数据内容：咸海流域耕地数据。 数据来源及加工方法：原始卫星影像来源于美国谷歌地球，为了获得高分辨率下的无云影像，谷歌地球采用拼接方法将不同年份的数据整合到一起，因此下载的影像数据时间跨度为2016-2019年。使用机器识别方法预测出地块边界，将边界转为矢量数据，之后再将结果与谷歌影像叠加，由人工逐个检查修改错误信息，得到咸海流域耕地数据。最终结果采用WGS-1984坐标系。 数据质量：空间分辨率为0.45m×0.45m，准确率达90.32%。 数据应用成果：在气候变化背景下，可与气象要素和植被特征相结合分析土地退化情况；可结合植被特征与采样点分析种植结构，也可以与气象数据和统计数据结合计算水资源利用效率和粮食产量。
刘铁
数据内容：咸海流域2010年-2018年净初级生产力数据。 数据来源及加工方法：结合土地利用、温度、植被指数、降雨量、太阳辐射和蒸散发等数据，借助于CASA模型计算反演得出NPP。 数据质量：空间分辨率为10km×10km，时间分辨率为月，每个文件有12个波段，分别对应当年每个月份的NPP结果，投影坐标为GCS_WGS_1984。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据和生态数据相结合分析土地退化情况。
刘铁
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