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祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(大满超级站物候相机观测数据集-2019)
覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按
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2026-04-15
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(混合林站物候相机观测数据集-2019)
覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按
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2026-04-15
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(阿柔超级站物候相机观测数据集-2019)
覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按
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2026-05-06
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(四道桥超级站物候相机观测数据集-2019)
覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按
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2026-04-15
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(四道桥超级站物候相机观测数据集-2021)
覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按
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2026-04-09
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(大满超级站物候相机观测数据集-2021)
覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按
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2026-04-09
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(阿柔超级站物候相机观测数据集-2021)
覆盖度,首先进行数据预处理,选择光照不太强的图像,然后将图像分割为植被和土壤,计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度,在时间序列数据提取完成以后,再按
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刘绍民, 屈永华, 徐自为 ...
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2026-04-09
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国10m大豆种植面积数据集(2017-2021年)
择最有效地将大豆与不同地区其他作物区分开来的独特特征。然后将这些特征输入到无监督分类器(K-means)中,并通过基于动态时间扭曲(DTW)的后分类方法确定最可能的类型。我们首次生成了2017-2021年中国大豆种植面积数据集,空间分辨率高达10米
贡献者:
张朝
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2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国近地表日气温数据集(1979-2018年)
含CDAT的数据。它包含120个文件夹(每个文件夹代表一年的温度类型),包括Tmax,T分钟和Tavg。时间范围为1979年1月至2018年12月。 XXXX 是这一年。TYPE
贡献者:
毛克彪
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14.3 GiB
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2026-05-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国旱地小麦和玉米1km日土壤湿度精细数据集(1993-2018年)
> 本数据独立使用全国农业气象站(AMSs)的现场观测数据(181 327个样本)进行训练(164 202个样本),使用其他数据(17 125个样本)进行测试。首先根据作物类型
贡献者:
庄慧敏, 张朝
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32.6 GiB
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2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
巴基斯坦冰湖编目数据集(2003-2004年)
, Upper 、Indus, Shingo, Astor and Jhelum等流域。 3、冰湖编目内容包括:冰湖编码、冰湖类型、冰湖面积、冰湖距冰川的距离、与冰湖相关的冰川等属性</p
贡献者:
吴立宗
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915.6 MiB
更新时间:
2023-08-25
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
甘肃省农作物种质资源数据集(1959-2023年)
本数据集为1959-2023年收集保存的103种农作物种质资源数据。包含3部分内容:(1)资源的基本信息,包括种质库编号、采集号、种质名称、科名、属名、学名、来源地种质类型
贡献者:
李玥, 张彦军
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更新时间:
2026-06-15
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
东北1km多年冻土地下冰储量图(2023-2024年)
本数据集为东北地区多年冻土含冰量分布数据,结合实测钻孔和坑探数据,以地形因子、植被因子、气象因子和土壤与热状况因子数据为驱动,采用机器学习方法(随机森林)进行
贡献者:
邹德富, 赵林
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更新时间:
2026-05-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
东北1km多年冻土埋深图(2023-2024年)
本数据集为东北地区多年冻土埋深分布数据,结合实测钻孔和坑探数据,以地形因子、植被因子、气象因子、土壤与水文因子数据为驱动,采用机器学习方法(随机森林)进行模型构建。多年
贡献者:
杜二计, 赵林
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13.9 MiB
更新时间:
2026-05-12
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球土壤电导率(EC)预测数据集(0–200 cm,7层,1 km)
–200 cm 共 7 个标准土层。数据构建综合利用 94,515 个 0–200 cm 土壤样点,并采用土地利用类型亚区域分类与梯度提升机(GBM)模型进行预测。按照论文设计,当前时期的 EC 结果
贡献者:
蒋小芳, 薛娴
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3.9 GiB
更新时间:
2026-04-10
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国陆地生态系统 1 公里空间分辨率植物功能特征图数据集
)以及环境变量和植被指数。为获得最佳估计值,进一步应用加权平均算法合并两个模型的预测结果,得出最终的空间植物功能性状图。
贡献者:
吕楠
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737.0 MiB
更新时间:
2026-01-13
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
大兴安岭西坡额尔古纳地区根河流域30m多年冻土分布图(2023-2025年)
本数据集为大兴安岭西坡额尔古纳地区根河流域多年冻土分布数据,结合实测钻孔和坑探数据,以地形因子、植被因子、气象因子和土壤与热状况因子数据为驱动,采用机器学习方法(随机
贡献者:
胡国杰, 邹德富, 刘广岳 ...
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241.2 MiB
更新时间:
2026-05-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
大兴安岭东坡卡马兰河流域多年冻土探地雷达测量数据(2023-2024年)
兴安岭东坡卡马兰河流域多年冻土活动层进行探测。数据集采集覆盖了经纬度、不同海拔、地表类型、优势物种。观测测线用来获取剖面有效的反射层位信息。该数据集可为了解该区域活动层冻结界面提供详细的野外数据,对冻土研究提供验证数据集。 &emsp
贡献者:
臧淑英
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158.9 KiB
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2026-05-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球监测系统叶面积指数(GIMMS LAI4g)时空一致的数据集(1982-2020年)(V1.2)
LAI4g 产品覆盖了从 1982 年到 2020 年的时间跨度,时间分辨率分别为15天。它可以为长期植被监测和高精度、高可靠性的模型开发提供有力的数据支持。
贡献者:
曹森, 朱再春
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5.7 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
高质量再处理 MODIS 叶面积指数数据集 (HiQ-LAI)(2000-2022年)
叶面积指数(LAI)是表征植被冠层结构和能量吸收能力的重要参数。中分辨率成像分光仪(MODIS)的叶面积指数因其明确的理论基础、大量的历史时间序列、广泛
贡献者:
闫凯
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更新时间:
2026-05-14