Sentinel-2多光谱仪器沿290公里的轨道带采集了从可见光和近红外到短波红外(SWIR)等13个光谱带。该数据集为2022年6-9月的L1C数据产品。
采集时间 | 2022/06/01 - 2022/09/30 |
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采集地点 | 甘肃省 |
数据量 | 1.5 TiB |
数据格式 | .jp2 |
数据空间分辨率(/米) | 10m、20m、60m |
坐标系 |
数据来源于欧空局网站:https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home。
L1C产品是经过正射校正和几何精校正的大气表观反射率产品,并没有进行大气校正。
数据质量良好。
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 06 | |
2 | 07 | |
3 | 08 | |
4 | 09 |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2025/02/19 22:56 | 杜* |
在研究黄土滑坡破坏机理时,利用遥感数据、水文特征数据、气象观测数据、高程数据、水资源数据、Landsat遥感数据等多种数据,能够从多个角度全面分析滑坡的发生机制。深度学习法通过高效处理和融合这些数据,能够提取出滑坡发生的潜在规律和机制,进而为滑坡预测、监测和防灾减灾提供有力支持。这些数据和方法的结合,有助于更深入地理解黄土滑坡的破坏机理和提高滑坡风险评估的准确性。
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2 | 2024/11/26 22:14 | 胡* |
公司承担了省内玉米单产提升工程,部分项目有遥感应用需求。目前公司技术团队正在开发用于作物长势监测遥感产品,需要遥感数据作为参数输入,测试相关产品能否正确计算结果。
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3 | 2024/03/19 18:31 | 马*茗 |
论文题目:基于不同机器学习模型的土壤有机碳分布模拟-基于甘南地区
数据在研究中的作用:预测模拟土壤碳含量
论文类型:应用统计
导师姓名:张美玲
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