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。
该数据集是中国子集提取,包含每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI,为1998-2007年数据,空间分辨率为1km,时间分辨率为逐旬。
文件格式:
.hfr和.img文件各一个。
文件命名规则为:CHN_NDV_YYYYMMDD,其中YYYYMMDD就是该文件代表的当天日期,也是区别于其他文件的主要标识。
用户用来分析植被指数的后缀名为.IMG和.HDF的遥感影像文件文件,都可以在ENVI和ERDAS软件中打开。
坐标系及投影
Plate_Carree (Lon/Lat)
PROJ_CENTER_LON 0.000000
PROJ_CENTER_LAT 0.000000
PIXEL_SIZE_UNITS DEGREES/PIXEL
PIXEL_SIZE_X 0.0089285714
PIXEL_SIZE_Y 0.0089285714
SEMI_AXIS_MAJ 6378137.000000
SEMI_AXIS_MIN 6356752.314000
UL_LON (DEG) 73.000000
UL_LAT (DEG) 54.000000
LR_LON (DEG) 135.500000
LR_LAT (DEG) 5.000000
角点坐标分别为:
Corner Coordinates:
Upper Left ( 69.9955357, 55.0044643)
Lower Left ( 69.9955357, 14.9955358)
Upper Right ( 137.0044641, 55.0044643)
Lower Right ( 137.0044641, 14.9955358)
其中Upper Left 为左上角,Lower Left 为左下角,Upper Right 为右上角,Lower Right 为右下角。
采集时间 | 1998/04/02 - 2008/07/21 |
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采集地点 | 中国 |
数据量 | 19.0 MiB |
数据格式 | 栅格 |
数据空间分辨率(/米) | 1000.0m |
数据时间分辨率 | 逐旬 |
坐标系 | WGS84 |
投影 | +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs |
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。
数据质量良好
# | 标题 | 文件大小 |
---|---|---|
1 | SPOT_Vegetation植被指数数据集-文档.zip | 2.6 MiB |
2 | 中国地区长时间序列SPOT_Vegetation植被指数数据集.rar | 16.4 MiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
---|---|---|---|
1 | 2024/11/14 01:29 | 徐*瑜 |
科研与技术创新需求:
冻土变化监测技术研发:随着全球气候变暖,冻土的分布范围、冻融状态等都在不断发生变化。申请冻土遥感数据可以用于研发更先进的冻土变化监测技术和模型,通过对长时间序列的遥感数据进行分析,深入了解冻土的变化趋势、变化速率以及影响因素等,为应对气候变化对冻土地区的影响提供技术支持。例如,利用遥感数据研究冻土的温度、水分含量等参数的变化,开发相应的监测算法和模型。
跨模态数据融合研究:中科星图在遥感数据处理和分析方面具有较强的技术实力,申请冻土遥感数据可以用于开展跨模态数据融合的研究。将冻土遥感数据与其他类型的数据(如地形数据、气象数据、地质数据等)进行融合,能够更全面、准确地理解冻土的形成、分布和变化机制,为相关的科学研究和工程应用提供更丰富的信息支持。
业务拓展与应用开发需求:
寒区工程建设支持:在寒区进行工程建设时,冻土的特性对工程的稳定性和安全性有着重要影响。申请冻土遥感数据可以用于为寒区工程建设提供数据支持和技术服务,例如评估冻土的承载力、预测冻土的冻融循环对工程结构的影响等。通过对冻土遥感数据的分析,可以为工程选址、设计、施工和维护提供科学依据,降低工程风险和成本。
生态环境监测与保护:冻土地区是生态环境较为脆弱的区域,对其进行监测和保护具有重要意义。申请冻土遥感数据可以用于开展冻土地区的生态环境监测和评估,例如监测冻土地区的植被覆盖度、土壤湿度、地表径流等参数的变化,评估冻土退化对生态环境的影响。同时,利用遥感数据还可以对冻土地区的生态保护措施进行监测和评估,为生态保护政策的制定和实施提供数据支持。
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2 | 2024/09/24 16:41 | 马*琴 |
用于青藏高原地区植被对气候变化响应的研究
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3 | 2024/09/13 05:07 | 李*丽 |
论文题目:冀北农牧交错带景观演变研究
数据在研究中的作用:作为基础数据便于了解研究区域景观的演变过程及相关影响因素
论文类型:博士论文
导师姓名:朱建宁
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4 | 2024/08/29 04:47 | 罗*坤 |
需要用以硕士毕业论文开题,写作,小论文写作等等
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5 | 2024/06/25 21:13 | 郝*鹏 |
用于科研,分析中国植被指数变化趋势,并构建模型
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6 | 2024/05/23 03:52 | 王*娟 |
学习。用于个人本科课程的期末课题设计,具体研究方向为东北地区的植被覆盖情况变化,将使用该数据进行数据提取与地区植被覆盖情况变化的分析。
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7 | 2024/04/14 16:31 | Y**G |
学习、研究。学习、研究。学习、研究。学习、研究。学习、研究。学习、研究。学习、研究。学习、研究。
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8 | 2024/04/04 21:39 | 杨*兴 |
毕业论文需要 谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢谢
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9 | 2024/02/22 04:04 | 王*坤 |
论文题目:基于GIS的涉县人居环境适宜性评价
数据在研究中的作用:毕业论文使用
论文类型:本科
导师姓名:魏华
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10 | 2024/03/03 00:51 | 吴*珍 |
用于大学生创新创业项目研究,故申请下载数据集
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