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地表温度数据样本.zip

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简介：
地表温度数据样本包含全球不同地区的地表温度测量值，适用于气候变化研究、环境监测及地理信息系统开发等领域。 全球地表温度数据样例可供参考，在ArcGIS或谷歌地球中查看效果。此格式为标准格式，可作为同行之间的参考依据。

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  • 地表温度数据样本.zip
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    地表温度数据样本包含全球不同地区的地表温度测量值，适用于气候变化研究、环境监测及地理信息系统开发等领域。 全球地表温度数据样例可供参考，在ArcGIS或谷歌地球中查看效果。此格式为标准格式，可作为同行之间的参考依据。
     
  • 地表温度数据集.zip
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    本数据集包含全球各地多年来的地表温度观测记录，适用于气候变化研究与环境科学分析。 数据集包含以下内容： 全球陆地及海洋温度（GlobalTemperatures.csv）： - Date：记录了自1750年起的平均陆地气温以及从1850年开始的最高、最低陆地气温与全球海洋及陆地综合气温。 - LandAverageTemperature：表示摄氏度下的全球平均气温。 - LandAverageTemperatureUncertainty：围绕平均值的95%置信区间。 - LandMaxTemperature：表示摄氏度下全球最高的平均温度记录。 - LandMaxTemperatureUncertainty：代表最高地面温度附近的95%置信区间。 - LandMinTemperature：显示摄氏度下的最低全球平均气温数据。 - LandMinTemperatureUncertainty：最低地表温度的95%置信范围。 - LandAndOceanAverageTemperature：表示以摄氏为单位记录的全球陆海综合平均气温。 - LandAndOceanAverageTemperatureUncertainty：代表全球陆海平均温度的95%置信区间。 其他文件包括： - 按国家和地区划分的全球平均地表温度（GlobalLandTemperaturesByCountry.csv） - 各州范围内的全球平均地表温度数据（GlobalLandTemperaturesByState.csv） - 主要城市的全球陆地气温记录（GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv） - 按城市分类的全球陆地气温信息（GlobalLandTemperaturesByCity.csv）。
     
  • 基于MODIS数据的地表温度反演资料.zip
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    本资料集包含利用MODIS卫星遥感数据进行地表温度反演得到的数据，适用于气候变化、城市热岛效应等领域的研究。 “基于Modis数据的地表温度反演” 实验过程中需要用到的资料包括：学生作业、Esri 公开培训资料以及网络公开资料。相关博客内容可以参考以获取更多帮助和指导。由于所用资源均为公开资料，无需积分下载，如有需要可自行查找并下载所需材料。
     
  • 全球地表温度月度数据集（1980-2022）NOAAGlobalTemp
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    NOAAGlobalTemp提供自1980年至2022年详尽的全球地表温度月度数据，涵盖陆地与海洋区域，为气候变化研究和监测提供了关键资料。 全球地表温度数据集NOAAGlobalTemp由全球海洋表面（水）温度（SST）数据集与全球陆地表面空气温度数据集组成。时间分辨率为1880年1月至2022年2月的月值数据，空间分辨率5°×5°。数据保存格式为.nc文件，可使用ArcGIS软件中的“创建NetCDF栅格图层”工具打开。 在尝试打开数据时可能会遇到一些问题，例如无法正常读取，请参考以下参数设置： 通常选中文件后相关参数会自动填充；如不显示相关参数，请将.nc文件放到非中文字符的相对浅一点的路径下（比如放在桌面）。具体输入如下： - netCDF 文件：C:\Wsers\PZL\Desktop\air.mon.anom.v4.ne - 变量：alrX - 维度：lon - Y维度：lat - 输出栅格图层：air_Layer 可选参数包括波段维度、尺寸值和时间值选择方法，像元配准设置为CENTER。
     
  • 基于Landsat 8与Landsat 7温度数据的地表温度反演
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    本研究利用Landsat 8和Landsat 7卫星的数据，开发了一种地表温度反演方法，旨在提高城市热岛效应监测精度。 在遥感应用领域，地表温度的反演是关键的技术之一。本段落将详细介绍如何使用Landsat8 和 Landsat7 的数据来反演出准确的地表温度。 首先，需要从美国地质调查局（USGS）下载相应的Landsat 数据，并对头文件进行必要的修改以适应ENVI 软件的操作需求。具体而言，就是把“LANDSAT”改为L1Landsat8 以便于后续的数据处理流程。 数据的预处理包括辐射定标、计算NDVI（归一化植被指数）、评估植被覆盖度、确定地表比辐射率和黑体亮度等步骤。 其中，辐射定标是将传感器测得的信号转换成实际的地表反射率的过程。而NDVI 的计算则可以反映出区域内的植物生长状况。此外，通过NDVI 值还可以进一步估算出具体的植被覆盖比例。 接下来是对地表比辐射率和黑体亮度进行测定：前者基于已知的表面性质来推算其发射特性；后者则是依据特定的地表温度与材料属性计算出来的理想化热源强度值。 最后一步是利用Landsat 数据中的红外波段信息，通过公式（1321.08）alog(774.89b1+1)-273 来反演地表的实际温度。这里的“b1”代表了相应的红外波段数据。 对于Landsat 7 的处理流程与上述的Landsat 8 类似，但需要注意的是对MTL 文件进行适当的调整后才能开始后续的操作步骤。 总结来说，在遥感领域中使用Landsat 数据来反演地表温度是一项重要而复杂的技术。这需要我们掌握从数据下载到最终结果输出的一系列处理技巧，并且要能够灵活运用多种计算方法和公式，以确保所获得的温度值尽可能准确可靠。 相关知识点包括： - 遥感应用中的温度反演技术 - Landsat8 和Landsat7 数据预处理流程 - 辐射定标的原理与实现方式 - NDVI 计算及其意义 - 植被覆盖度估算的方法论 - 地表比辐射率的测定技巧 - 黑体亮度计算规则 相关概念： 1. 遥感应用 2. 温度反演技术 3. Landsat8 和Landsat7 数据特点 4. 辐射定标原理 5. NDVI 指数定义与用途 6. 地表覆盖分析 7. 材料发射特性
     
  • 全球陆地与海洋的地表温度数据集
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    该数据集汇集了全球陆地及海洋表面的详细温度记录，为气候变化研究、气象预报和生态学分析提供了宝贵资源。 地表温度数据集涵盖了全球陆地和海洋的温度情况。
     
  • 地表温度数据集：应对气候变化的关键.zip
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    本数据集包含全球各地的地表温度记录，旨在帮助研究者分析和预测气候变化趋势，支持相关领域的科学决策。 气候变化与地表温度数据集包含多个文件： 1. **全球陆地和海洋及陆地温度（GlobalTemperatures.csv）**： - Date：从1750年开始记录平均陆地温度，而最高和最低陆地温度以及全球海洋和陆地的综合温度则自1850年起开始计算。 - LandAverageTemperature：表示全球平均陆地气温（以摄氏度为单位）。 - LandAverageTemperatureUncertainty：围绕上述平均值的95%置信区间。 - LandMaxTemperature：代表全球最高陆地温度（同样使用摄氏度作为测量标准）。 - LandMaxTemperatureUncertainty：给出最高的陆地气温附近的95%置信区间的范围。 - LandMinTemperature：表示全球最低平均陆地温度（以摄氏度为单位）。 - LandMinTemperatureUncertainty：提供最低地面温度的95％置信区间。 - LandAndOceanAverageTemperature：代表全球综合平均陆地和海洋气温，同样使用摄氏度作为测量标准。 - LandAndOceanAverageTemperatureUncertainty：给出全球平均陆地与海洋温度的95%置信区间的范围。 其他相关的数据文件包括： - 按国家/地区划分的全球平均陆地温度（GlobalLandTemperaturesByCountry.csv） - 各州的全球平均陆地温度（GlobalLandTemperaturesByState.csv） - 主要城市的全球陆地温度（GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv） - 按城市分类的全球陆地气温数据集（GlobalLandTemperaturesByCity.csv）
     
  • 2022年中国1km MODIS地表温度(LST)空间分布数据集.zip
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    本数据集包含2022年全国范围内每日每小时的1公里分辨率MODIS地表温度（LST）信息，适用于气候变化、城市热岛效应及生态环境监测等研究。 该地表温度LST数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD11A2。MOD11A2的空间分辨率为1km，时间分辨率为8天。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪得到的8天分辨率的LST数据，在此基础上再对栅格进行平均处理以获得对应年份的数据。地区为中国，时间为2022年，时间分辨率为年，空间分辨率为1km。所用坐标系为Albers conical equal area投影系统，椭球采用WGS84标准。 引用：Wan, Z., Hook, S., Hulley, G. (2015). MOD11A2 MODIS/Terra Land Surface Temperature/Emissivity 8-Day L3 Global 1km SIN Grid V006 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed from https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD11A2.006
     
  • 中国2016年1km MODIS地表温度(LST)空间分布数据集.zip
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    该数据集为中国2016年度基于MODIS卫星遥感影像生成的1公里分辨率的地表温度（LST）空间分布信息，适用于气候变化、城市热岛效应等研究领域。 该地表温度LST数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD11A2。MOD11A2的空间分辨率为1公里，时间分辨率为8天。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到的8天分辨率的LST数据（空间分辨率为1公里），再对这些栅格进行平均处理以获得对应年份的LST数据。地区为中国；时间分辨率为年度，空间分辨率为1公里；采用的是Albers圆锥等面积投影坐标系，椭球模型为WGS84。 引用：Wan, Z., Hook, S., Hulley, G. (2015). MOD11A2 MODIS/Terra Land Surface Temperature/Emissivity 8-Day L3 Global 1km SIN Grid V006 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed 2022-06-07。