本数据以2000年-2017年MODIS的植被指数MOD13A3和Albedo MCD43A3数据产品为数据源,数据分辩率为1KM,月合成,利用MRT工具,进行数据拼接、投影转换等影像处理,再利用中巴经济走廊区域边界,采用Python批量裁剪,采用荒漠化差值指数(DDI)评价中巴经济走廊荒漠化程度,以归一化植被指数(NDVI)与地表反照率(Albedo)为监测指标,通过构造Albedo-NDVI特征空间,并利用Albedo和NDVI之间负相关的关系,构建DDI公式,完成2000–2017年中巴经济走廊荒漠化分类专题数据集,直观反映中巴经济走廊荒漠化程度,为定量评价荒漠化严重程度提供参考。该数据可为中巴经济走廊区域科学研究提供基础数据支持。
采集时间 | 2000/03/01 - 2017/12/31 |
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采集地点 | 中巴经济走廊区域 |
海拔 | -36.0m - 8378.0m |
数据量 | 141.7 MiB |
数据格式 | GEOTIFF |
数据空间分辨率(/米) | 1000.0m |
数据时间分辨率 | 月 |
坐标系 | WGS84 |
投影 | Geographic |
涉及MOD13A3和MCD43A3数据包括:h23v04、h23v05、h23v06、h24v04、h24v05、h24v06,数据分辩率为1KM,月合成;中巴经济走廊区域边界。
基于年度NDVI和年度Albedo构建的荒漠化差值指数,需要以NDVI的年度最大值,Albedo 的年度最小值作为基础数据。
采用高分辨率数据来评价荒漠化分级数据的质量。以2010年数据为例,选取8副landsat 7 影像数据在小范围上进行验证,计算8副影像的NDVI值,然后转换成植被盖度,根据荒漠化指标分级标准评价各个验证区土地的荒漠化程度。在每个影像上选取各级别荒漠化验证点30个,与数据集所得结果进行比较,并计算Kappa系数,其中总体评价精度达到80.83%,Kappa系数为73.89% ,
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | desertification.zip | 141.7 MiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2024/08/05 23:15 | 匿名 [218.29.116.* ] |
[开放下载]
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2 | 2024/07/09 20:15 | 匿名 [27.18.114.* ] |
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3 | 2024/05/31 07:29 | 匿名 [223.95.63.* ] |
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4 | 2024/05/16 04:30 | 匿名 [120.209.180.* ] |
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5 | 2024/05/13 22:28 | 匿名 [60.10.99.* ] |
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6 | 2024/04/19 18:43 | 匿名 [219.142.99.* ] |
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7 | 2023/12/31 20:22 | 匿名 [112.43.17.* ] |
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8 | 2023/12/19 00:13 | 匿名 [111.199.65.* ] |
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9 | 2023/12/19 00:13 | 匿名 [111.199.65.* ] |
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10 | 2023/12/17 01:27 | 匿名 [219.223.232.* ] |
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