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- 中国区域2000至2022年月度植被覆盖度产品的空间分辨率250米,China regional 250m fractional vegetation cover data set (2000-2022)合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数(NDVI)像元二分模型,根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值,计算中去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域,实现植被覆盖度计... 中国区域2000至2022年月度植被覆盖度产品的空间分辨率250米,China regional 250m fractional vegetation cover data set (2000-2022)合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数(NDVI)像元二分模型,根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值,计算中去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域,实现植被覆盖度计...
- 全球90米分辨率海洋和陆地DEM数据产品(GDEM_2022)基于30 米分辨率的NASADEM 卫星影像、联合国政府间海洋学委员会的450 m分辨率GEBCO_2021 公开数据和部分区域高分辨率海洋地形数据,采用深度残差预训练神经网络和迁移学习(Transfer Learning)相结合技术,构建了适用于全球区域的DEM-SRNet模型生产完成。前言 – 人工智能教程全球90米分辨率海... 全球90米分辨率海洋和陆地DEM数据产品(GDEM_2022)基于30 米分辨率的NASADEM 卫星影像、联合国政府间海洋学委员会的450 m分辨率GEBCO_2021 公开数据和部分区域高分辨率海洋地形数据,采用深度残差预训练神经网络和迁移学习(Transfer Learning)相结合技术,构建了适用于全球区域的DEM-SRNet模型生产完成。前言 – 人工智能教程全球90米分辨率海...
- ALOS(Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星,于2006年发射。ALOS卫星载有三个传感器:全色遥感立体测绘仪(PRISM),主要用于数字高程测绘;先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2),用于精确陆地观测;相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR),用于全天时全天候陆地观测。前言 – 人工智能教程ALOS-12.5米dem数据来... ALOS(Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星,于2006年发射。ALOS卫星载有三个传感器:全色遥感立体测绘仪(PRISM),主要用于数字高程测绘;先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2),用于精确陆地观测;相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR),用于全天时全天候陆地观测。前言 – 人工智能教程ALOS-12.5米dem数据来...
- 海洋一号C/D(HY-1C/D)卫星按照遥感器类型分为海洋水色扫描仪(COCTS, China Ocean color & Temperature Scanner)、紫外成像仪(UVI, Ultraviolet imager)和海岸带成像仪(CZI, Coastal Zone Imager)。前言 – 人工智能教程HY-1C海岸带成像仪2A产品数据集是一组由HY-1C卫星上的海岸带成像仪(... 海洋一号C/D(HY-1C/D)卫星按照遥感器类型分为海洋水色扫描仪(COCTS, China Ocean color & Temperature Scanner)、紫外成像仪(UVI, Ultraviolet imager)和海岸带成像仪(CZI, Coastal Zone Imager)。前言 – 人工智能教程HY-1C海岸带成像仪2A产品数据集是一组由HY-1C卫星上的海岸带成像仪(...
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- SeaWiFS仪器是由Orbital Sciences Corporation于1997年8月在OrbView-2(又名SeaStar)卫星上发射的。它收集了从1997年9月到2010年12月任务结束的数据。SeaWiFS仪器有8个光谱波段,从412到865nm,空间分辨率为9公里。它以4公里的分辨率收集全球数据,以1公里的分辨率收集本地数据(有限的车载存储和直播)。该任务和传感器针对海洋... SeaWiFS仪器是由Orbital Sciences Corporation于1997年8月在OrbView-2(又名SeaStar)卫星上发射的。它收集了从1997年9月到2010年12月任务结束的数据。SeaWiFS仪器有8个光谱波段,从412到865nm,空间分辨率为9公里。它以4公里的分辨率收集全球数据,以1公里的分辨率收集本地数据(有限的车载存储和直播)。该任务和传感器针对海洋...
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- 全球预报系统(GFS)是由美国国家环境预报中心(NCEP)制作的天气预报模式。GFS 数据集由选定的模式输出(如下所述)组成,作为网格预报变量。384 小时的预报间隔为 1 小时(120 小时以内)和 3 小时(120 小时以后),时间分辨率为 6 小时(即每天更新四次)。使用 "创建时间 "和 "预报时间 "属性选择感兴趣的数据。前言 – 人工智能教程全球天气预报系统是一个耦合模式,由... 全球预报系统(GFS)是由美国国家环境预报中心(NCEP)制作的天气预报模式。GFS 数据集由选定的模式输出(如下所述)组成,作为网格预报变量。384 小时的预报间隔为 1 小时(120 小时以内)和 3 小时(120 小时以后),时间分辨率为 6 小时(即每天更新四次)。使用 "创建时间 "和 "预报时间 "属性选择感兴趣的数据。前言 – 人工智能教程全球天气预报系统是一个耦合模式,由...
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