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数据为天山北麓诸河流域铁路分布图,比例尺25000,投影经纬度,数据包括空间数据和属性数据,属性字段:code(铁路编码)。
数据集为天山北麓诸河流域行政边界矢量图,比例尺250000,投影:经纬度,数据包含空间数据和属性数据,属性字段:Name(县界名称)、Code(行政编码)。
数据为塔里木河流域土地覆盖数据集,来源于2000年"中国1:10万土地利用数据集",以卫星遥感为手段,在三年内基于Landsat MSS,TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统,将全国分为6个一级类(耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地),31个二级类。属性字段包括:Area(面积)、Perimeter(周长)、 Code(土地编码)、Name(土地类型)。
数据集为天山北麓河流域HWSD土壤质地数据集,数据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,HWSD), 该数据库于2009年3月26日发布了1.1版本。数据分辨率为1km。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。 土壤属性表主要字段包括: SU_SYM90(FAO90土壤分类系统中土壤名称) SU_SYM85(FAO85分类) T_TEXTURE(顶层土壤质地) DRAINAGE(19.5); ROOTS:String(到土壤底部存在障碍的深度分类); SWR:String (土壤含水量特征); ADD_PROP: Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型); T_GRAVEL:Real (碎石体积百分比);T_SAND: Real (沙含量); T_SILT: Real (淤泥含量); T_CLAY:Real (粘土含量); T_USDA_TEX: Real (USDA土壤质地分类); T_REF_BULK: Real (土壤容重); T_OC: Real (有机碳含量); T_PH_H2O:Real (酸碱度) T_CEC_CLAY:Real (粘性层土壤的阳离子交换能力); T_CEC_SOIL: Real (土壤的阳离子交换能力) T_BS:Real (基本饱和度); T_TEB: Real (交换性盐基); T_CACO3: Real (碳酸盐或石灰含量) T_CASO4: Real (硫酸盐含量); T_ESP: Real (可交换钠盐); T_ECE: Real (电导率)。 其中以T_开头属性字段表示上层土壤属性(0-30cm),以S_开头属性字段表示下层土壤属性(30-100cm)(FAO 2009)。 该数据可为地球系统建模者提供模型输入参数,农业角度可用来研究生态农业分区,粮食安全和气候变化等。
数据为天山北麓诸河流域水库分布数据集,利用地形图和遥感影像综合制备,比例尺250000,投影:经纬度,数据包括空间数据和属性数据,属性字段:Name(水库名称),反应了天山北麓诸河流域2000年左右水库分布现状。
数据集为柴达木河流域行政边界矢量图,比例尺250000,投影:经纬度,数据包含空间数据和属性数据,主要为柴达木河流域县界名称及行政编码。
数据为青海湖流域河流数据集,根据地形图及TM遥感影像修订,比例尺250000,投影经纬度,数据包括空间数据和属性数据,属性数据字段:HYD_CODE(河流编码),Name(河流名称),SHAPE_leng(河流长度)。
此数据集包含了张掖国家气候观象台2008-2009年的涡动相关观测数据。站点位于甘肃省张掖,经纬度为100°17′E,39°05′N,海拔高度为1456m。 具体信息请参见随数据一起发布的说明文档。
数据为柴达木河流域分布图,比例尺250000,投影经纬度,包括柴达木河流域空间数据和属性数据,属性数据字段:Area(面积)、Perimeter(周长)、WRRNM(流域名称)、WRRCD(流域编码)。
数据为天山北麓河流域居民点分布数据,包括天山北麓河流域内市、县、乡镇、村等级分布,数据主要有两个属性字段:Code(居民点编码)、Name(居民点名称).
数据为青海湖流域铁路分布图,比例尺250000,投影经纬度,数据包括空间数据和属性数据,属性字段:code(铁路编码)。
由欧洲联盟委员会赞助的VEGETATION传感器于1998年3月由SPOT-4搭载升空,从1998年4月开始接收用于全球植被覆盖观察的 SPOTVGT数据,该数据由瑞典的Kiruna地面站负责接收,由位于法国Toulouse的图像质量监控中心负责图像质量并提供相关参数(如定标系 数),最终由比利时弗莱芒技术研究所(Flemish Institute for Technological Research,Vito)VEGETATION影像处理中心(VEGETATION processing Centre,CTIV)负责预处理成逐日1km 全球数据。预处理包括大气校正,辐射校正,几何校正,生产10天最大化合成的NDVI数据,并将-1到-0.1的值设置为-0.1,再通过公式DN= (NDVI+0.1)/0.004转换到0-250的DN值。 该数据集为青海湖流域长时间序列植被指数数据集是主要针对归一化植被指数(NDVI),包含1998-2008年每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI,空间分辨率为1km,时间分辨率为旬。
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