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中国土壤有机质分布的遥感分析(含TIF影像)

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简介:
本研究采用遥感技术对中国土壤有机质的分布情况进行深入分析,并提供包含详细数据的TIF影像图,为农业与环境科学提供重要参考。 中华全国范围的土壤有机质分布Tiff影像可以用于进行全国范围内的土壤成分分析。该数据采用WGS84坐标系。

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  • TIF
    优质
    本研究采用遥感技术对中国土壤有机质的分布情况进行深入分析,并提供包含详细数据的TIF影像图,为农业与环境科学提供重要参考。 中华全国范围的土壤有机质分布Tiff影像可以用于进行全国范围内的土壤成分分析。该数据采用WGS84坐标系。
  • 速效钾(基于技术)TIF
    优质
    本研究利用遥感技术分析了中国土壤中的速效钾含量,并以TIF影像形式展示其空间分布特征。 中华全国范围土壤速效钾分布tiff影像可以用于进行全国范围内的土壤成分分析。该图像是基于WGS84坐标系制作的。
  • 空间图.jpg
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    本图为一幅展示不同区域土壤中有机质含量空间分布情况的地图,旨在通过可视化手段揭示土壤健康与碳循环的关键信息。 广义上来说,土壤有机质是指存在于土壤中的所有含碳的有机物质,包括各种动植物残体、微生物及其分解和合成的各种有机物。
  • 数据库:类型、地、pH值及空间
    优质
    本研究构建了详尽的中国土壤数据库,涵盖多种土壤类型的地理分布、质地特性、酸碱度(pH)以及有机碳含量,为农业、环境科学和土地管理提供重要数据支持。 格式:.tif 坐标系:WGS84 分辨率:0.0083333333
  • 图(GIS格式)
    优质
    本资源为中国地理信息系统中的土壤分布数据集,以GIS格式提供全国范围内的详细土壤类型及分部信息。 中国土壤分布图以GIS格式中的SHP文件形式提供,属于基础地理信息数据。
  • 30S栅格格式数据:AWC_CLASS(效水量)
    优质
    本数据集提供中国区域30秒栅格分辨率下的土壤有效水分含量分类信息,为农业、水资源管理和生态环境研究等应用领域提供了重要参考。 中国土壤数据采用30S栅格格式:AWC_CLASS表示土壤有效水含量。
  • 1:100万比例尺地空间数据
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    该数据集为中国提供了详细的土壤质地空间分布信息,以1:100万的比例尺展现了全国范围内的土壤颗粒组成情况。 中国土壤质地的空间分布数据是基于1:100万比例尺的土壤类型图以及第二次全国土壤普查所得的剖面资料编制而成的。该数据依据砂粒、粉粒与黏粒的比例来进行土壤质地分类,具体分为三类:Sand(砂土)、Silt(粉砂土)和Clay(黏土)。每一类别均以百分比的形式表示不同颗粒物质所占比例。
  • 数学建模数据集
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    本数据集包含全国范围内不同类型的土壤分布信息,通过建立数学模型分析影响土壤类型和分布的关键因素。适用于科学研究与地理建模。 这段文字主要涉及数学建模、数据集以及中国土壤分布图的含义与应用,并且提到了百度网盘作为分享平台的作用。 首先,数学建模是一种通过创建模型来模拟现实世界现象的方法,它有助于预测未来趋势、解释复杂问题和优化决策过程。在地理信息科学和环境科学研究中,这种技术常被用于分析土壤分布情况、评估土壤质量以及预测土壤侵蚀等问题。 数据集指的是收集的大量数据集合在一起,并以电子形式存储起来的一组资料。这些数据对于进行实验研究、建立模型理论验证及提出新的见解至关重要。具体来说,在中国土壤分布的数据集中可能包含了不同地区土壤类型的具体信息,如化学成分、物理属性、水分含量和pH值等。 土壤分布图是GIS系统中的重要组成部分,能够直观地展示出各种类型的土壤在特定区域内的地理分布情况。结合地形、气候及植被等因素的信息后,这种图表对于农业规划、环境管理以及灾害预防等方面具有重要的参考价值。 百度网盘作为一个云存储服务工具,允许用户通过网络上传和分享文件资料。因此,在本例中提到的中国土壤分布图的数据集可以通过该平台提供的链接进行在线获取与下载操作。 在处理这类数据时,确保其准确性和完整性至关重要,并且可能需要对原始数据执行一系列预处理步骤(如清洗、格式转换及标准化等)。经过模型分析之后的研究成果可用于识别土壤污染情况、评估土地资源质量以及制定合理的规划方案等方面的应用场景中。 综上所述,关于数学建模的数据集和中国土壤分布图的知识点涵盖了数学建模的基本概念、数据集的定义与作用价值、GIS系统中的信息呈现方式及百度网盘平台的功能特性。这些知识点对于环境科学领域内的研究人员和技术人员来说都是必不可少的基础内容。
  • 30S栅格格式数据(T_USDA_TEX: 实数,USDA类)
    优质
    这段数据集包含了采用中国30秒栅格格式的美国农业部(USDA)土壤质地分类系统的土壤信息,以实数值形式呈现。适用于精确研究和分析特定区域土壤特性。 中国土壤数据30S(T_USDA_TEX:Real)是中国土壤类型空间分布数据,来源于2009年联合国粮农组织(FAO)与维也纳国际应用系统研究所(IIASA)构建的统一世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1)(HWSD),采用的是美国农业部(USDA)的土壤质地分类。
  • 基于宽窄波段综合光谱指数反演
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    本研究提出了一种结合宽窄波段光谱信息的新型指数方法,以提高对土壤有机质含量的遥感估算精度。通过优化算法处理多源卫星数据,实现大范围、高精度的土壤有机质监测。 本段落对比了基于宽波段与窄波段建立的土壤有机质(SOM)含量预测模型及其空间分布差异性,并采用地面高光谱测量及土质分析验证利用卫星遥感数据监测土壤基本生态参数的可行性。研究对象为天山北麓地区的土壤,通过计算实测光谱反射率并运用宽波段和窄波段两种方式获取综合光谱指数,与无人干扰区、人为干扰区中的有机质进行相关性及主成分分析。选取了特征向量值较优的综合光谱指数作为自变量,并使用多元线性回归(MLR)模型以及偏最小二乘回归(PLSR)模型分别建立了在无人干扰区和人为干扰区中宽波段与窄波段下的SOM高光谱预测模型,进行了模型验证、对比及优选。最终基于最佳的预测模型对研究区域进行土壤有机质含量的空间分布反演及分析。 结果显示,在相关性分析和主成分分析的基础上选择了无人干扰区内窄波段的盐分指数2(SI2)、盐分指数3(SI3),以及比值植被指数(RVI)与归一化植被指数(NDVI),宽波段下的盐分指数1(SI1)、SI2,RVI和NDVI作为自变量建立有机质含量模型。在人为干扰区选择了窄波段的SI1、SI3及RVI和NDVI以及宽波段下SI1、SI2与重归一化植被指数(RDVI),同样建立了MLR和PLSR模型。