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SEIB-DGVM：全球植被动态模型!

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简介：
简介：SEIB-DGVM是一款先进的全球植被动态模型，用于研究气候变化对生态系统的影响及生物地球化学循环。该模型结合了详细的生态过程模拟与大规模地理信息系统数据，为科学家提供了一个强大的工具来预测未来环境变化下的植被分布和结构变化。 seib-dgvm全球植被动态模型是一个非常著名的植被动态模型，在地学和生态学等领域得到了广泛应用。现上传该模型的Fortran代码，欢迎各位讨论。

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  • SEIB-DGVM：全球植被动态模型!
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    简介：SEIB-DGVM是一款先进的全球植被动态模型，用于研究气候变化对生态系统的影响及生物地球化学循环。该模型结合了详细的生态过程模拟与大规模地理信息系统数据，为科学家提供了一个强大的工具来预测未来环境变化下的植被分布和结构变化。 seib-dgvm全球植被动态模型是一个非常著名的植被动态模型，在地学和生态学等领域得到了广泛应用。现上传该模型的Fortran代码，欢迎各位讨论。
     
  • 前景植被模型
    优质
    前景植被模型是指用于模拟和预测特定区域内植物群落生长、分布及其动态变化的数学或计算机模型。这类模型能够帮助生态学家、环境规划者以及政策制定者理解植被如何响应气候变化、土地利用改变等各类环境压力，进而支持可持续的土地管理和生态保护决策。 使用MATLAB编写的prospect植被模型具有很高的参考价值。反射率求解部分被编写成了函数的形式。
     
  • 植被遥感实践课程——聚焦植被辐射传输模型
    优质
    本课程专注于植被遥感技术与应用，重点探讨植被辐射传输模型原理及其在实际中的运用，旨在提升学生对植被监测和生态研究的理解。 植被遥感上机课程主要涉及植被辐射传输模型的应用与实践。其中重点介绍了PROSAIL这一重要的工具和方法。通过本课程的学习，学员可以深入了解如何使用该模型进行相关研究和应用开发。 （注：原句中没有包含链接、联系方式等信息，因此在重写时保留了原有内容的完整性）
     
  • MyOpenGL 动态三维球体模型
    优质
    MyOpenGL动态三维球体模型是一款利用OpenGL技术开发的互动式3D应用软件，该应用能够呈现一个逼真的动态球体，并允许用户通过各种参数对其进行调整和探索。 本段落介绍了一种基于MFC 和OpenGL 的三维图形开发方法，并通过使用OpenGL 函数库在MFC 中实现三维绘图的功能。
     
  • Liberty 植被辐射传输模型分析
    优质
    《Liberty》是一款先进的植被辐射传输模型分析工具，用于精确模拟和研究太阳光与地球表面植物间的相互作用及其对环境的影响。 Liberty 辐射传输模型能够模拟针叶的光谱特性，并提供反射率和透射率数据及光谱曲线，可用于反演针叶生化参数。该模型还可以与冠层辐射传输模型结合使用，以反演冠层参数。
     
  • 中国植被类型.rar
    优质
    本资源为中国植被类型的详细介绍，涵盖主要植被分布区域、特征及影响因素，适用于地理学和生态学的学习与研究。 中国植被类型数据可以在ArcGIS和Maxent软件上使用。
     
  • WebGL太阳地球月球三维动态旋转模型
    优质
    本作品是一款基于WebGL技术开发的互动式天文模型，生动展示了太阳、地球和月球之间的相对运动及三维空间关系。用户可以全方位观察天体间的动态变化，深化对宇宙知识的理解与体验。 使用原生WebGL以及JavaScript实现了一个最简单的三维旋转模型。该模型实现了地球绕太阳旋转和月球绕地球旋转的功能，代码简洁且易于阅读。
     
  • GL200-ALBERS植被类型数据
    优质
    GL200-ALBERS植被类型数据是一套基于Albers等面积锥形投影系统的全球植被分类数据集，涵盖超过23种主要植被类型，为生态学研究及气候变化影响评估提供详实信息。 植被类型数据可用于计算光能转化率ε、植被层入射光合有效辐射的吸收比例FPAR等重要因子。编号1至22依次为：落叶针叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶阔叶林、灌丛、疏林、海边湿地、高山亚高山草甸、坡平原、平原草地、荒漠草地、草甸、城市区域、河流水体、湖泊水域、沼泽地以及冰川地带。此外，还包括裸岩区和砾石区的描述，并且列出了荒漠环境及耕地地区的情况，最后是高山亚高山草地。
     
  • 2022年MODIS全球0.05度NDVI植被指数栅格数据集.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。