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中国1km分辨率数字高程模型数据集


DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Ele2vation Model)是流域地形、地物识别的重要原始资料。DEM 的原理是将流域划分为m 行n列的四边形(CELL),计算每个四边形的平均高程,然后以二维矩阵的方式存储高程。由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征,因此通过DEM 可提取大量的地表形态信息,这些信息包含流域网格单元的坡度、坡向以及单元格之间的关系等[7 ]。同时根据一定的算法可以确定地表水流路径、河流网络和流域的边界。因此从DEM 提取流域特征,一个良好的流域结构模式是设计算法的前提和关键。

数据包括:

1:1KM基础DEM

根据中国1:25万等高线和高程点形成的数据,包括DEM、山影、坡度、坡向图

2、SRTM 1km DEM

切割自全球1KM的SRTM数据,包括DEM、山影、坡度、坡向图

3、Aster GDEM

根据30米Aster GDEM,拼接、切割、重采样成1KM

文件格式都为:geotiff

数据集投影:

Projection = Albers Conical Equal Area",

GEOGCS["Krasovsky",

DATUM["Krasovsky", SPHEROID["Krasovsky",6378245,298.3000003760163]],

PRIMEM["Greenwich",0],

UNIT["degree",0.0174532925199433]],

PROJECTION["Albers_Conic_Equal_Area"],

PARAMETER["standard_parallel_1",25],

PARAMETER["standard_parallel_2",47],

PARAMETER["latitude_of_center",0],

PARAMETER["longitude_of_center",105],

PARAMETER["false_easting",0],

PARAMETER["false_northing",0],

UNIT["metre",1,]

数据范围:

Corner Coordinates:

Upper Left (-3656885.097, 6579746.944) ( 51d 4'21.50"E, 51d19'19.71"N)

Lower Left (-3656885.097, 1560746.944) ( 73d20'22.18"E, 9d42'56.35"N)

Upper Right ( 3405114.903, 6579746.944) (155d50'50.17"E, 52d29'29.44"N)

Lower Right ( 3405114.903, 1560746.944) (134d36'43.08"E, 10d27'15.15"N)

Center ( -125885.097, 4070246.944) (103d32'28.11"E, 37d57'32.64"N)


数据施引文献

  1. Wu, Jianjun, Zhou, Lei, Liu, Ming, Zhang, Jie, Leng, Song, Diao, Chunyuan. Establishing and assessing the Integrated Surface Drought Index (ISDI) for agricultural drought monitoring in mid-eastern China. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2013, 23:397-410. doi:10.1016/j.jag.2012.11.003查看
  2. Risk assessment of soil erosion in different rainfall scenarios by RUSLE model coupled with Information Diffusion Model: A case study of Bohai Rim, China查看
  3. Lajiao, Chen, Axing, Zhu, Chengzhi, Qin, Junzhi, Liu. Effectiveness Assessment of Soil Erosion Critical Source Areas for Soil and Water Conservation. Journal of Resources and Ecology, 2012, 3(2):138-143. doi:10.5814/j.issn.1674-764x.2012.02.005查看
  4. Lu, Chun Yan, Gu, Wei, Dai, Ai Hua, Wei, Hai Yan. Assessing habitat suitability based on geographic information system (GIS) and fuzzy: A case study of Schisandra sphenanthera Rehd. et Wils. in Qinling Mountains, China. Ecological Modelling, 2012, 242:105-115. doi:10.1016/j.ecolmodel.2012.06.002查看
  5. Yang G, Ye B, Xie X, Zhou L. Landscape change and the driving forces in source area of Shule River in arid northwest China[C]//Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2011 IEEE International. 2011: 664–667. doi:10.1109/IGARSS.2011.6049217查看
  6. Yang G, Ye B, Xie X, Zhou L. Dynamics of oasis landscape in inland Shule River basin in arid northwest China[C]//Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2010 IEEE International. 2010: 922–925. doi:10.1109/IGARSS.2010.5653756查看
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  8. Sheng Y, Li J, Wu J, Ye B, Wang J. A regional model to predict the distribution patterns of alpine permafrost in the western part of the Qilianshan Mountains, on the northeastern edge of the Qinghai-Tibetan Plateau[J]. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2009, 6(4): 5243–5278.查看
  9. Zhang, Qiang, Zhang, Xinshi. Impacts of predictor variables and species models on simulating Tamarix ramosissima distribution in Tarim Basin, northwestern China. Journal of Plant Ecology, 2012, 5(3):337-345. doi:10.1093/jpe/rtr049查看
  10. 吴雪娇,鲁安新,王丽红,等. 基于MODIS的长江源近10年积雪反照率时空分布及动态变化[J]. 地理科学. 2013(03): 371-377.查看
  11. 赵捷,徐宗学,左德鹏. 黑河流域潜在蒸散发量时空变化特征分析[J]. 北京师范大学学报(自然科学版). 2013(Z1): 164-169.查看
  12. 周伟, 杨峰, 钱育蓉, 李建龙. 天山北坡草地遥感分类及其精度分析. 草业科学, 2012, (10):1526-1532查看
  13. 钟聪, 杨忠芳, 夏学齐, 侯青叶, 姜伟. 青海省土壤有机碳储量估算及其源汇因素分析. 现代地质, 2012, (05):896-909查看
  14. 郭亚奇. 气候变化对青藏高原植被演替和生产力影响的模拟[D]. 中国农业科学院, 2012.查看
  15. 颜东海, 李忠勤, 高闻宇, 王璞玉, 董志文. 祁连山北大河流域冰川变化遥感监测[J]. 干旱区研究, 2012(02): 245–250.查看
  16. 更多施引文献

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