Advertisement

CCI 土地覆盖_网盘链接

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本资源为“CCI土地覆盖”数据集的网盘分享,包含全球高分辨率的土地利用和覆盖类型信息,适用于遥感、地理信息系统及生态环境研究。 1992年至2020年这段时间里,……(此处省略具体内容,因为原文并未提供详细内容)。在这一时期内发生了许多重要事件和发展变化。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CCI _
    优质
    本资源为“CCI土地覆盖”数据集的网盘分享,包含全球高分辨率的土地利用和覆盖类型信息,适用于遥感、地理信息系统及生态环境研究。 1992年至2020年这段时间里,……(此处省略具体内容,因为原文并未提供详细内容)。在这一时期内发生了许多重要事件和发展变化。
  • 利用/的遥感影像目视解译(侧重利用)
    优质
    本研究聚焦于通过遥感技术进行土地利用和土地覆盖的变化分析,强调目视解译方法在识别不同土地使用类型中的应用与精度。 土地利用与生态环境分类系统之间的差异如下: 土地利用: 1. 根据土地的作用进行划分。 2. 根据覆盖方式及目的进行区分。 生态环境: 1. 以自然景观特点为主要依据。 2. 考虑区域本底的差异性。 3. 结合不同梯度上的植被覆盖率以及下垫面的自然环境特性。
  • 关于中国的数据介绍
    优质
    本资料提供详尽的中国土地覆盖信息,涵盖各类自然与人工表面类型及其变化趋势,旨在支持环境研究、资源管理和政策制定。 中国土地覆盖数据集包括五种产品:1)GLC2000项目基于SPOT4遥感数据开发的全球土地覆盖数据中国子集;2)IGBP-DIS支持下,使用AVHRR遥感数据生成的全球土地覆盖数据中国子集;3)MODIS卫星提供的土地覆盖数据产品在中国地区的子集;4)马里兰大学利用AVHRR遥感数据制作的全球土地覆盖数据中国子集;5)由中国科学院组织实施的2000年中国1:10万比例尺的土地覆盖图,通过合并、矢栅转换(面积最大法),最终生成全国范围内的1公里分辨率土地利用数据产品。这些产品的名称分别为GLC2000、IGBPDIS、MODIS、UMd和WESTDC。
  • 湖南省1公里类型数据
    优质
    本数据集提供了湖南省内每平方公里详细的耕地分类信息,旨在为农业政策制定、农田管理和生态环境研究提供精准的数据支持。 2015年的湖南省1km土地覆被耕地类型数据可用于进行数据分析。
  • 2010年全国30米分辨率数据
    优质
    2010年全国30米分辨率土地覆盖数据提供中国全境高精度的土地利用现状信息。此数据集支持农业、环境及城市规划研究,促进可持续发展策略的制定与实施。 全国2010年土地覆盖数据来源于Globeland项目,并且是开源的。这些数据是由我自己拼接而成的,涵盖整个国家范围,格式为GeoTIFF。解压后的文件大小约为1.2GB。
  • 2010年全国30米分辨率数据
    优质
    本数据集提供了中国在2010年的土地覆盖情况,以30米的空间分辨率详细展现了各类地表覆盖类型分布状况,为科学研究、环境监测及政策制定等提供基础地理信息。 全国2010年土地覆盖数据来源于Globeland项目,数据是开源的。这是我自己拼接的全国范围的数据集,格式为GeoTIFF,解压后大小约为1.2GB。
  • 1985年至2020年的利用与数据
    优质
    本数据集涵盖了自1985年以来中国的土地利用和覆盖变化情况,包括农业用地、森林、草地等各类土地类型的详细信息。 该数据集的分辨率是30米级别,覆盖全国范围。分类情况包括9大类:农田、建设用地、林地、灌木、草地、雪地、裸地及湿地等,并附有详细的情况对应表。此数据可以直接用于土地转移矩阵和土地利用调查等相关分析工作。
  • 最小全
    优质
    棋盘最小全覆盖探讨如何使用最少种类及数量的棋子覆盖整个棋盘的问题,涉及数学与计算机科学中的优化理论和算法设计。 棋盘最小满覆盖问题是指在8×8的国际象棋棋盘上放置若干个马,使得所有空位置上的点都能被这些马攻击到,并且去掉任意一个马都会破坏这种完全覆盖的状态。为了实现这一目标,可以设计如下数据结构来表示每个棋盘的位置: ```c typedef struct { int count; // 被攻击次数(即周围存在的马的个数) int horse; // 是否放置了马 int count2; // 该位置可影响的马被攻击次数总和 } boardpoint; ``` 算法的基本思路是从全满状态开始,逐步移除棋子直到不能再继续拿取。关键在于确定一个合理的拿取顺序:首先根据`count`值对每个位置进行排序;在`count`相同的情况下,则依据`count2`的大小再次排序。这样便可以得到一种有效的拿取序列。 每次执行完一次拿取操作后,需要更新棋盘的状态,并重新计算和排序以准备下一轮的操作。当不再有任何额外可移除的马时,此时所剩的一组就是满足条件的一个最小满覆盖解。 实验表明,在10×10大小的棋盘上应用此方法可以得到一个由22个马组成的最优解。进一步优化拿取顺序规则可能会发现更优的结果。