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全球2020-2022年MODIS卫星山火监测数据集.rar

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简介:
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。

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  • 2020-2022MODIS.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。
  • 基于20092020GOSAT和OCO-21°陆地XCO2
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    本数据集利用2009至2020年间GOSAT与OCO-2卫星收集的信息,提供全球范围内1°分辨率陆地区域的大气二氧化碳干空气摩尔分数(XCO2)测量值。 全球1°陆地测绘XCO2数据集(Mapping-XCO2)源自GOSAT和OCO-2卫星在2009年4月至2020年12月期间的XCO2反演结果。该数据产品以GeoTIFF格式提供,包含两种时间分辨率:3日和月度。 对于3天的数据文件,包括网格化后的XCO2值及映射不确定性,并分别命名为“MappingXCO2_Date.nc”和“MappingUncertainty_Date.nc”。其中,“日期”标志从2009年4月20日起开始计数,共1426个时间单位。 每月数据文件则仅包含XCO2信息,格式为“MappingXCO2_YYYY_MM.tif”,其中“YYYY”代表年份,“MM”表示月份。 该数据集覆盖的地理范围是从南纬56°至北纬65°以及西经169°到东经180°之间的全球陆地区域。空间参考系统为地理坐标系下的经纬度值,文件总大小约为1.03GB,包含2,993个文件。
  • 2022MODIS0.05度NDVI植被指栅格.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。
  • 分布-喷发分布
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    本数据集汇集了世界各地火山的位置及活动记录,详尽展示了历史上的火山喷发现象及其地理分布情况。 来自国家海洋和大气管理局(NOAA)的重大火山喷发数据库包含与全球火山活动相关的指标。大卫·奥德尔利用该数据集创建了一个全局地形图,并生成一个HTML文件,显示2010年至2018年间最近的火山喷发现象,这些现象以颜色标记表示不同类型的火山,并伴有含有位置信息的数据弹出说明。此数据集包含36列字段,涵盖了各种火山特性以及与喷发相关的经济和人类影响方面的数据。该数据由NOAA的重大火山喷发数据库提供并经大卫·奥德尔整理后形成。
  • 基于多代1993~2011海平面变动(2012
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    本研究利用多代卫星测高技术,分析了1993至2011年间全球海平面的变化趋势及其地域差异,为气候变化研究提供重要数据支持。 通过联合使用T/P及Jason-1/2测高卫星的数据与验潮站数据,我们确定了各高度计的长期低频漂移,并建立了统一的海面高观测值系统。研究结果表明,在1993年至2011年间,全球平均海平面以每年3.12±0.4毫米的速度上升。此外,该期间内海平面的变化与ENSO(厄尔尼诺-南方涛动)事件显示出较强的关联性。
  • KM5_NC4.rar_KM5_Nc4_Nc4_基于葵花8号点提取技术_葵花
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    本资源包包含基于葵花8号卫星数据开发的火点检测技术文档和源代码,旨在提升森林火灾等热点事件的早期监测与预警能力。 该程序可以利用葵花8号静止气象卫星实时提取火点。
  • 基于黑龙江MODIS的NPP产品(2000/2005/2010/2015/2020)五
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    本研究利用MODIS卫星数据,分析了黑龙江地区在2000至2020年间每五年一次的NPP(生态系统净初级生产力)变化情况,揭示生态环境演变趋势。 NPP产品基于MODIS数据源生成。在Google Earth Engine (GEE) 中调用的数据为 MODIS/006/MOD17A3HGF。NPP代表陆地植被净初级生产力,即地球表面绿色植物单位时间内单位面积上通过光合作用产生的有机物质总量减去自养呼吸消耗的部分。从本质上讲,植被净初级生产力的形成主要涉及碳的固定与消耗,它与全球碳平衡和碳扰动等密切相关,是表征陆地生态过程的关键参数。
  • 东省2014-2022POI矢量.rar
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    本资源包含山东省自2014年至2022年的POI(点兴趣)矢量数据集,涵盖全省各地市主要地点信息。适合地理信息系统、城市规划及交通研究等领域的专业人士使用。 2014年至2022年期间的矢量数据POI(兴趣点)通常指互联网电子地图中的点类数据,基本包含名称、地址、坐标及类别四个属性。这些数据源于基础测绘成果DLG(数字线划地图)产品中点类的地图要素矢量数据集以及OSM详细的数据内容系列。其矢量要素格式主要包括点要素、面要素和线要素。 时间跨度从2014年至2022年,期间形成了较为完整的时间序列,并且随着时间的推移,这些数据的内容也变得越来越丰富。例如,在这段时间内,SHP数据包所占内存大小由最初的约200M增长到了大约2G左右。
  • 2019至2022海洋热浪的日度
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    该数据集提供了2019年至2022年间全球海洋热浪的日度记录,详细展示了各海域温度异常情况,为研究气候变化影响提供重要依据。 海洋热浪(MHW)是指在海洋中持续五天或更长时间的极端高温事件,会对海洋生物造成严重破坏,并对气候系统和社会经济产生重大影响。根据美国国家海洋和大气管理局(NOAA)发布的2019年至2020年的全球遥感最佳插值(OI)SST V4高分辨率数据,并参考先前的研究成果,MHW被定义为海表温度超过过去90年历史记录中的第90个百分位数至少连续五天的事件。该数据集展示了从2019年至2022年间全球海洋热浪的日强度情况,以NETCDF格式存储,水平分辨率为0.25°×0.25°,时间步长为一天,在没有发生海洋热浪的时间段内,则数据被记录为零。该数据集可以作为研究过去近40年中海洋极端事件季节性到年代际变化的基础资料,并探讨全球变暖对海表温度的影响。
  • 2019灾统计
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    本报告详尽分析了2019年全球各地火灾发生情况,涵盖火灾次数、损失规模及伤亡人数等数据,并探讨其成因与影响。 2019年世界各国火灾数据以CSV格式提供,包含经纬度信息,可以导入到ArcMap中进行分析。该数据集包含了火灾发生的事件详情及强度等相关信息。