机置于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. 样方设置和“真值”获取:玉米等低矮植被样方大小10×10米,果树样方30米×30米。每次测量时沿两条对角线依次拍照,共取9张照片(当地表覆盖非常均一时也有少于9张的情况),均匀分布在样方内。9张相片处理得到各自覆盖度之后取平均,最终得到一个样方的覆盖度“真值”。 2. 拍摄方法:针对低矮植被如玉米,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;针对较高植被如果树,在树冠下面从下向上拍摄照片,叠加配合对树冠下地表低矮植被从上向下的拍摄,得到植株附近的覆盖度,再拍摄植株之间非树冠投影区域的低矮植被,计算植株间隙的覆盖度。最后通过树冠投影法,获得树冠的平均面积。根据垄行距离计算植株树冠下与植株间隙的面积比例,加权获得整个样方的覆盖度。 3. 数据处理方法:采用一种自动分类方法,具体见“参考文献”第3条文献(Liu et al., 2012)。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。 配套数据: 在记录表中文字记录了植被的种类、株高、垄宽、行宽、拍摄高度信息,同时附有数码相机拍摄的场景照片和田埂照片(农田)。 数据处理: 基于数字图像里面的分类方法,对植被和非植被像元分类后得到相片代表样方的植被覆盖度。
穆西晗, 黄帅, 马明国
本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月21日-22日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地,粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm,10cm,20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处,观测的土壤温度,土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节: 1. 时间:2013年11月21日-22日 2. 数据: 亮温: 使用车载多频被动微波辐射计观测,包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据(10.65GHz 波段损坏) 土壤温度:使用安装在dt80上的传感器测量1cm,5cm,10cm,20cm土壤温度 土壤湿度:使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度,该传感器可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地:取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度:使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小:2.5M 4. 数据格式:.xls
赵少杰, 寇晓康, 叶勤玉, 马明国
本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月19日-20日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地,粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm,10cm,20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处,观测的土壤温度,土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节: 1. 时间:2013年11月19日-20日 2. 数据: 亮温: 使用车载多频被动微波辐射计观测,包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据(10.65GHz 波段损坏) 土壤温度:使用安装在dt80上的传感器测量1cm,5cm,10cm,20cm土壤温度 土壤湿度:使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度,该探头可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地:取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度:使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小:2.5M 4. 数据格式:.xls
赵少杰, 寇晓康, 叶勤玉, 马明国
本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月18日-19日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地,粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm,10cm,20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处,观测的土壤温度,土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节: 1. 时间:2013年11月18日-19日 2. 数据: 亮温: 使用车载多频被动微波辐射计观测,包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据(10.65GHz 波段损坏) 土壤温度:使用安装在dt80上的传感器测量1cm,5cm,10cm,20cm土壤温度 土壤湿度:使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度,该探头可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地:取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度:使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小:3.5M 4. 数据格式:.xls
赵少杰, 寇晓康, 叶勤玉, 马明国
本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月17日-18日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地,粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm,10cm,20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处,观测的土壤温度,土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节: 1. 时间:2013年11月17日-18日 2. 数据: 亮温: 使用车载多频被动微波辐射计观测,包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据(10.65GHz 波段损坏) 土壤温度:使用安装在dt80上的传感器测量1cm,5cm,10cm,20cm土壤温度 土壤湿度:使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度,该探头可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地:取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度:使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小:3.6M 4. 数据格式:.xls
赵少杰, 寇晓康, 叶勤玉, 马明国
本数据为盈科绿洲农田观测的一个生长周期内的ASTER植被覆盖度数据集。数据观测从2012年5月30日开始到9月12日结束。 原始数据: 1、 ASTER的15m分辨率L1B反射率产品 2、 中游人工绿洲生态水文试验区植被覆盖度数据集 数据处理: 1、 对ASTER反射率产品进行预处理得到ASTER NDVI; 2、 通过NDVI-FVC非线性转换形式,利用ASTER NDVI与地面实测FVC得到不同时相的ASTER尺度下NDVI到FVC的转换系数; 3、 将此系数应用到ASTER影像上,得到15m分辨率的植被覆盖度; 4、 将15m分辨率ASTER FVC聚合,得到1km ASTER FVC产品
黄帅, 马明国
根据所选田块及其周围区域特点,在玉米田块中布置一根Trime管,另在垂直于田间小路方向上布置5根Trime管,TDR垂直方向监测土壤含水率时,以每10cm为单位向下监测。地理位置:N 38°52′27.6″ E 100°21′14.0″ 提交数据包括盈科灌区所选一农田块三次灌水后农田及其周边土壤含水率(TDR监测),灌水后加密监测,24小时内每隔3小时监测一组,之后5天为每天3组,5-10天为每天两组,10-15天为每天一组。
黄冠华, 姜瑶
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