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博士,地图制图和地理信息工程专业,集成当下主流GEE、computer planetary、PIE、AI Earth等生态云平台,介绍以上云计算平台的优势、教程、应用和解决各类问题,让优质的代码、应用在生态、地理、测绘等领域。 微信公众账号:生态云计算
Google Earth Engine——BigEarthNet是一个新的耕地Sentinel-2数据,由590,326个Sentinel-2图像斑块组成的土地覆盖高清数据集
Google Earth Engine——Arctic北极DEM是一个数字表面模型(DSM),描绘了包括植被、树冠、建筑物和其他人造表面特征在内的第一回的高程值,2米/5米分辨率
Google Earth Engine——TRMM/34B2产品包含一个网格化的、经TRMM调整的、合并的红外降水(毫米/小时)和降水误差的有效值估计,时间分辨率为3小时,空间分辨率为0.25度。
Google Earth Engine——美国人口普查局的TIGER数据集包含美国各州主要法律部门的2018年边界。在大多数州,这些实体被称为 “县“。在路易斯安那州,这些州被称为 “教区“。
Google Earth Engine——南极洲高程模型(REMA)2米和8米的空间分辨率数据集
Google Earth Engine——美国人口普查局的TIGER数据集包含美国各州主要法律部门的2016年边界
Google Earth Engine——GOES-16/17 MCMIPC Series ABI Level 2 云层和水分图像产品的分辨率都是2公里数据集
Google Earth Engine——GFS全球天气预报模型数据集:384小时的预测,预测间隔为3小时,以6小时的时间分辨率进行(每天更新4次)
Google Earth Engine——NOAA/DMSP-OLS/NIGHTTIME_LIGHTS,DMSP数据由美国空军气象局收集
Google Earth Engine(GEE)——NOAA CDR GRIDSAT-B1数据集介绍(静止卫星的全球红外测量的高质量气候数据)
Landsat系列卫星全球参考系统,指定的PATH和ROW编号详细介绍
Google Earth Engine(GEE)——NASA-USDA增强型SMAP全球土壤水分数据以10公里的空间分辨率提供全球的土壤水分信息
Google Earth Engine——NOAA/GOES/16/和17/MCMIPF地球静止气象卫星云层和水分图像产品的(分辨率都是2公里)
Google Earth Engine——EOSDIS下产生或收集的海洋颜色和卫星海洋生物数据
Google Earth Engine——美国国家环境预测中心(NCEP)的气候预测系统再分析(CFSR)是作为一个全球性的、高分辨率的、大气-海洋-陆地表面-海冰耦合系统设计和执行的数据集
Google Earth Engine(GEE)——大尺度范围的GIMMS NDVI From AVHRR Sensors (3rd Generation)如何下载?
Google Earth Engine——GRACE Tellus(GRCTellus)月度质量网格海洋数据集
Google Earth Engine——美国1950-2099年降水、气温含预测数据集(1km)分辨率
微软行星云计算Microsoft Planetary Computer 账号内测申请开通和如何根据自己的需求配置电脑环境(R/python/GIS等)
Google Earth Engine——国防气象计划(DMSP)的运行线路扫描系统(OLS)具有独特的能力来探测夜间的可见和近红外(VNIR)发射源。包含了全球夜间的灯光图像
一款免费好用的英文润色软件(1Checker没错,这是免费的)
Google Earth Engine——NOAA/CDR/PATMOSX/V53提供了高质量的气候数据记录(CDR),以及高级甚高分辨率辐射计(AVHRR)的亮度温度和反射率的多种云特性
Google Earth Engine——美国邮政编码表数据集区(ZCTA)是美国邮政服务(USPS)5位数邮政编码的近似区域代表
Google Earth Engine(GEE)——sentinel-5p数据每三日SO2数据平均值
Google Earth Engine——NASA-USDA增强型SMAP全球土壤水分数据以10公里的空间分辨率提供全球的土壤水分信息。包括:地表和地下土壤湿度(毫米)和异常,土壤湿度剖面(%)
Google Earth Engine——GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值
Google Earth Engine——清华Tsinghua/FROM-GLC/GAIA/v10该数据集包含1985年至2018年全球不透水表面积的年度变化信息,分辨率为30米
Google Earth Engine——NASA NEX-DCP30数据集(降水和气温)由美国本土的降尺度气候情景组成1km分辨率
Google Earth Engine(GEE)——利用sentinel-5P数据进行中国区域so2二氧化硫的2019-2020年差异分析
Google Earth Engine——美国人口普查局的TIGER数据集包含美国主要政府部门的2016年边界。除了50个州之外,人口普查局还将哥伦比亚特区、波多黎各和每个岛屿地区
Google Earth Engine——地球科学激光测高系统(GLAS)的空间激光雷达数据(2005年)和辅助地理空间数据融合的全球树木高度数据集
Google Earth Engine(GEE)——哨兵数据中隐藏的秘密(卫星影像拍到的如来神掌)
Google Earth Engine——NASA DEM是对STRM数据的再处理,通过纳入ASTER GDEM、ICESat GLAS和PRISM数据集的辅助数据,提高了精度
Google Earth Engine——美国人口普查局的TIGER数据集包含了2016年发布的所有路段,包含了1900多万条单独的线路特征,覆盖了美国、哥伦比亚特区、波多黎各和岛屿地区
Google Earth Engine——2017年更新的RESOLVE生态区数据集提供了代表我们生活星球的846个陆地生态区的描述数据集
Google Earth Engine——海面温度--WHOI数据集是NOAA海洋表面(OSB)的一部分,提供了无冰海洋的高质量的气候数据记录(CDR)
Google Earth Engine——Daymet V3提供美国、墨西哥、加拿大、夏威夷和波多黎各的每日天气参数的网格化气象数据集
Google Earth Engine——NASA NEX-GDDP数据集由全球降尺度气候情景NEX-GDDP: NASA Earth Exchange Global Daily Downscaled
Google Earth Engine——陆地数据同化系统(LDAS)结合多种来源的观测数据(如降水表数据、卫星数据和雷达降水测量)
Google Earth Engine——美国人口普查局定期发布一个名为TIGER的地理数据库。这个表格包含了2010年人口普查的人口概况1的数值,按普查区汇总
微软行星云计算Planetary Computer——可视化数据集有哪些?
Google Earth Engine——300米的空间分辨率提供了2010年地面和地下生物质碳密度的时间一致性和统一的全球地图,地面生物量地图整合了针对土地覆盖的木质、草原、耕地和苔原生物量的遥感
Google Earth Engine——真彩色数据集Planet labs Inc. SkySat卫星在2015年为实验性的 “Skybox for Good Beta “项目,以及各种危机应对事件
PIE-engine中数据集介绍:高分影像,风云数据以及缺点
Google Earth Engine——加拿大数字高程模型(CDEM)是加拿大自然资源部(NRCan)测高系统的一部分,源于现有的加拿大数字高程数据(CDED)
Google Earth Engine——美国人口普查局的TIGER数据集包含美国主要政府部门的2018年边界。除了50个州之外,人口普查局还将哥伦比亚特区、波多黎各和每个岛屿地区
Google Earth Engine——TERN/AET/CMRSET_LANDSAT_V2_1数据集使用CMRSET算法为澳大利亚提供准确的实际蒸散量(AET或ETa)
Google Earth Engine——AVHRR探路者5.3版海面温度数据集(PFV53)是由NOAA国家海洋学数据中心和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院合作制作的全球每日两次的4公里数据
Google Earth Engine(GEE)——sentinel2数据介绍
Google Earth Engine——PRISM日数据集和月数据集是美国本土的网格化气候数据集,由俄勒冈州立大学的PRISM气候小组制作。网格是使用PRISM(独立坡度模型的参数-海拔回归)开发的