上海市2020年LAI叶面积指数数据.tif

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简介：
本数据集提供了上海市2020年的LAI（叶面积指数）信息，以栅格文件形式存储，适用于生态学、农林业及环境研究等领域。叶面积指数（LAI）是指单位土地面积上植物叶片总面积与该土地面积的比例。它是生态系统生产力模型以及全球气候、水文、生物地球化学和生态模型中的重要参数。获取LAI的方法主要有三种：接触测量法、仪器与半球数字摄影测量法及遥感反演法。前两种方法由于空间覆盖范围有限且难以持续监测，相比之下，使用遥感技术可以实现对全球范围内叶面积指数的长期连续观测。地理遥感生态网平台提供的叶面积指数数据产品是利用经验公式和多种卫星影像（如Landsat、MODIS等）进行反演得到的。这些数据涵盖了不同空间尺度，并以栅格形式呈现，为研究者提供了丰富的资源。

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上海市2020年LAI叶面积指数数据.tif

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本数据集提供了上海市2020年的LAI（叶面积指数）信息，以栅格文件形式存储，适用于生态学、农林业及环境研究等领域。叶面积指数（LAI）是指单位土地面积上植物叶片总面积与该土地面积的比例。它是生态系统生产力模型以及全球气候、水文、生物地球化学和生态模型中的重要参数。获取LAI的方法主要有三种：接触测量法、仪器与半球数字摄影测量法及遥感反演法。前两种方法由于空间覆盖范围有限且难以持续监测，相比之下，使用遥感技术可以实现对全球范围内叶面积指数的长期连续观测。地理遥感生态网平台提供的叶面积指数数据产品是利用经验公式和多种卫星影像（如Landsat、MODIS等）进行反演得到的。这些数据涵盖了不同空间尺度，并以栅格形式呈现，为研究者提供了丰富的资源。

2020年上海建筑面数据（城市与农村）SHP格式，含建筑面积、人口等信息

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本数据集提供了2020年上海市建筑层面的信息，包括城市和农村区域的建筑面积及人口统计数据，以矢量地理空间数据(SHP)格式呈现。建筑轮廓数据在城市内涝治理、可持续发展、建筑能源建模以及城市规划设计等领域得到了广泛应用。随着数字化时代的到来，城市化进程加快，对屋顶可靠信息的需求日益增加。快速获取准确的屋顶信息对于评估城乡发展趋势具有重要意义。文件大小可以反映数据的详细程度。

上海2020年停车场SHP数据

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本数据集包含上海市2020年的停车场信息，包括各停车场所处的具体位置、类型及容纳车辆数量等详细资料。上海2020年停车场的shp数据。

2020年297个地级市以上城市数据

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该资料集包含了2020年中国所有地级及以上城市的全面数据，涵盖人口、经济、社会等多方面信息，为研究与决策提供详实依据。截至2020年11月1日，根据各地第七次全国人口普查的公报数据，可以了解到各城市常住人口数量、面积以及人口密度，并且还可以得知60岁及以上人口的比例。

PROSAIL_5B_Matlab_叶面积；prosail反演_叶面积指数_辐射传输

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简介：PROSAIL模型是一款结合了叶片光谱学与冠层辐射传输理论的高级工具，适用于通过Matlab平台进行叶面积指数和叶片生物物理参数的估算。该模型广泛应用于遥感领域中对植被状况的研究与监测。辐射传输模型PROSAIL物理模型可以用来反演叶面积指数。

2000-2020年制造业上市公司数据

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本资料汇集了中国制造业自2000年至2020年间上市公司的全面数据，涵盖财务报表、行业分析及市场表现等关键信息。上市公司制造业数据大全/制造业上市公司数据大全（2000-2020年）包含以下详细时间范围内的各项指标：年份、证券代码、公司名称、行业名称、行业代码、所在省份、所在城市、流动比率、速动比率、权益乘数、公司规模、资产负债率、总资产净利润率、净资产收益率、总资产周转率、现金流比率、营业收入增长率等。此外，还包括董事人数和独立董事比例，并详细记录了当年联合申请的发明数量（包括实用新型和外观设计）共计73个指标。具体数据预览可以在提供的链接内查看。

2020年上海市10米精度土地覆盖与利用数据.rar

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本资源为2020年度上海市高分辨率（10米精度）的土地覆盖与利用数据集，涵盖全市范围内的详细土地使用情况。适合城市规划、地理研究等领域应用。 2020年发布了空间分辨率为10米的全球陆地覆盖数据集，该数据由大量GeoTIFF文件组成，并基于10m分辨率的哨兵影像数据及深度学习方法制作而成。此土地利用数据共分为十类：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水体、不透水面（建筑用地）、裸地和雪/冰。我们从官方渠道下载了该数据集，并将其坐标系由原来的墨卡托直角坐标系转换为WGS84地理坐标系。随后，根据最新的省市级行政边界对该数据进行裁剪处理，得到了每个省市的土地利用信息。最终结果中，每个省份的数据包含了各个市的信息，格式统一为TIF文件，并使用WGS84坐标系统表示。

2022年上海市建筑轮廓GIS数据

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本数据集包含了2022年上海市主要建筑物的地理信息，包括建筑物的位置、高度和形状等详细信息，采用GIS格式便于空间分析与规划应用。 GIS（地理信息系统）是一种结合了计算机硬件、软件以及地理数据的系统，用于获取、存储、管理和展示所有类型的地理信息。2022年上海建筑轮廓GIS数据是针对上海市建筑物边界及其相关属性信息的具体记录，在城市规划、建筑设计和环境研究等领域具有重要意义。理解GIS数据的基本结构至关重要。通常来说，这些数据由几何对象（例如点、线、面）以及属性数据组成。在这个案例中，“建筑轮廓”指的是以多边形形式表示的建筑物边缘，而“2022年上海”的说法意味着该数据反映了当年上海市的城市面貌。 1. **几何数据**：此类GIS数据通常存储为矢量格式，并包括一系列坐标点来描绘建筑物边界，这些坐标可以是经纬度值。在GIS系统中，通过空间操作（如叠加、缓冲区分析和距离测量）对这些几何对象进行处理。 2. **属性数据**：除了描述建筑轮廓的几何信息外，每个建筑物还可能包含丰富的属性信息，例如编号、产权归属、建筑面积、高度以及用途等。此类数据对于评估城市发展趋势、人口分布及能源消耗等方面具有重要作用。 3. **数据来源与采集**：GIS数据可通过多种方式获取，包括遥感卫星图像分析、无人机航拍和地面激光扫描（LiDAR）或人工测绘等方式。2022年的上海建筑轮廓数据可能结合了这些技术来确保其准确性和时效性。 4. **数据处理**：收集的数据需要经过预处理以保证质量，例如进行数据清洗、坐标系转换及拓扑错误检查等步骤。之后可以使用GIS软件（如ArcGIS或QGIS）进一步分析和可视化该信息。 5. **应用领域**： - 城市规划：评估土地利用效率，并预测城市发展需求。 - 建筑设计：为新建筑设计提供周边环境参考，考虑日照、视线及通风等因素。 - 灾害应急响应：火灾或地震等灾害发生时可快速获取受影响建筑信息以指导救援工作。 - 智慧城市应用：与物联网和大数据结合实现智能交通管理和智慧能源管理等功能。 - 商业分析：用于选址决策，评估人流量及消费潜力。 6. **数据更新与维护**：GIS数据需要定期进行更新以便保持其时效性。2022年的上海建筑轮廓数据可能已经过一次或多次更新，但未来仍需持续监测和更新以确保准确性。 7. **数据共享与隐私保护**：在公开分享时必须遵循相关法律法规，保证个人隐私及商业秘密不被泄露。总的来说，2022年上海的建筑轮廓GIS数据是城市规划管理的重要工具。它提供了丰富的空间信息帮助我们理解和塑造城市的未来，并通过深入挖掘和应用这些数据来解决城市发展中的各种问题推动可持续发展。

2025年上海市乡镇街道JSON数据

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本资料集提供了2025年上海各乡镇街道的详细信息，以JSON格式存储，便于开发者和研究人员进行地理信息系统、社会经济分析等领域的研究与应用。 2025年上海市区乡镇街道的JSON数据集中包含了黄浦区内各个街道的基本信息，详细列举了南京东路街道、外滩街道、半淞园路街道等多个街道的数据。这些数据不仅包括行政编码和邮政编码，还涵盖了总计252个街道的信息。对于需要进行地理位置分析、人口统计研究、城市规划或物流配送优化的研究人员来说，这类JSON格式的资源非常宝贵。通过这种方式可以方便地读取、解析和处理数据，并获取到详细的行政区划信息。这对于开发与城市管理和服务相关的信息系统至关重要。政府部门可以通过这些数据来评估并改进基础设施建设，提高服务效率；企业则可以根据街道级的信息优化其服务网络以更好地满足客户需求。此外，这类详细的数据还能够帮助研究人员深入了解黄浦区的空间分布情况及其内部各街道的经济、文化和社会特征等信息。结合人口普查数据可以分析不同区域的人口结构和迁移趋势，并为政策制定者提供参考依据。在实际应用中，这些详细的街道级数据支持多种应用场景。例如，在大数据分析领域，可以通过将它们与商业或交通等相关数据结合起来，来研究居民的消费习惯及出行模式等信息；而在灾害管理方面，则有助于更精确地评估影响范围并制订有效的疏散和救援计划。为了保证这类重要资源的数据准确性和时效性，相关部门应定期进行更新校正。同时，在公开分享时还需注意遵守相关法律法规以保护数据的安全和个人隐私权不受侵犯。综上所述，2025年上海市区乡镇街道的JSON数据集在城市管理、社会研究、商业分析及灾害应对等多个领域具有广泛应用价值，并且随着技术的进步其利用效率和应用深度也将得到进一步提升。

GLA的叶面积指数计算

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本文介绍了利用GLA数据进行叶面积指数（LAI）估算的方法和过程，探讨了该方法在植被研究中的应用价值。 GLA叶面积指数计算和植被覆盖计算的软件非常实用。