Google Earth Engine—该数据集提供了格陵兰岛冰盖的完整的15米分辨率的图像,该图像来自1999年至2002年的Landsat 7 ETM+和RADARSAT-1 SAR图像
This dataset provides a complete 15 m resolution image mosaic of the Greenland ice sheet derived from Landsat 7 ETM+ and RADARSAT-1 SAR imagery from the years 1999 to 2002. The methods include a comb....
Google Earth Engine——该数据集是美国宇航局在研究环境中使用地球系统数据记录 (MEaSUREs) 计划的一部分,包括选定冰川出口区域的月平均速度图
This dataset, part of the NASA Making Earth System Data Records for Use in Research Environments (MEaSUREs) program, consists of mean monthly velocity maps for selected glacier outlet areas. The maps....
Google Earth Engine——基于2000-2017年时间序列的长期MODIS LST地表温度昼夜差1公里分辨率数据集
Long-term MODIS LST day-time and night-time differences at 1 km based on the 2000-2017 time seriesDerived using the data.table package and quantile function in R . For more info about the MODIS LST p....
Google Earth Engine——潜在的自然植被生物群落的全球预测类别(基于使用BIOMES 6000数据集的 “当前生物群落 “类别的预测。
Potential Natural Vegetation biomes global predictions of classes (based on predictions using the BIOMES 6000 dataset's 'current biomes' category.)Potential Natural Vegetation (PNV) is the vegetation....
Google Earth Engine——全球土壤体积密度数据集在6个标准深度(0、10、30、60、100和200厘米)的土壤体积密度(细土)10 x kg / m3,分辨率250米。
Soil bulk density (fine earth) 10 x kg / m3 at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution.Processing steps are described in detail here. Antartica is not included.To access....
Google Earth Engine——250米处美国农业部土壤分类的预测数据集
Predicted USDA soil great group probablities at 250mDistribution of the USDA soil great groups based on machine learning predictions from global compilation of soil profiles. To learn more about soil....
Google Earth Engine——全球土壤含沙量数据集:250米分辨率下6个标准深度(0、10、30、60、100和200厘米)的含沙量(%)(千克/千克)
Sand content in % (kg / kg) at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolutionBased on machine learning predictions from global compilation of soil profiles and samples. Process....
Google Earth Engine——全球土壤纹理数据集:250米处6个土壤深度(0、10、30、60、100和200厘米)的土壤纹理等级(美国农业部系统)。
Soil texture classes (USDA system) for 6 soil depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 mDerived from predicted soil texture fractions using the soiltexture package in R. Processing steps are des....
Google Earth Engine——全球增强植被指数(EVI)产品的基础数据集是MODIS BRDF校正图像(MCD43B4)
The underlying dataset for this Enhanced Vegetation Index (EVI) product is MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4), which was gap-filled using the approach outlined in Weiss et al. (2014) to eliminate....
Google Earth Engine——全球土地覆盖产品的基础数据集是MODIS年度土地覆盖产品(MCD12Q1)中的IGBP层
The underlying dataset for this landcover product is the IGBP layer found within the MODIS annual landcover product (MCD12Q1). This data was converted from its categorical format, which has a ≈500 me....
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