黑河生态水文遥感试验：可见光近红外高光谱航空遥感数据集（2012年）
  • 2021/08/27 18:14
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中文名称
黑河生态水文遥感试验：可见光近红外高光谱航空遥感数据集（2012年）
英文名称
Heihe River eco hydrological remote sensing experiment: visible near infrared hyperspectral aerial remote sensing data set (2012)
CSTR
CSTR:11738.11.ncdc.NIEER.2021.1766
DOI
10.12072/ncdc.nieer.db3494.2023
数据共享方式
离线申请
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
肖青
数据集摘要

  此数据集包含

   （1）甘肃张掖CASI+SASI航空遥感数据处理

   （2）Process of the airborne data_CASI+SASI

     2012年6月29日和2012年7月7日在黑河中游的30*30公里核心观测区域、中游样带区，利用运12飞机，搭载CASI/SASI传感器，开展了可见光/近红外短波红外高光谱航空遥感数据获取飞行试验。飞行相对高度2000米（海拔高3500米），CASI和SASI传感器波长范围分别为380-1050纳米和950-2450纳米，空间分辨率分别为1米和2.4米。利用同步测量的地面数据和大气数据，经过几何和6S大气校正，得到地表反射率产品。

基本信息
采集时间 2012/06/29  -  2012/06/30
采集地点 黑河流域
数据量 302.9 GiB
数据格式 doc
数据时间分辨率 时
坐标系 WGS84
数据缩略图
数据源描述

  2012年6月29日和2012年7月7日在黑河中游的30*30公里核心观测区域、中游样带区，利用运12飞机，搭载CASI/SASI传感器，开展了可见光/近红外短波红外高光谱航空遥感数据获取飞行试验。

数据加工方法

  飞行相对高度2000米（海拔高3500米），CASI和SASI传感器波长范围分别为380-1050纳米和950-2450纳米，空间分辨率分别为1米和2.4米。利用同步测量的地面数据和大气数据，经过几何和6S大气校正，得到地表反射率产品。

数据质量描述

  数据质量良好

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
肖青. 黑河生态水文遥感试验：可见光近红外高光谱航空遥感数据集（2012年）. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2020. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.NIEER.2021.1766.
肖青. 黑河生态水文遥感试验：可见光近红外高光谱航空遥感数据集（2012年）. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2020. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db3494.2023.
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1 黑河生态水文遥感试验：可见光近红外高光谱航空遥感（2012年6月29日）
2 黑河生态水文遥感试验：可见光近红外高光谱航空遥感（2012年7月7日）
最近10条服务记录如下
# 时间 姓名 用途
1 2024/09/25 20:10 张*
跟随车涛老师项目进行内陆河方面的研究并且尝试进行论文撰写
2 2024/06/11 19:04 水*湖
您好，我们想要分析高光谱数据纹理特征对地物分类的贡献，因此需要下载数据，感谢
3 2023/07/07 15:40 高*飞
拟用于融合高光谱域多光谱反射率数据进行植被理化参数反演
4 2023/06/04 19:31 高*飞
利用数据集验证自己的高光谱与多光谱图像融合算法，进而利用多源遥感数据融合做生物量反演，且数据仅用于毕业论文，不做其他非学术用途。
5 2023/01/03 17:05 时*
基于机载高光谱数据的叶绿素含量反演研究，实现新的叶绿素含量高光谱反演算法的应用
6 2022/10/09 23:50 宋*宇
利用数据集验证自己改进的高光谱地物分类算法，拟用于发表论文使用，承诺不用于商业目的。
7 2022/04/18 21:59 王*涛
为提高模型的鲁棒性，准备开发一个适合多个区域养分含量估测的光谱反演模型，最终在水稻无人化作业中起到提供养分处方图的作用。故特此申请，数据的使用将严格按照贵单位要求，谢谢！
如何获取数据 
东: 100.46
西: 100.27
南:  38.70
北:  39.00
导出元数据
数据服务信息
联系人：
敏玉芳
服务电话：
0931-4967596
服务邮箱：
ncdc@lzb.ac.cn
联系信息
数据贡献者：
肖青
元数据作者：
肖青
数据管理者：
肖青

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