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文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——全球行政单位层（GAUL）国家-省/州层面数据集

The Global Administrative Unit Layers (GAUL) compiles and disseminates the best available information on administrative units for all the countries in the world, providing a contribution to the stand....

Google Earth Engine ——全球行政单位层（GAUL）国家-省/州层面数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——全球行政单位层（GAUL）国家层面数据集

The Global Administrative Unit Layers (GAUL) compiles and disseminates the best available information on administrative units for all the countries in the world, providing a contribution to the stand....

Google Earth Engine ——全球行政单位层（GAUL）国家层面数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——基于ENVISAT的中分辨率成像光谱仪全球土地覆盖300米分辨率数据集

GlobCover 2009 is a global land cover map based on ENVISAT's Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) Level 1B data acquired in full resolution mode with a spatial resolution of approximately 3....

Google Earth Engine ——基于ENVISAT的中分辨率成像光谱仪全球土地覆盖300米分辨率数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——Landsat 7 ETM+传感器的大气校正表面反射率数据集

This dataset is the atmospherically corrected surface reflectance from the Landsat 7 ETM+ sensor. These images contain 4 visible and near-infrared (VNIR) bands and 2 short-wave infrared (SWIR) bands ....

Google Earth Engine ——Landsat 7 ETM+传感器的大气校正表面反射率数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA数据集

Landsat 8 Collection 1 Tier 1校准的大气层顶部（TOA）反射率。校准系数从图像元数据中提取。关于TOA计算的细节，见Chander等人（2009）。Landsat 8 Collection 1 Tier 1 calibrated top-of-atmosphere (TOA) reflectance. Calibration coefficients are extr....

Google Earth Engine ——LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取总碳，预测平均值和标准偏差数据集

Total carbon at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean and standard deviation.Pixel values must be back-transformed with exp(x/10)-1.In areas of dense jungle (generally over central Afri....

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取总碳，预测平均值和标准偏差数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——MACAv2-METDATA 数据集涵盖美国本土的 20 个全球气候模型的集合

The MACAv2-METDATA dataset is a collection of 20 global climate models covering the conterminous USA. The Multivariate Adaptive Constructed Analogs (MACA) method is a statistical downscaling method w....

Google Earth Engine ——MACAv2-METDATA 数据集涵盖美国本土的 20 个全球气候模型的集合
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——MACAv2-METDATA 月度数据集涵盖美国本土的 20 个全球气候模型(GCM) 的集合1900-2099年

MACAv2-METDATA Monthly Summaries: University of Idaho, Multivariate Adaptive Constructed Analogs Applied to Global Climate ModelsThe MACAv2-METDATA dataset is a collection of 20 global climate models....

Google Earth Engine ——MACAv2-METDATA 月度数据集涵盖美国本土的 20 个全球气候模型(GCM) 的集合1900-2099年
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米时的体积密度 ＜2 毫米分数，预测平均值和标准偏差数据集

Bulk density, <2mm fraction at soil depths of 0-20 cm and 20-50 cm, predicted mean and standard deviation.Pixel values must be back-transformed with x/100.In areas of dense jungle (generally over ....

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米时的体积密度 ＜2 毫米分数，预测平均值和标准偏差数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲0-200 厘米深度的基岩深度，预测平均值和标准偏差数据集

iSDAsoil Depth to BedrockDepth to bedrock at 0-200 cm depth, predicted mean and standard deviation.Due to the potential cropland mask that was used for generating the data, many areas of exposed rock....

Google Earth Engine ——2001-2017年非洲0-200 厘米深度的基岩深度，预测平均值和标准偏差数据集

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