本数据集数据源为:欧洲航天局多光谱卫星Sentinel-2卫星。其中包含2017年青藏高原湖泊CDOM和DOC年均值数据。使用方法:基于实测样点的CDOM数据,提取影像反射率信息,通过皮尔森相关性分析选择最佳预测变量,构建多元逐步回归CDOM 预测模型,获得青藏高原水体CDOM结果。由于CDOM与DOC具有很好的相关性,所以DOC预测结果通过CDOM计算。最终青藏高原CDOM模型的调整R²达到0.81。
宋开山
青藏高原六大外流河(黄河、金沙江、雅砻江、怒江、澜沧江、雅鲁藏布江)平滩流量条件下河流表面SHP矢量数据,以1km为步长的平滩流量下河宽和面积的SHP矢量和XLS表格数据。 基于现场实测水文和大断面数据(1967-2020年),结合洪水频率分析,确定六大水系沿程的平滩流量、日期和河宽;采用MNDWI指数分别从Sentinel-2(2017-2020年)和Landsat5/7/8(1984-2020年)影像中提取平滩流量下河流表面矢量。 该数据库可作为全球水文数据集的补充,为研究青藏高原河床演变、河流生态、水文模拟、河流水-气界面物质交换等提供基础数据。
李丹, 薛源, 覃超, 吴保生, 陈博伟, 汪舸
植被覆盖度(Fractional vegetation cover, FVC)表示植被地面垂直投影面积与研究区总面积的百分比,是衡量生态保护和生态恢复有效性的重要指标,被广泛应用于气候、生态和土壤侵蚀等领域。FVC不仅是反映植被生产能力的理想参数,而且在评估地形差异、气候变化和区域生态环境质量时也能发挥较好的作用。本研究工作主要是对两套GLASS FVC数据进行后处理,通过数据融合、剔除异常值和剪裁后给出较为可靠的2013年和2018年的环北极圈(范围为北纬66°以北)和青藏高原(范围为北纬26°到39.85°,东经73.45°到104.65°)的植被覆盖度情况。
叶爱中
NDVI能反映出植物冠层的背景影响,如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等,且与植被覆盖有关。是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。根据该参数,可以知道不同季节的农作物对氮的需求量, 对合理施用氮肥具有重要的指导作用。植被修正指数Correct NDVI (C-NDVI) 是剔除气候要素(气温、降水等)对NDVI的影响后的NDVI的值。以降水为例,降水对植被生长影响的滞后效应的研究表明,不同地区由于植被组成和土壤类型的差异,降水影响的滞后时间不同。本研究工作主要是对MODIS NDVI数据进行后处理,首先将当月NDVI值与本月的降水量、本月与上月的降水量的平均值、本月与上两个月的降水量的平均值等分别进行相关分析,确定最优的滞后时间。将NDVI与降水和气温做回归分析,得到相关的系数,然后通过MODIS NDVI与气候因子回归的NDVI的差值计算出校正的NDVI值。我们利用气候数据对NDVI进行修正后给出可靠的2013年和2018年的环北极圈(范围为北纬66°以北)和青藏高原(范围为北纬26°到39.85°,东经73.45°到104.65°)的植被修正指数。数据空间分辨率为0.5度,时间分辨率为月度值。
叶爱中
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