暂时未有相关云产品技术能力~
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 ——MCD43A3 V6反照率模型数据集是一个每天16天的产品。它提供了MODIS表面反射波段(波段1到波段7)以及3个宽光谱波段(可见光、近红外和短波)
Google Earth Engine ——MCD43A2 V6双向反射分布函数和反照率(BRDF/Albedo)质量500m数据集是一个500米的每日16天产品。包含质量信息!
Google Earth Engine ——MCD43A1 V6双向反射分布函数和反照率(BRDF/Albedo)模型参数数据集是一个500米每日16天的产品2000年至今
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 ——MODIS叶面积指数Leaf Area Index (LAI) 产品是一个为期4天的综合数据集,500米分辨率数据集
Google Earth Engine ——MCD12Q2 V6土地覆盖动态产品(非正式地称为MODIS全球植被表征产品)提供全球范围内的植被表征时间估计
Google Earth Engine ——(2001-2016年)的全球土地覆盖类型/土地利用500m分辨率MODIS/006/MCD12Q1数据集
Google Earth Engine ——MERIT Hydro在空间覆盖面(90N和60S之间)和小溪流的代表性方面改进了现有的全球水文地理数据集100米分辨率
Google Earth Engine ——全球水电站数据集MERIT/Hydro_reduced/v1_0_1补充图层!
Google Earth Engine ——MERIT/DEM/v1_0_3影像100M分辨率数据集
Google Earth Engine ——2000年至今Landsat影像红树林数据库
Google Earth Engine ——LANDSAT/LT4/LT5_L1T_ANNUAL_GREENEST_TOA归一化植被指数(NDVI)值最高的像素数据集
Google Earth Engine ——Landsat 5 TM_TOA数据集DN值缩放的、校准的传感器辐射度数据集
Google Earth Engine ——Landsat 5 TM_TOA DN值缩放的、校准的传感器辐射度数据集
Google Earth Engine ——Landsat 5 TM合成影像8天/32天/年际归一化植被指数(NDWI)指数数据集
Google Earth Engine ——Landsat 5 TM合成影像8天/32天/年际归一化植被指数(NDVI)指数数据集
Google Earth Engine ——Landsat 5 TM合成影像8天/32天/年际归一化差异雪指数(NDSI)指数数据集
Google Earth Engine ——Landsat 5 TM合成影像8天/32天/年际归一化燃烧比热(NBRT)指数数据集
Google Earth Engine ——Landsat 5 TM合成影像8天/32天/年际增强植被指数(EVI)数据集
Google Earth Engine ——Landsat 5 TM合成影像8天/32天/年际烧伤面积指数(BAI)
Google Earth Engine ——LANDSAT 4系列归一化植被指数NDVI——8天/32天/年际合成数据集
Google Earth Engine——美国PRISM插值程序模拟了天气和气候如何随海拔变化,并考虑了海岸效应、温度反转和可能导致雨影的地形障碍。
Google Earth Engine——该数据集为格陵兰岛冰原提供了15米的完整的陆地冰和海洋分类
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
Google Earth Engine——该数字高程模型 (DEM) 由 ASTER 和 SPOT-5 DEM 的组合构建而成,用于冰盖外围和边缘(即平衡线高程以下)以南约 82.5°N,以及冰盖内部
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
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
Google Earth Engine——2000-2017年陆地表面温度日间月平均值。
Google Earth Engine——基于2000-2017年时间序列的长期MODIS LST昼夜温差标准偏差,在1公里分辨率。
Google Earth Engine——基于SM2RAIN-ASCAT 2007-2018、IMERG、CHELSA Climate和WorldClim的1公里分辨率的月降水量,单位是毫米。
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。
Google Earth Engine——潜在的自然植被FAPAR预测月度中值(基于PROB-V FAPAR 2014-2017)
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。
Google Earth Engine——250米分辨率下6个标准深度(0、10、30、60、100和200厘米)的粘土含量(%)(kg/kg)。
Google Earth Engine——全球250米处预测的土壤数据(概率)制作来自美国农业部
Google Earth Engine——250米处美国农业部土壤分类的预测数据集
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pH值(H2O),分辨率为250米
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)
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)。
Google Earth Engine——全球土壤含数量数据:6个标准深度(0、10、30、60、100和200厘米)以250米的分辨率预测的33kPa和1500kPa吸力的土壤含水量(体积百分比)。
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)
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
Google Earth Engine——全球地表温度日间产品的基础数据集是MODIS陆地表面温度数据(MOD11A2)
Google Earth Engine——全球地表温度夜间产品的基础数据集是MODIS陆地表面温度数据(MOD11A2)
Google Earth Engine——流苏帽亮度(TCB)数据集该数据集由Malaria Atlas项目的Harry Gibson和Daniel Weiss制作
Google Earth Engine——Oxford MAP TCW: Malaria Atlas Project Gap-Filled Tasseled Cap Wetness数据集
Google Earth Engine——北纬85度和南纬60度之间所有地区到最近的人口密集区的迁移时间数据集
Google Earth Engine——全球摩擦面列举了北纬85度和南纬60度之间的所有陆地像素在2015年的名义年的陆地迁移速度。
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。
发表了文章
2025-11-28
发表了文章
2025-11-27
发表了文章
2025-11-26
发表了文章
2025-11-25
发表了文章
2025-11-25
发表了文章
2025-11-25
发表了文章
2025-11-22
发表了文章
2025-11-21
发表了文章
2025-11-20
发表了文章
2025-11-19
发表了文章
2025-11-18
发表了文章
2025-11-17
发表了文章
2025-11-17
发表了文章
2025-11-15
发表了文章
2025-11-14
发表了文章
2025-11-14
发表了文章
2025-11-12
发表了文章
2025-11-11
发表了文章
2025-11-10
发表了文章
2025-11-10