news 2026/1/11 17:25:02

中国2000-2024年500m分辨率逐月叶面积指数(LAI)数据集

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
中国2000-2024年500m分辨率逐月叶面积指数(LAI)数据集

一、数据介绍

数据名称:MOD15A2H叶面积指数(LAI)数据

时间跨度:2000-2024年(2000年2月-2024年12月】2020缺1月)

空间分辨率:500m

坐标系:GCS_WGS_1984

数据格式:Tiff格式,方便各类专业软件进行读取与进一步处理。

空间分辨率:500米,能够较为精细地展现不同区域的植被分布与变化情况。

单位:m²/m²,直观反映单位面积上的叶面积大小。

有效值域范围:0-10,涵盖了从无植被覆盖到高密度植被覆盖的各种情况。

数据来源:MODIS

计算平台:Google Earth Engine(GEE)是一个基于云计算的地理空间数据分析平台,提供海量的遥感数据和强大的计算能力,支持全球尺度的时空数据处理与分析。GEE集成了多种卫星影像(如Landsat、Sentinel、MODIS)及气象、土地覆盖等数据,用户可以使用JavaScript或PythonAPI进行大规模数据处理、可视化和机器学习建模。其优势在于无需下载数据,直接在云端执行计算,适用于环境监测、土地利用变化分析、气候研究等多个领域。

LAI:MOD15A2H是由Terra卫星上的MODIS传感器提供的500米分辨率、8天合成的

叶面积指数(LAI)产品,广泛用于生态、农业和气候研究。LAI表示单位地面面积上叶片

的总面积(m²/m²),反映植被冠层结构、生长状况和生态系统的能量交换能力。该产品采用用辐射传输模型(RTM)反演生成,优先使用主算法(通过查找表匹配遥感反射率反演若失败,则采用备用算法进行估算。产品提供多个波段,其中LAI值范围为0-10。

MOD15A2H广泛应用于干旱监测、碳通量估算、作物长势评估及生态模型驱动等领域,支持持在Google地球引擎等平台直接访问与处理。

已处理好可以直接使用。

二、数据价值

生态研究:为生态学家们提供了研究植被生长、生态系统演变、碳循环等关键生态过程的有力工具,助力深入理解全球生态环境变化。

农业监测:可帮助农业工作者评估农作物生长状况、预测产量,为精准农业发展提供数据支持,实现资源的合理配置与高效利用。

环境评估:在环境监测与评估领域,该数据可用于分析植被对气候变化的响应、评估自然灾害对植被的破坏程度等,为环境保护决策提供科学依据。

数据获取:https://mp.weixin.qq.com/s/dm3-OKb754oFGcavsGJe4w

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/1/10 9:53:19

全球工程软件格局重塑:中国AI原生平台的机会窗口

​2025年,一场静默却深刻的变革正在全球工程软件领域发生。美国商务部3月更新的工业软件出口管制清单,使35%的中国甲级设计院无法获得电力、核能等关键领域最新软件授权。表面看是技术断供,实则暴露了一个更深层问题:传统工程软件…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/11 8:56:20

【Dubbo】接口特性与开发注意事项

Dubbo 接口的核心特性 服务化最佳实践规范 分包原则(Package Structure) API包完整性:服务接口、服务模型(DTO)、服务异常必须放在同一个API包中,模型和异常是接口语义的一部分。设计原则:符合R…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/6 9:22:40

测试环境管理的最佳实践

测试环境的战略价值 在敏捷开发与DevOps普及的当下,测试环境已成为软件质量保障的核心基础设施。2025年行业数据显示,超过67%的缺陷逃逸源于环境不一致问题,使得环境管理从技术支撑升级为质量工程的关键环节。本文将从环境架构设计、配置治理…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/6 15:36:13

Miniconda环境下安装PyTorch GPU版的完整流程

Miniconda环境下安装PyTorch GPU版的完整流程 在深度学习项目开发中,最让人头疼的往往不是模型设计本身,而是环境配置——明明代码没问题,却因为CUDA版本不匹配、驱动缺失或包冲突导致torch.cuda.is_available()返回False。这种“在我机器上能…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/5 19:21:38

深度学习训练器框架全面对比指南

深度学习训练器框架全面对比指南 更新时间:2024年12月 涵盖:PyTorch Lightning、fastai、Keras、HuggingFace Accelerate、PyTorch Ignite、Catalyst、skorch 目录 PyTorch LightningfastaiKeras (TensorFlow)HuggingFace AcceleratePyTorch IgniteCata…

作者头像 李华