本数据集包括中国地区2002-2008年,经纬度投影,0.25度分辨率的被动微波遥感亮度温度数据。
1、数据处理过程:
NSIDC produces AMSR-E gridded brightness temperature data by interpolating AMSR-E data (6.9 GHz, 10.7 GHz, 18.7 GHz, 23.8 GHz, 36.5 GHz, and 89.0 GHz) to the output grids from swath space using an Inverse Distance Squared (ID2) method。
2、数据格式:
Brightness temperature files: two-byte unsigned integers, little-endian byte order
Time files: two-byte signed integers, little-endian byte order
3、数据命名:
ID2rx-AMSRE-aayyyydddp.vnn.ccc(China-ID2r1-AMSRE-D.252002170A.v03.06V)
ID2 Inverse Distance Squared
r1 Resolution 1 swath input data
AMSRE Identifies this an AMSR-E file
D.25 Identifies this as a quarter degree file
yyyy Four-digit year
ddd Three-digit day of year
p Pass direction (A = ascending, D = descending)
vnn Gridded data version number (for example, v01, v02, v03)
ccc AMSR-E channel indicator: numeric frequency (06, 10, 18, 23, 36, or 89) followed by polarization (H or V)
4、切割范围:
Corner Coordinates:
Upper Left ( 60.0000000, 55.0000000) ( 60d 0'0.00"E, 55d 0'0.00"N)
Lower Left ( 60.0000000, 15.0000000) ( 60d 0'0.00"E, 15d 0'0.00"N)
Upper Right ( 140.0000000, 55.0000000) (140d 0'0.00"E, 55d 0'0.00"N)
Lower Right ( 140.0000000, 15.0000000) (140d 0'0.00"E, 15d 0'0.00"N)
Center ( 100.0000000, 35.0000000) (100d 0'0.00"E, 35d 0'0.00"N)
Origin = (60.000000000000000,55.000000000000000)
5、数据投影:
GEOGCS["WGS 84",
DATUM["WGS_1984",
SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563,
AUTHORITY["EPSG","7030"]],
TOWGS84[0,0,0,0,0,0,0],
AUTHORITY["EPSG","6326"]],
PRIMEM["Greenwich",0,
AUTHORITY["EPSG","8901"]],
UNIT["degree",0.0174532925199433,
AUTHORITY["EPSG","9108"]],
AUTHORITY["EPSG","4326"]]
| 采集时间 | 2002/01/03 - 2008/12/28 |
|---|---|
| 采集地点 | 中国 |
| 数据量 | 2.9 GiB |
| 数据格式 | 栅格 |
| 数据时间分辨率 | 年 |
| 坐标系 | WGS84 |
| 投影 | +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs |
人工收集
NSIDC produces AMSR-E gridded brightness temperature data by interpolating AMSR-E data (6.9 GHz, 10.7 GHz, 18.7 GHz, 23.8 GHz, 36.5 GHz, and 89.0 GHz) to the output grids from swath space using an Inverse Distance Squared (ID2) method。
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | AMSE-E_Quarter_Degree_China2002.zip | 277.8 MiB |
| 2 | AMSE-E_Quarter_Degree_China2003.zip | 559.5 MiB |
| 3 | AMSE-E_Quarter_Degree_China2004.zip | 574.4 MiB |
| 4 | AMSE-E_Quarter_Degree_China2005.zip | 558.0 MiB |
| 5 | AMSE-E_Quarter_Degree_China2007.zip | 400.9 MiB |
| 6 | AMSE-E_Quarter_Degree_China2008.zip | 573.9 MiB |
| 7 | _ncdc_meta_.json | 5.4 KiB |
| 8 | 中国地区AMSR-E亮温数据集-文档.rar | 998.1 KiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2025/04/10 06:49 | xu*****ang |
课题组研究需要该数据来分析青藏高原冻土表面冻融状态
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| 2 | 2024/11/14 03:10 | 张*远 |
研究中国地表气温遥感数据,构建高分辨率遥感数据集,万分感谢
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| 3 | 2024/10/11 18:04 | 王*腾 |
学习深度学习条带填补,amsr-e数据与modis数据融合生成全天候去云图像。
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| 4 | 2024/09/04 07:33 | 常* |
您好,就是在被动亮温数据处理学习这块,自己处理了一部分数据,希望与已发布的数据集进行对比学习,麻烦了。
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| 5 | 2024/05/09 03:42 | 于*益 |
课程论文......................
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| 6 | 2024/04/15 20:56 | 张* |
学生科研,进行有关海洋现象识别,导师建议使用亮温数据进行尝试
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| 7 | 2024/04/09 04:08 | 唐*晗 |
需要亮温数据,去进行温度数据的数据修复工作。
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| 8 | 2024/04/08 00:17 | 陈* |
因科研项目需要计算冻融侵蚀,需要AMSR-E亮温数据。
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| 9 | 2024/04/06 01:33 | 张*杰 |
论文题目:基于被动微波遥感的华北地区干旱时空分析
数据在研究中的作用:获取被动微波遥感AMSR-E亮温数据
论文类型:应用研究
导师姓名:刘进军
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| 10 | 2024/03/01 04:30 | 朱*宇 |
用于本科论文 《基于机器学习反演黑龙江东部地区积雪深度及其变化的研究 》的研究
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