中国长序列地表冻融数据集——决策树算法(1987-2009)是利用被动微波遥感 SSM/I亮度温度资料通过决策树分类提取得到。
该数据集采用EASE-Grid投影方式(等积割圆柱投影,标准纬线为±30°),空间分辨率25.067525km,提供逐日的中国大陆主体部分的地表冻融状态分类结果。数据集按年份存放,共由23个文件夹组成,从1987到2009。每个文件夹里包含当年的逐日地表冻融分类结果,为ASCII码文件,命名规则为:SSMI-frozenYYYY.txt,其中YYYY代表年,代表儒略日(001~365/366)。冻融分类结果txt文件可直接用文本程序打开察看,还可用ArcView + Spatial Analyst扩展模块或者Arcinfo的Asciigrid命令打开。
提取地表冻融的原始数据来源于由美国国家雪冰数据中心(NSIDC)处理的1987 年以来的逐日被动微波数据,这一数据集采用EASE-Grid(等面积可扩充地球网格)作为标准格式。
中国地表冻融长时间序列数据集——决策树算法(1987-2009)属性由该数据集的时空分辨率、投影信息、数据格式组成。
时空分辨率:时间分辨率为逐日,空间分辨率为25.067525km,经度范围为60°~140°E,纬度为15°~55°N。
投影信息:全球等积圆柱EASE-Grid投影,关于EASE-Grid投影的详细信息见数据准备中关于这种投影的说明。
数据格式:数据集由1987到2009共23个文件夹组成,每个文件夹里包括当年的逐日地表冻融分类结果,按日存储为txt文件。文件命名规则:例如SMI-frozen1994001.txt代表1994年第1天的地表冻融分类结果。该数据集的ASCII码文件是由头文件和主体内容构成。头文件包括行数、列数、x-轴左下点坐标、y-轴左下点坐标、栅格大小、无数据区标值等6行描述信息组成;主体内容为根据行数列数组成的二维数组,以列为优先进行排列,数值为整数型,从1到4,1代表冻结,2代表融化,3代表沙漠,4代表降水。因为该数据集中的所有ASCII码文件所描述的空间为我国全国范围,所以这些文件的头文件是不变的,现将头文件摘录如下(其中xllcenter, yllcenter和cellsize单位为m):
ncols 308
nrows 166
xllcorner 5778060
yllcorner 1880060
cellsize 25067.525
nodata_value 0
该数据集中的所有ASCII码文件可以直接用文本程序(如记事本)打开。除了头文件,主体内容为数值表征地表冻融的状态:1代表冻结,2代表融化,3代表沙漠,4代表降水。如果要用图示来显示的话,我们推荐用ArcView + 3D 或 Spatial Analyst 扩展模块来读取,在读取过程中会生成grid格式的文件,所显示的grid文件就是该ASCII码文件的图形表达。读取方法:
[1] 在ArcView软件中添加3D或Spatial Analyst扩展模块,然后新建一个View;
[2] 将View激活,点击File菜单,选择Import Data Source选项,弹出Import Data Source选择框,在此框中的Select import file type:中选择ASCII Raster,自动弹出选择源ASCII文件的对话框,点击寻找该数据集中的任一个ASCII文件,,然后按OK键;
[3] 在Output Grid对话框中键入的Grid文件名字(建议使用有意义的文件名,以便以后自己查看)和点击存放此Grid文件的路径,再次按Ok键,然后按Yes(要选择整型数据),Yes(把生成grid文件调入到当前的view中)。生成的文件可以按照Grid文件标准进行属性编辑。这样就完成了显示将ASCII文件显示成Grid文件的过程。
[4] 批处理时,可以使用ARCINFO的ASCIIGRID命令,编写成AML文件,再用Run命令在Grid模块中完成:
Usage: ASCIIGRID
采集时间 | 1987/01/01 - 2009/12/31 |
---|---|
采集地点 | 中国 |
数据量 | 17.7 MiB |
数据格式 | ASCII Grid |
数据空间分辨率(/米) | 25067.525m |
数据时间分辨率 | 逐日 |
坐标系 | WGS84 |
投影 | 全球等积圆柱EASE-Grid投影 |
提取地表冻融的原始数据来源于由美国国家雪冰数据中心(NSIDC)处理的1987 年以来的逐日被动微波数据,这一数据集采用EASE-Grid(等面积可扩充地球网格)作为标准格式。
决策树算法
数据集通过严格的人工审核控制质量
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 中国地表冻融数据集(决策树算法)介绍.pdf | 945.8 KiB |
2 | 中国长序列地表冻融数据集——决策树算法(1987-2009)-文档.rar | 406.7 KiB |
3 | 地表冻融数据集(决策树算法SSMI_1987-2009).rar | 16.4 MiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
---|---|---|---|
1 | 2024/07/22 22:54 | ni****ie |
用于关于冻土研究的相关科研活动,需要使用数据进行分析
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2 | 2024/05/18 05:46 | 卢* |
论文题目:中国季节性冻土区与地表冻融频次的联合研究
数据在研究中的作用:证实冻土类型与冻融频次的联系
论文类型:统计研究
导师姓名:王社良
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3 | 2024/05/13 17:51 | 汤*荣 |
Paper title:东北地区冻土变化情况
Paper abstract:结果对比验证
Paper type:硕士论文
Tutor袁凤辉
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4 | 2023/12/08 00:55 | 李* |
考虑滑坡影响因素众多,需要对滑坡影响数据进行统计分析。
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5 | 2023/09/11 16:52 | 王*玉 |
国家重点研发项目前期数据收集......
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6 | 2023/07/12 18:21 | 王*玉 |
国家重点研发计划土遗址冻融破坏机理与监测技术研究前期资料收集
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7 | 2023/05/13 18:24 | 郝*龙 |
内蒙古自治区鄂尔多斯市准格尔旗黄河流域生态保护与高质量发展重大项目建议书
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8 | 2023/03/31 16:37 | 欧*雄 |
利用该数据对论文进行分析,不存在违法犯罪行为,发表论文定引用
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9 | 2023/02/15 03:45 | 袁* |
论文题目:中国北方农牧交错带近地表土壤冻融状态时空变化特征研究
论文摘要:本文的研究区为中国北方农牧交错带,它是干旱区与半干旱的交错带,位于季节冻土区,是重要的水源涵养区和生态保护区,近地表土壤冻融循环状况对该地区的多个方面均会产生巨大影响。因此,本文将通过使用来自国家冰川冻土沙漠科学数据中心的被动微波遥感产品数据集,先对数据进行插值等数据预处理,得到较为全面的近地表土壤冻融状态数据,进而计算各区域年平均近地表土壤冻结天数,土壤首冻日及冻结结束日,并结合气温和海拔等数据信息,得到近地表土壤冻融在空间上与气温变化和海拔变化的关系,从而总结出近地表土壤冻融状态空间分布及变化特征;再对研究区各月近地表土壤冻结面积进行统计分析,总结出冻结面积的年际变化,进而结合气温数据,得到土壤冻融在时间上与气温变化的关系,从而总结出近地表土壤冻融状态的时间分布及变化特征。最终得出中国北方农牧交错带的近地表土壤冻融时空分布规律,为这一地区的土壤冻融变化研究提供相关资料。
论文类型:本科论文
导师姓名:李继峰
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10 | 2022/11/22 05:22 | w*y |
论文前期研究需要论文前期研究需要论文前期研究需要
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