高精度10m/30米NPP净初级生产力分布数据

简介: 高精度10m/30米NPP净初级生产力分布数据

数据下载链接:百度云下载链接


引言

第一性生产力是绿色植物呼吸后所剩下的单位面积单位时间内所固定的能量或所生产的有机物质,即是总第一性生产量减去植物呼吸作用所剩下的能量或有机物质。多种卫星遥感数据反演净初级生产力(NPP)产品是地理遥感生态网平台推出的生态环境类系列数据产品之一。


正文

植物通过光合作用将太阳能固定并转化为植物生物量。单位时间和单位面积上,绿色植物通过光合作用产生的全部有机物同化量,即光合总量,叫总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP);净初级生产力则是由光合作用所产生的有机质总量中扣除自养呼吸后的剩余部分。净初级生产力(net primary productivity,NPP)是生产者能用于生长、发育和繁殖的能量值,也是生态系统中其他生物成员生存和繁衍的物质基础。


高精度10m/30米NPP净初级生产力分布数据是在Sentinel和landsat相关系列产品的基础上进行数据的预处理和计算得到的,单位为gc/m²,数据格式为栅格类型,空间分辨率为10m/30m米,空间范围覆盖全国。


地理遥感生态网http://www.gisrs.cn提供的NPP数据基于CASA模型估算,其计算植被NPP的基本思想是利用植被获取太阳辐射, 加上植被自身利用的情况, 从而估算出植被净生长状况。模型中所估算的NPP可以由植被吸收的光合有效辐射(APAR)和实际光能利用率(ε)两个因子来表示, 公式如下:

微信截图_20230111094357.png


式中, x代表单个像元, t表示月份, APAR(x, t)则表示像元xt月吸收的光合有效辐射(gC/m2), ε(x, t)表示单个像元xt月的实际光能利用率(gC/MJ)。

微信截图_20230111094407.png


《10m/30m精度NPP净初级生产力数据集》共享方法如下:

(1)人员,限定为关注小编的用户。

(2)各类项目(包括各类科研项目)申请本数据扔享受免费政策,但需向本号捐赠一定数量的硬盘才能获取。

(3)捐赠硬盘可免留言获取数据。


数据获取来源:

地理遥感生态网www.gisrs.cn

同时,地理遥感生态网http://www.gisrs.cn上分享了很多地理遥感领域的科学数据(土地利用数据、npp净初级生产力数据数据、NDVI数据、气象数据(降雨量、气温、蒸散量、辐射、湿度、日照时数、风速、水汽压数据)、径流量数据、夜间灯光数据、统计年鉴、道路网、POI兴趣点数据、GDP分布、人口密度分布、三级流域矢量边界、地质灾害分布数据、土壤类型、土壤质地、土壤有机质、土壤PH值、土壤质地、土壤侵蚀、植被类型、自然保护区分布、建筑轮廓分布等等地理数据,以及关于gis、遥感从方面的操作教程)。

相关文章
|
10月前
|
存储 传感器 编解码
中科星图——MOD11A1 V6数据集(Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的地表温度/发射率(LST/E)产品)
中科星图——MOD11A1 V6数据集(Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的地表温度/发射率(LST/E)产品)
140 5
|
编解码 算法 ice
Google Earth Engine ——MCD19A2 V6数据产品是MODIS Terra和Aqua结合的大气校正多角度实施(MAIAC)陆地气溶胶光学深度(AOD)网格化2级产品,1公里分辨率
Google Earth Engine ——MCD19A2 V6数据产品是MODIS Terra和Aqua结合的大气校正多角度实施(MAIAC)陆地气溶胶光学深度(AOD)网格化2级产品,1公里分辨率
972 0
Google Earth Engine ——MCD19A2 V6数据产品是MODIS Terra和Aqua结合的大气校正多角度实施(MAIAC)陆地气溶胶光学深度(AOD)网格化2级产品,1公里分辨率
|
10月前
|
算法 数据挖掘
R语言面板数据回归:含时间固定效应混合模型分析交通死亡率、酒驾法和啤酒税
R语言面板数据回归:含时间固定效应混合模型分析交通死亡率、酒驾法和啤酒税
|
编解码
Google Earth Engine ——数据全解析专辑(世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版30 弧秒1公里格网)人口数量和密度数据集
Google Earth Engine ——数据全解析专辑(世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版30 弧秒1公里格网)人口数量和密度数据集
483 0
Google Earth Engine ——数据全解析专辑(世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版30 弧秒1公里格网)人口数量和密度数据集
|
编解码 Java BI
10米精度NPP净初级生产力数据/NDVI数据/植被类型数据/土地利用数据/降雨气温分布数据/太阳辐射分布数据
10米精度NPP净初级生产力数据/NDVI数据/植被类型数据/土地利用数据/降雨气温分布数据/太阳辐射分布数据
10米精度NPP净初级生产力数据/NDVI数据/植被类型数据/土地利用数据/降雨气温分布数据/太阳辐射分布数据
|
编解码 算法 数据库
Google Earth Engine——城市群昼夜温度数据集包含了全世界超过10,000个城市群的年度、夏季和冬季的地表热岛(SUHI)强度的昼夜变化。该产品既有像素级(降尺度后为300米分辨率)
Google Earth Engine——城市群昼夜温度数据集包含了全世界超过10,000个城市群的年度、夏季和冬季的地表热岛(SUHI)强度的昼夜变化。该产品既有像素级(降尺度后为300米分辨率)
416 0
Google Earth Engine——城市群昼夜温度数据集包含了全世界超过10,000个城市群的年度、夏季和冬季的地表热岛(SUHI)强度的昼夜变化。该产品既有像素级(降尺度后为300米分辨率)
|
机器学习/深度学习
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的石含量数据,预测平均值和标准偏差
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的石含量数据,预测平均值和标准偏差
151 0
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的石含量数据,预测平均值和标准偏差
|
机器学习/深度学习
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的淤泥含量数据,预测平均值和标准偏差
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的淤泥含量数据,预测平均值和标准偏差
122 0
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的淤泥含量数据,预测平均值和标准偏差
|
机器学习/深度学习
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米的美国农业部质地等级数据,预测平均值和标准偏差
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米的美国农业部质地等级数据,预测平均值和标准偏差
142 0
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米的美国农业部质地等级数据,预测平均值和标准偏差
|
编解码 数据可视化 5G
Google Earth Engine——全球土壤6个标准深度(0、10、30、60、100和200厘米)的土壤有机碳含量,单位为x 5 g/kg,分辨率为250米
Google Earth Engine——全球土壤6个标准深度(0、10、30、60、100和200厘米)的土壤有机碳含量,单位为x 5 g/kg,分辨率为250米
312 0
Google Earth Engine——全球土壤6个标准深度(0、10、30、60、100和200厘米)的土壤有机碳含量,单位为x 5 g/kg,分辨率为250米