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MODIS NDVI数据被监测。

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简介:
该数据集涵盖了从2001年到2018年期间的MODIS NDVI数据,其空间分辨率设定为1000米,而时间分辨率则为每16天一次的更新。

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  • NDVI(基于MODIS
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    NDVI(基于MODIS数据)是一种用于监测植被生长状况和环境变化的重要遥感指数,通过分析NASA提供的MODIS卫星数据来量化地表植被健康程度。 这段文字描述的是2001年至2018年间分辨率分别为1000米、时间分辨率为每16天的MODIS NDVI遥感数据。
  • 2022年MODIS全球0.05度NDVI栅格集.zip
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    该数据集提供2022年度全球范围内的0.05度分辨率NDVI(归一化差异植被指数)栅格图像,详尽记录了当年的植被覆盖变化情况。 该植被指数数据源自美国NASA发布的MOD13C2 v061产品。MOD13C2的空间分辨率为0.05度,时间分辨率为月。通过提取子数据集、投影栅格及换算单位等步骤后,获得逐月的NDVI数据(空间分辨率为0.05度)。再利用最大合成法得到对应年份的NDVI数据。 时间:2022 地区:全球 时间分辨率:年 空间分辨率:0.05度 地理坐标系:WGS84 引用信息如下: Didan, K. (2021). MODISTerra Vegetation Indices Monthly L3 Global 0.05Deg CMG V061 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 下载数据版权归原作者所有,基于开放数据二次处理加工得到,仅供学习使用。
  • 基于MODIS-NDVI的…省会宁县植覆盖率变化——郭瑞霞 (1).caj
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    本文利用MODIS-NDVI数据,分析了甘肃省会宁县近二十年来的植被覆盖变化情况,为区域生态环境保护提供科学依据。作者:郭瑞霞。 基于MODIS-NDVI的甘肃省会宁县植被覆盖度变化监测研究指出,通过使用MODIS卫星数据中的归一化差异植被指数(NDVI)可以有效评估特定区域内的植被覆盖情况及其随时间的变化趋势。该研究表明,在过去几年中,会宁县的植被覆盖率呈现出了显著的增长态势,这与当地的生态保护政策和植树造林活动密切相关。 这项研究不仅有助于了解当地生态环境变化的具体状况,还为制定更为科学合理的土地管理和环境保护策略提供了重要的数据支持和技术手段。通过持续监测NDVI的变化趋势,可以及时发现潜在的土地退化问题,并采取相应措施加以预防或修复,从而促进区域生态系统的健康和可持续发展。
  • 2018年MODIS每月中国1公里植(NDVI)空间分布
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    该数据集包含2018年中国地区基于MODIS卫星观测的月度植被指数(NDVI)信息,以1公里分辨率展示全国植被覆盖情况。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的1km NDVI数据。地区为中国,时间分辨率是每月一次,空间分辨率为每公里一像素,使用的是等积圆锥投影(Albers conical equal area),椭球模型为WGS84。 Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.
  • 2000-2018年MODIS 1公里年NDVI
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    本资源提供2000至2018年间,基于NASA MODIS卫星观测的全球1公里分辨率年度归一化差异植被指数(NDVI)数据集,用于长期生态系统研究与监测。 TIF格式的年NDVI数据可用于相关分析和趋势分析。原文件大小为2.6GB,压缩包大小为160MB,请确保有足够的存储空间来解压文件。
  • 2020年中国1公里分辨率MODIS(NDVI)空间分布
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    本数据集提供了2020年全国范围内每日更新的1公里分辨率MODIS NDVI值,详细描绘了中国植被动态变化情况。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的NDVI数据,并利用最大合成法生成对应年份的NDVI数据。地区为中国,时间分辨率是年度,空间分辨率为1km,采用Albers等面积圆锥投影坐标系,椭球为WGS84变形比例:1.0中央经线105度标准纬线25和47度。 Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.
  • NDVI2010年
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    NDVI植被指数2010年反映了该年度全球或特定区域植被的生长状况和健康程度,通过卫星遥感技术获取数据,用于评估环境变化、生态系统监测及农业研究等领域。 植被指数(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)能够准确反映地表植被覆盖状况。基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用与覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等领域得到了广泛应用。
  • 2021年MODIS中国1km NDVI空间分布
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    2021年MODIS中国1km NDVI空间分布数据集提供了详尽的植被生长情况分析,以高质量卫星遥感技术为基础,精确捕捉全国范围内植被指数变化。该数据集有助于深入研究环境科学、气候变化及生态学等领域。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪等步骤后,得到逐月的NDVI数据,并利用最大合成法生成对应年份的NDVI数据。该地区为中国,时间分辨率设定为年度,空间分辨率为1km;采用Albers圆锥等面积投影坐标系,椭球体使用WGS84标准。
  • 全球2020-2022年MODIS卫星山火集.rar
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    本资源提供2020至2022年间全球范围内的MODIS卫星山火监测数据,涵盖每日热点检测结果,适用于环境科学、生态学及气候研究等领域的分析与应用。 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪)是NASA在地球观测卫星系列中使用的传感器,安装于Terra和Aqua两颗卫星上,用于监测全球地表的环境参数,包括植被、水体、大气质量、土地覆盖变化以及森林火灾等。本数据集涵盖了2020年至2022年间MODIS卫星收集的全球山火信息,提供了关于火点位置、强度和范围的关键数据。 标题“modis卫星探测全球山火2020-2022数据集.rar”表明这是一个包含两年多时间跨度内全球山火事件的数据集合,文件格式为RAR压缩包。描述简洁地概述了该数据集的主要内容:MODIS卫星在全球范围内监测到的山火灾情信息。 标签“数据集”提示我们这是一组结构化数据,可能包括CSV、GIS或NetCDF等格式的文件,这些文件可以被地理信息系统(GIS)、遥感分析软件或其他数据分析工具用来进行进一步的研究和分析。根据压缩包内的子目录名称推测,该数据集包含以下几类文件: 1. **火点信息**:记录了每一场山火的具体位置、发生时间、持续时间和热力强度等关键指标。 2. **图像数据**:MODIS传感器获取的原始或处理后的山火热点红外图像,展示火灾分布和动态变化情况。 3. **元数据文件**:提供关于数据集详细信息,如采集日期、卫星轨道信息及传感器参数等。 4. **GIS图层**:可能包含矢量数据,包括火点边界、行政区划以及地形信息,在GIS环境中进行空间分析时非常有用。 5. **处理脚本或报告**:附带了用于预处理和分析的代码或文档,帮助用户了解数据来源及处理流程。 利用这个数据集,科研人员、环境学者、政策制定者与应急响应团队可以深入了解全球山火模式、趋势及其影响。例如,通过数据分析可研究火灾与气候条件、季节变化以及人类活动之间的关系;评估不同区域的火灾风险,并据此开发更有效的防火策略。此外还可以对比分析不同年份的数据来探讨气候变化对森林火灾行为的影响或评价特定地区的火灾管理效果。 此数据集是地球科学、环境研究及灾害管理领域的重要资源,为深入理解并应对全球山火问题提供了宝贵的支持和依据。
  • 2017年中国植覆盖指(NDVI).rar
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    该文件包含中国2017年植被覆盖指数(NDVI)数据,以RAR格式压缩存储。内容涵盖了全国范围内的植被健康状况与生长趋势分析。 数据为2017年中国归一化植被覆盖指数(NDVI),以栅格形式存储,可用于计算相关生态植被指数。