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国家冰川冻土沙漠科学数据中心

基于深度学习与年度结果增强方法的东北地区水稻历史长序列制图（1985-2023年）

利用多传感器Landsat数据和深度学习模型，首次完成了1985年至2023年中国东北地区水稻的年度分布图绘制。采用年度结果增强法（ARE），该方法能处理深度学习模型在不同阶段产生的类别概率差异。这种方法有助于缓解大规模跨传感器水稻制图时训练样本有限的影响。与传统水稻制图方法相比，A...

贡献者:: 杨鹏
点击量:: 2301
文件大小:: 2.0 GiB
更新时间:: 2026-01-12

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北半球雪水当量逐日数据产品（2000-2025年）

针对现有雪水当量遥感产品精度不稳定，且数据时空不连续等问题，基于深度学习理论，构建了一套多种深度学习模型嵌套的雪水当量产品融合算法，并基于已有的雪水当量产品形成了一套高质量时空序列连续的北半球雪水当量数据产品。

贡献者:: 邵东航
点击量:: 7228
文件大小:: 444.0 GiB
更新时间:: 2026-05-20

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三江源逐日雪深数据集（1980-2020年）

高空间分辨率雪深对水文、生态和灾害研究至关重要。然而，被动微波雪深产品（10/25 km）因其空间分辨率较粗已无法满足现代高精度高分辨率的需求。本研究融合了最新校准的增强分辨率亮度温度与光学积雪面积比例和积雪覆盖日数等数据，基于深度学习FT-Transformer模型反演了三江源积雪...

贡献者:: 赵子胜, 郝晓华, 李杭璇 ...
点击量:: 3956
文件大小:: 237.5 MiB
更新时间:: 2026-05-26

国家冰川冻土沙漠科学数据中心

1960–2023年4 km分辨率长江黄河源区逐日2 m气温数据集

1.本数据集面向青藏高原长江、黄河源区复杂地形区域的高精度气象驱动需求，提供长江、黄河源区区域尺度上的逐日2米近地气温的nc格式数据，空间分辨率为4.0 km（约 0.03333°），时间范围覆盖1960-01-01至2023-12-31。研究地点位于青藏高原腹地，被称为“中华水塔”...

贡献者:: 吴晓东, 刘桂民, 邵美琪 ...
点击量:: 3333
文件大小:: 2.0 GiB
更新时间:: 2026-04-09

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基于3D CNN_ConvLSTM模型的青海省逐日1km降水融合数据集（1990-2023年）

降水是青海省水资源的主要来源之一，对区域生态环境和社会经济发展具有重要影响。利用深度学习技术，设计了基于3D卷积神经网络和卷积长短期记忆网络3D CNN_ConvLSTM的多源降水数据融合模型，构建了青海省范围内1990年-2020年降水融合数据集，时间分辨率为逐日、空间分辨率为0....

贡献者:: 张小丹, 游少杰, 黄远琛
点击量:: 10
文件大小:: 2.2 GiB
更新时间:: 2026-06-11