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广东2000-2010年每月1公里NDVI数据集.zip

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简介:
本数据集包含广东省自2000年至2010年间每月每公里尺度的归一化差异植被指数(NDVI)信息,适用于生态系统监测与研究。 该植被指数(NDVI)数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪操作后,得到了逐月的1km NDVI数据。所使用的投影坐标系是WGS 84 UTM分带系统。 引用来源:Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 下载和使用数据时,请尊重版权,基于开放数据进行二次处理加工仅供学习用途。

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  • 广2000-20101NDVI.zip
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    本数据集包含广东省自2000年至2010年间每月每公里尺度的归一化差异植被指数(NDVI)信息,适用于生态系统监测与研究。 该植被指数(NDVI)数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪操作后,得到了逐月的1km NDVI数据。所使用的投影坐标系是WGS 84 UTM分带系统。 引用来源:Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 下载和使用数据时,请尊重版权,基于开放数据进行二次处理加工仅供学习用途。
  • 2000-2018MODIS 1NDVI
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    本资源提供2000至2018年间,基于NASA MODIS卫星观测的全球1公里分辨率年度归一化差异植被指数(NDVI)数据集,用于长期生态系统研究与监测。 TIF格式的年NDVI数据可用于相关分析和趋势分析。原文件大小为2.6GB,压缩包大小为160MB,请确保有足够的存储空间来解压文件。
  • 新疆2011-20211NDVI.zip
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    该数据集包含新疆地区从2011年至2021年间每月的植被指数(NDVI)信息,以1公里分辨率提供,适用于生态变化、土地利用及气候变化研究。 该植被指数(NDVI)数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的NDVI数据。 投影坐标系:WGS 1984 UTM分带 时间分辨率:每月一次 空间分辨率:1 km 引用文献: Didan, K. (2015). MODISTerra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 下载的数据版权归原作者所有,基于开放数据进行二次处理加工得到的成果仅供学习使用,请支持正版。
  • 江苏省2011-20211NDVI.zip
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    该数据集包含江苏省从2011年至2021年间逐月的植被指数(NDVI)信息,空间分辨率为1公里。适用于生态学、农林业及气候变化研究等领域。 该植被指数(NDVI)数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪操作后,得到逐月1km的NDVI数据。 引用文献:Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC. https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A3.006 投影坐标系:WGS 1984 UTM分带 时间分辨率:逐月 空间分辨率:1 km 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,请支持正版!
  • 2018MODIS中国1植被指(NDVI)空间分布
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    该数据集包含2018年中国地区基于MODIS卫星观测的月度植被指数(NDVI)信息,以1公里分辨率展示全国植被覆盖情况。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的1km NDVI数据。地区为中国,时间分辨率是每月一次,空间分辨率为每公里一像素,使用的是等积圆锥投影(Albers conical equal area),椭球模型为WGS84。 Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.
  • 2020中国1分辨率MODIS植被指(NDVI)空间分布
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    本数据集提供了2020年全国范围内每日更新的1公里分辨率MODIS NDVI值,详细描绘了中国植被动态变化情况。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列,原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km,时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的NDVI数据,并利用最大合成法生成对应年份的NDVI数据。地区为中国,时间分辨率是年度,空间分辨率为1km,采用Albers等面积圆锥投影坐标系,椭球为WGS84变形比例:1.0中央经线105度标准纬线25和47度。 Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.
  • 1998-2020中国度1km NDVI
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    本数据集涵盖了从1998年至2020年间中国区域每月的归一化差异植被指数(NDVI)信息,空间分辨率为1公里。该数据有助于研究长时间序列上的植被变化动态与生态系统响应。 NDVI数据集基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据生成,采用最大值合成法制作,时间跨度为1998年至2020年,格式为tif文件,并已按年份对月度数据进行打包压缩。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布及变化状况。
  • NDVI植被指2010
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    NDVI植被指数2010年反映了该年度全球或特定区域植被的生长状况和健康程度,通过卫星遥感技术获取数据,用于评估环境变化、生态系统监测及农业研究等领域。 植被指数(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)能够准确反映地表植被覆盖状况。基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用与覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等领域得到了广泛应用。
  • 中国20052010人口分布1精度).rar
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    该文件包含中国在2005年和2010年的高精度人口分布数据,空间分辨率精确至1公里。适用于地理、社会学等领域的深入研究与分析。 全国1KM精度的人口数量数据(2005年、2010年)是地理信息系统(GIS)中的重要资源,为研究中国人口分布提供了详细的统计数据。这些数据基于每十年一次的两次全国性普查——第五次和第六次人口普查分别在2000年与2010年进行,并通过高精度网格系统整理而成,每个一平方公里的网格内包含了相应年度的人口统计数字。 该类数据广泛应用于社会科学研究、城市规划、政策制定及市场分析等领域。具体而言: - 人口普查是国家定期进行全面统计的重要手段,为政府决策提供基础信息。 - 栅格数据模型将地球表面划分为一系列相等大小的正方形单元(栅格单元或像素),每个单位具有特定属性值如人口数量,便于空间分析和可视化表达。 - 精度达到1公里意味着每平方公里的数据提供了相对较高的分辨率,有助于更准确地了解局部地区的人口密度与变化情况。 - 通过GIS软件处理这些数据可以揭示人口分布与其他地理因素之间的关系。 - 社会科学学者可利用该类资料研究人口增长趋势、城乡迁移模式及老龄化问题等议题。 - 城市规划者能够根据此信息优化公共服务设施的布局,如学校和医院的位置安排以及住房建设计划,确保资源分配合理高效。 - 政府决策层则能依据这些数据调整相关政策以适应不断变化的人口结构需求。 - 商业机构亦可通过分析此类人口资料更好地进行市场定位与推广活动。 此外,提供这类高质量的数据共享下载服务促进了学术交流及公众对人口问题的理解。处理大规模地理信息时可能需要掌握相关技能如数据清洗、空间统计模型等技术以有效提取和展示有价值的信息。 全国1KM精度的人口数量数据(2005年、2010年)不仅为研究中国的人口动态提供了基础资料,还在多个领域内发挥着重要作用。
  • 中国降雨量2000-2010).zip
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    该资料包包含了2000年至2010年间中国各地区的年度降雨量数据。以CSV格式存储,方便进行数据分析和气候变化研究。 2000年至2010年间全国各站点的年降雨量数据包括了各个站点的具体位置(经纬度)以及相应的降水量记录。