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2000-2012年黑河流域1km LAI产品

算法首先采用冠层BRDF模型,将冠层反射率表示为LAI/FAPAR、波长、土壤和叶片反射率、聚集指数、入射和观测角度等一系列参数的函数。针对几个关键参数建立了参数表作为反演的输入。然后输入经过预处理的地表反射率数据和土地覆盖数据,用查找表(LUT)法反演得到LAI产品。详细算法参见参考文献。 图像格式:tif 图像大小:每景1M左右 时间范围:2000-2012年 时间分辨率:8天 空间分辨率:1km...

HOME框架下GBHM模型观测与模拟数据集

本数据集包括黑河上游流域(莺落峡以上流域)GBHM(Geomorphology-based Hydrological Model)模型的驱动数据、基础数据和参数数据。这里所指的GBHM模型是在原模型基础上,基于HOME建模框架实现的模块化GBHM模型。模型驱动数据包括降水、温度、湿度、风速、日照时数,源自中国气象科学数据共享服务网;模型基础数据包括高程(SRTM V4)、坡度、山坡长度、土壤类型、土地利用类型;模型参数包括叶面积指数(源自GLOBMAP LAI product, 8-day, 2001-2011)、土壤参数(包括VG模型四参数与饱和导水率,源自戴永久China dataset of soil hydraulic parameters)、河道参数(源自高冰)、植被参数(源自高冰)。所有空间数据采用LAMBERT_AZIMUTHAL投影,空间分辨率为1km。...

黑河流域2001-2011年时空连续LAI数据集

基于MODIS 的LAI产品(MCD15A2和MOD15A2)利用改进的HANTS算法去云重建得到了2001-2011每天、1公里分辨率LAI数据集。产品坐标系统为经纬度投影,空间范围为:96.5E-102.5E, 37.5N-43N。每天的数据存储为一个GEOTIFF文件,命名方式:heihe_yyyy_LAI_recon.ddd.tif,其中yyyy是年份,ddd表示特定年份中的某一天。每年默认有365天的输出数据。数据类型为单精度浮点型,无效值像元填充值为255,有效的数据范围为0-100, 缩放因子为0.1。...

黑河流域2011年FAPAR地面观测数据集

此数据包含2011年采集的地面样点FAPAR和LAI数据。采集设备为为SunScane和LAI-2000。其中,FAPAR测量4次spread值求得。采集样点位置分别为2011年 7月30日张掖农业示范基地;8月4日额济纳旗312国道旁;8月5日额济纳旗三道桥和8月6日酒泉卫星发射中心。2012年7月4日至7月15日的在张掖周边。

黑河流域2011年LAI地面观测数据集

地面样点数据,采用LAI-2000 冠层分析仪采集,采集区域位于张掖农村示范基地,额济纳旗,酒泉卫星中心(2011年)等区域。主要测量植被为玉米。使用LAI2000获取玉米的LAI值,采用一上四下的模式,重复两次进行观测。使用CD202获取玉米植株每片叶子的叶面积,共采集三株玉米。

黑河流域2012年30米LAI 产品

此30LAI产品,采用环境星CCD影像反演所得,反演方法采用查找表法,基于GO+Hapke模型反演所得。反演过程中,尼尔逊参数根据植被类型分别确定。

黑河流域2012年FAPAR地面观测数据集

此数据包含2012年采集的地面样点FAPAR和LAI数据。采集设备为为SunScane和LAI-2000。其中,FAPAR测量4次spread值求得。采集样点位置分别为2012年7月4日至7月15日的在张掖周边,包括阿柔、临泽、九龙江林场、大野口、五星村等地点。共测量637组数据。

黑河流域2012年LAI地面观测数据集

地面样点数据,采用LAI-2000 冠层分析仪采集,采集区域位于大野口,五星村(2012年)等区域。主要测量植被为玉米。使用LAI2000获取玉米的LAI值,采用一上四下的模式,重复两次进行观测。使用CD202获取玉米植株每片叶子的叶面积,共采集三株玉米。

黑河流域2012年逐月1km LAI产品

算法首先采用冠层BRDF模型,将冠层反射率表示为LAI/FAPAR、波长、土壤和叶片反射率、聚集指数、入射和观测角度等一系列参数的函数。针对几个关键参数建立了参数表作为反演的输入。然后输入经过预处理的地表反射率数据和土地覆盖数据,用查找表(LUT)法反演得到LAI产品。详细算法参见参考文献。 图像格式:tif 图像大小:每景1M左右 时间范围:2012年 时间分辨率:逐月 空间分辨率:1km...

黑河生态水文遥感试验:黑河流域1km/5天合成叶面积指数(LAI)数据集

黑河流域1km/5天合成叶面积指数(LAI)数据集提供了2011-2014年的5天LAI合成结果,该数据利用Terra/MODIS、Aqua/MODIS、以及国产卫星FY3A/MERSI和FY3B/MERSI传感器数据构建空间分辨率1km、时间分辨率5天的多源遥感数据集。多源遥感数据集可在有限时间内提供比单一传感器更多的角度和更多次的观测,但是,由于传感器的在轨运行时间及性能差异,多源数据集的观测质量参差不齐。因此,为更有效的利用多源数据集,算法首先对多源数据集进行了质量分级,根据观测合理性分为一级数据、二级数据、三级数据。三级数据为受薄云污染的观测,不用于计算。质量评估及分级的目的是为LAI反演时最优数据集的选择及反演算法流程设计提供依据。叶面积指数产品反演算法设计为区分山地平地、区分植被类型使用不同模型的神经网络法反演。基于全球DEM图和地表分类图,针对草地和农作物等连续植被采用PRO...