黑河生态水文遥感试验：黑河流域30m/月合成叶面积指数（LAI）数据集（2011-2014年）

中文名称

英文名称

Heihe River eco hydrological remote sensing experiment: 30m / month synthetic leaf area index (LAI) data set of Heihe River Basin (2011-2014)

CSTR

CSTR:11738.11.ncdc.NIEER.2021.9

DOI

10.12072/ncdc.nieer.db3542.2023

数据共享方式

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数据分类

遥感及产品

来源站点

黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验

数据贡献者

柳钦火 , 范闻捷 , 仲波

数据集摘要

黑河流域30m/月合成叶面积指数（LAI）数据集提供了2011-2014年的月度LAI合成产品，该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率（组网后2天）和空间分辨率（30m）的特点构造多角度观测数据集，考虑地表分类和地形起伏影响，算法针对不同植被类型特点选择适宜的一体化模型参数化方案，基于查找表方法反演LAI。每月获取的遥感数据能够提供比单天传感器数据更多的角度和更多次的观测，但由于传感器的在轨运行时间及性能差异，多时相、多角度观测数据的质量参差不齐。因此，为有效利用多时相、多角度观测数据，首先设计了数据质量检查方案。利用黑河上游大野口地区与中游盈科、临泽等地区的9个森林样方，20个农田样方和14个稀树草原样方的LAI地面观测数据验证7月份LAI，反演结果与测量结果吻合得很好，平均误差小于1；此外联合多时相、多角度观测数据的LAI反演结果与地面实测数据具有较好的一致性（R2=0.9，RMSE=0.42）。

总之，黑河流域30m/月合成叶面积指数（LAI）数据集综合利用多时相、多角度观测数据以提高参数产品的估算精度、时间分辨率等，更好的服务于遥感数据产品的应用。

基本信息

采集时间	2011/01/01 - 2015/01/01
采集地点	黑河流域
数据量	7.2 GiB
数据格式	tif
数据时间分辨率	月
坐标系	WGS84

数据源描述

黑河流域30m/月合成叶面积指数（LAI）数据集提供了2011-2014年的月度LAI合成产品，该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率（组网后2天）和空间分辨率（30m）的特点构造多角度观测数据集。

数据加工方法

利用黑河上游大野口地区与中游盈科、临泽等地区的9个森林样方，20个农田样方和14个稀树草原样方的LAI地面观测数据验证7月份LAI，反演结果与测量结果吻合得很好，平均误差小于1；此外联合多时相、多角度观测数据的LAI反演结果与地面实测数据具有较好的一致性（R2=0.9，RMSE=0.42）。

数据质量描述

数据质量良好

项目支持信息

#	编号	名称	类型
1	2013AA12A301	星机地综合观测定量遥感融合处理与共性产品生产系统	国家高技术研究发展计划(863计划)
2	2012AA12A304	多尺度遥感数据按需快速处理与定量遥感产品生成关键技术	国家自然科学基金

引用和标注

为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

本数据由“黑河生态水文遥感试验（HiWATER）”产生，用户在使用数据时请在正文中明确声明数据的来源，并在参考文献部分引用本元数据提供的引用方式。

中文发表的成果中参考以下规范注明：数据来源于黄河数据中心 (http://huanghe.ncdc.ac.cn)。

英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by Yellow River Data Center. (http://huanghe.ncdc.ac.cn).

数据引用

柳钦火,范闻捷,仲波. 黑河生态水文遥感试验：黑河流域30m/月合成叶面积指数（LAI）数据集（2011-2014年）. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2021. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.NIEER.2021.9.

柳钦火,范闻捷,仲波. 黑河生态水文遥感试验：黑河流域30m/月合成叶面积指数（LAI）数据集（2011-2014年）. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2021. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db3542.2023.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

文章引用

Zhao Jing, Li Jing, Liu Qinhuo, Fan Wenjie, Zhong Bo, Wu Shanlong, Yang Le, Zeng Yelu, Xu Baodong, Yin Gaofei. Leaf Area Index Retrieval Combining HJ1/CCD and Landsat8/OLI Data in the Heihe River Basin, China[J]. Remote Sensing, 2015, 7, (6).

引用格式： Endnote Bibtex RIS
Xin Li, Shaomin Liu, Qin Xiao, Mingguo Ma, Rui Jin, Tao Che, Weizhen Wang, Xiaoli Hu, Ziwei Xu, Jianguang Wen, Liangxu Wang. A multiscale dataset for understanding complex eco-hydrological processes in a heterogeneous oasis system.[J]. Scientific data, 2017, 4.

引用格式： Endnote Bibtex RIS

许可协议

本作品采用知识共享署名 4.0 国际许可协议进行许可。

#	数据集标题
1	黑河生态水文遥感试验：黑河流域1km/5天合成叶面积指数（LAI）数据集（2010年-2014年）
2	黑河生态水文遥感试验：黑河流域1km/5天合成叶面积指数（LAI）数据集（2015年）
3	黑河生态水文遥感试验：黑河流域30m/月合成植被指数（NDVI/EVI）数据集（2011-2014年）
4	黑河生态水文遥感试验：黑河下游LAI 2200观测LAI数据集（2014年）
5	黑河生态水文遥感试验：黑河流域30m/月合成植被覆盖度（FVC）数据集（2011-2015年）
6	祁连山地区MODIS MCD15A2 叶面积指数（LAI）数据集（2002-2014年）
7	黑河生态水文遥感试验：黑河流域250m/1km月合成植被覆盖度（FVC）数据集（2011-2014年）
8	黑河生态水文遥感试验：黑河流域30m/月合成光合有效辐射吸收比例（FAPAR）数据集（2011-2015年）
9	黑河生态水文遥感试验：黑河流域中游LAI2000测量LAI数据集（2012年）
10	黑河生态水文遥感试验：黑河流域1km/5天合成植被指数（NDVI/EVI）数据集（2011年-2014年）

#	标题	文件大小
1	2011.zip	1.8 GiB
2	2012.zip	1.7 GiB
3	2013.zip	1.9 GiB
4	2014.zip	1.7 GiB
5	黑河流域30m月合成LAI数据说明文档.txt	257 Bytes

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
1	2022/12/20 05:37	谢*颖	论文题目：长时间序列多源遥感 LAI数据时空融合研究论文摘要：论文类型：硕士论文导师姓名：沈润平
2	2022/09/10 00:38	谢*颖	论文题目：长时间序列多源遥感LAI数据时空融合研究论文摘要：论文类型：硕士论文导师姓名：沈润平
3	2022/05/27 02:03	Hao*****ang	论文题目：基于机器学习的关键水文变量模拟预测——以黑河流域为例论文摘要：本研究基于机器学习，针对现有水文模型和机器学习算法在水文模拟预测以及高寒区水文研究中存在的不足之处，选取三种机器学习算法（ANN、RF 和 LSTM）为主要研究方法，通过算法测试及不同算法间的比较，尝试在不同水文条件下构造高寒区水文模拟预测模型，以 ANN、RF 以及 LSTM 神经网络算法为主要研究方法，以水文气象站点分布稀疏、气候时空变化规律复杂多变的高寒区——黑河流域上游为例，探究机器学习在关键水文变量模拟预测方面的适用性，通过对有限的水文观测数据的充分利用，达到对水文要素精确模拟预测的目的。论文类型：基础研究；纵向课题；硕士毕业论文。导师姓名：姚莹莹
4	2021/12/28 02:22	肖*伟	论文题目：黑河流域土壤粒径数据预测研究论文摘要：土壤粒径数据作为区域水文、生态、地理、农业和环境研究领域的重要基础数据，需要准确把握其空间分布情况。关于土壤粒径数据空间预测方法已有很多方面研究，主要为成分克里金插值（CK）以及 log-ratio 克里金（log-ratio OK）和 log-ratio 协克里金方法（log-ratio COK）。但是，关于这些方法的预测效果及方法的适用性分析评价尚未有所定论。四种 log-ratio 转换方法，加法的对数比转换（ALR）、中心对数比转换（CLR）、等角对数比转换（ILR）、对称对数比转换（SLR），结合 OK 组成的 log-ratio OK（ALR_OK、CLR_OK、ILR_OK、SLR_OK），结合 COK 的 log-ratio COK（ALR_COK、CLR_COK、ILR_COK、SLR_COK），结合稳健的方差估计 log-ratio RCOK（ALR_RCOK、CLR_RCOK、ILR_RCOK、SLR_RCOK），CK 以及基于环境变量的 ALR 和 ILR 结合广义线性模型（GLM）和随机森林（RF）的方法被分别应用到黑河不同尺度流域的土壤粒径数据空间预测研究。对不同插值方法精度表现及方法适用性进行分析比较。选取均方根误差（RMSE）、Aitchison 距离（AD）、标准化残差平方和（STRESS）、土壤质地类型的正确预测率（RR）作为方法精度评价指标。论文类型：期刊论文导师姓名：魏立飞

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数据贡献者：: 柳钦火 , 范闻捷 , 仲波
元数据作者：: 柳钦火
数据管理者：: 柳钦火