青藏高原地区物候数据集、地表覆盖种类图和青海湖环湖地区草地生物量数据集

中国土地覆盖数据集出自WestWIKI目录▪ 1 数据集名称▪ 2 概况▪ 3 数据集介绍及使用说明▪ 4 数据集整理者▪ 4.1 项目支持▪ 4.2 工作背景▪ 4.3 数据集介绍▪ 4.3.1 GLC2000▪ 4.3.1.1 第一阶段: 气候分层和数据准备▪ 4.3.1.2 第二阶段: 非监督分类和标定▪ 4.3.1.3 第三阶段: 精度评价和成图▪ 4.3.2 IGBPDIS▪ 4.3.3 MODIS▪ 4.3.4 UMd▪ 4.3.5 WESTDC▪ 4.4 数据集属性▪ 4.5 数据读取▪ 4.6 数据限制▪ 4.7 数据引用▪ 5 参考文献▪ 6 中国西部环境与生态数据中心数据集名称▪中国土地覆盖数据集介绍▪Land Cover Products of China概况中国土地覆盖数据集包括5种产品：1）由GLC2000项目开发的基于SPOT4遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为GLC2000；2）由IGBP－DIS支持的基于AVHRR遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为IGBPDIS；3）MODIS土地覆盖数据产品中国子集，数据名称为MODIS；4）由马里兰大学生产的基于AVHRR数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为UMd；5）由中国科学院组织实施的中国2000年1：10万土地覆盖数据，对其进行合并、矢栅转换（面积最大法），最后得到全国幅1km的土地利用数据产品，数据名称为WESTDC。

数据集介绍及使用说明数据集整理者▪姓名：冉有华▪单位：中国科学院寒区旱区环境与工程研究所遥感与地理信息科学研究室▪电话：0086-931-4967259▪电子邮箱：ranyh@▪通讯地址：甘肃省兰州市东岗西路320号，730000项目支持1.自然科学基金项目:中国西部环境与生态科学数据中心](课题号:90502010)工作背景全球环境的种种变化日益威胁着人类及其社会的持续发展，许多国家和地区的区域环境恶化，已经严重影响了人类的生存和发展，因此越来越受到各国政府和科学家的重视。

测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第5期2021年5月Vol.44，No.5May ， 2021组件式三维WebGIS 系统设计与实现邱天，董敬儒，颉耀文（兰州大学资源环境学院，甘肃兰州730000）摘要：针对传统三维WebGIS 系统通常需要安装浏览器插件且存在前期开发效率低、系统后期可维护性差的问题，本文提出利用Cesium 三维地球框架结合Vue 前端框架开发三维WebGIS 的思路。

系统通过Vue 组织代码进 行组件式开发，以天地图在线影像服务和本地发布的地形服务为数据源，利用Cesium 构建三维场景，将“祁连 山一阿尔金山”专题地图集在此三维场景上叠加显示，同时提供测量、等高线填充和坡度坡向分析等功能。

结果表明，系统具有开发周期短、后期可维护性高、操作方便、界面流畅的特点，并且能立体、直观、全方位角度展示专 题地图。

研究结果不仅能满足第二次青藏科考的需要，还能服务于祁连山国家公园建设和其他研究工作。

关键词：三维WebGIS ； Vue.js ； Cesium.js ;组件式；专题地图中图分类号：P208文献标识码：A 文章编号：1672-5867（ 2021） 05-0021-04Design and Implementation of Component-based 3D WebGIS SystemQIU Tian , DONG Jingru, XIE Yaowen(The Institute of Remote Sensing and GIS , Lanzhou University , Lanzhou 730000, China )Abstract : In view of the problems in the traditional 3D WebGIS system , for example , it needs to install browser plug-in and has lowdevelopment efficiency in the early stage and poor maintainability in the later stage , the idea of developing 3D WebGIS with cesium 3D Earth framework and Vue front-end framework is proposed in this paper. Taking “TIANDITU ” online image service and local terrain service as the data source, the system conducts component development through Vue and constructs 3d scene with Cesium. The the ­matic atlas of “Qilian-altun mountain ” is superimposed on this 3d scene , and it also provides functions such as measurement , contourgeneration, and slope and aspect analysis. The result shows that the system has the characteristics of short development cycle, highmaintainability , easy operation, and smooth interface, and can display the thematic map from a three-dimensional, intuitive, and all ­round perspective. The results can not only meet the requirements of the second Qinghai-tibet scientific expedition, but also serve theconstruction of Qilian mountain national park and other research work.Key words : 3D WebGIS ; Vue.js ； Cesium.js ； components ； thematic map0 引 言目前，第二次青藏高原综合科学考察研究关键 区一祁连山一阿尔金山地区综合考察研究工作已经开始。

青藏高原草地生物量遥感动态监测方金;黄晓东;王玮;于惠;马琳雅;梁天刚【期刊名称】《草业科学》【年(卷),期】2011(028)007【摘要】利用青海省2006年8月地面样点实测的生物量，结合相应月份的MODIS植被指数数据，提取与样点对应的EVI和NDVI值，建立生物量与两种植被指数之间的关系模型，并分析模型的精度。

结果表明，1）EVI与草地地上生物量的相关性强于NDVI。

2）在不同盖度下，植被指数与生物量的相关性随着盖度的增大而增强。

3）利用最优模型反演不同草地类型的逐月生物量，并分析研究区2002—2008年不同草地类型生物量的年季动态变化，发现草地生产力水平越高，草地生物量的年季变化越剧烈，说明该种类型的草地受气候变化的影响越大；生产力【总页数】7页(P1345-1351)【作者】方金;黄晓东;王玮;于惠;马琳雅;梁天刚【作者单位】兰州大学草地农业科技学院农业部草地农业生态系统学重点实验室,甘肃兰州730020;兰州大学草地农业科技学院农业部草地农业生态系统学重点实验室,甘肃兰州730020;兰州大学草地农业科技学院农业部草地农业生态系统学重点实验室,甘肃兰州730020;兰州大学草地农业科技学院农业部草地农业生态系统学重点实验室,甘肃兰州730020;兰州大学草地农业科技学院农业部草地农业生态系统学重点实验室,甘肃兰州730020;兰州大学草地农业科技学院农业部草地农业生态系统学重点实验室,甘肃兰州730020【正文语种】中文【中图分类】Q945.79;S812【相关文献】1.2001-2008年甘南牧区草地地上生物量与载畜量遥感动态监测 [J], 梁天刚;崔霞;冯琦胜;王莺;夏文韬2.2001-2010年青藏高原草地生长状况遥感动态监测 [J], 冯琦胜;高新华;黄晓东;于惠;梁天刚3.不同人工草地对青藏高原温性草原群落生物量组成及物种多样性的影响 [J], 官惠玲;樊江文;李愈哲4.不同强度牦牛放牧对青藏高原高寒草地土壤和植物生物量的影响 [J], 任强;艾鷖;胡健;田黎明;陈仕勇;泽让东科5.青藏高原高寒草甸退化对草地群落生物量及其分配的影响 [J], 张帆;李元淳;王新;朱剑霄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

科学数据挖掘网格服务框架关于《科学数据挖掘网格服务框架》，是我们特意为大家整理的，希望对大家有所帮助。

摘要：在分析科学数据网格环境下数据挖掘之特点的基础上，提出了科学数据挖掘网格服务框架。

科学数据挖掘网格服务以网格服务的形式提供了科学数据网格环境下的数据挖掘解决方案。

与传统的数据挖掘系统相比，科学数据挖掘网格服务具有诸多优点，更适合科学数据网格和科学数据库环境。

目前已经实际应用于几个数据库中，不仅具有简单的查询检索功能，而且可以进行数据统计分析及知识发现，进一步提高了科学数据网格服务的水平。

下载论文网关键词：数据挖掘；网格服务；科学数据库；开放网格服务体系结构中图分类号：TP311.13文献标志码：A文章编号：1001-3695(2007)06-0025-050 引言??中国科学院科学数据库是从1983年开始建设的一个大型综合性数据库群，是目前国内信息量最大、学科专业最广、服务层次最高、综合性最强的科技信息服务系统［1］。

“十五”期间，在中国科学院信息化建设专项的支持下，科学数据库的发展进入一个新的阶段。

目前已有45个建库单位（中科院的研究所），截至2005年10月底，达到专业数据库503个，总数据量16.6 TB。

科学数据库将数据网格技术作为“十五”科学数据库建设的核心技术，其目标就是通过建立科学数据网格，实现科研工作的信息化。

科学数据网格（Scientific Data Grid,SDG）［2］是以科学数据资源的共享以及在此基础上的协同工作为核心的应用网格。

它集成了当前在信息化环境中的科学研究的主要资源――科学数据和数据分析处理所需要的计算能力，是在科学研究领域中非常有代表性的应用网格。

目前，科学数据上的数据挖掘和知识发现的重要性日益提高。

许多领域，诸如生物信息学、地球物理学、天文学、医药学、气象学、粒子物理学等学科，面临着数据量的指数级增长。

计算基础设施的进步，使得科学家可以从桌面电脑上访问大量的数据和计算资源。

2003-2018年青藏高原草地的地表层土壤热通量时空变化李颖;吴静;李纯斌;秦格霞【期刊名称】《草业学报》【年(卷),期】2022(31)11【摘要】根据青藏高原7个站点实测数据,计算站点地表层土壤热通量(G_(0))并分析站点的日、季变化特征;结合MODIS数据、中国西部1 km全天候地表温度数据集和中国区域地面气象要素驱动数据集,用Ma模型反演2003-2018年青藏高原地表土壤热通量,并且分析不同草地类型的G_(0)变化。

结果表明:1)站点地表层土壤热通量G_(0)比不同深度的土壤热通量值大。

G_(0)的日变化曲线呈倒“U”形状,在夜晚相较于白天变化较为平缓。

2)站点地表层土壤热通量G_(0)的季节振幅变化呈现夏>春>秋>冬,春夏季G_(0)均值整体为正值,秋冬季G_(0)均值基本为负值。

夏季高原西北地区的地表层土壤热通量相对于东南地区的较高,而冬季则相反。

3)高原草地的土壤热通量值为40~80 W·m^(-2),16年各类草地G_(0)平均值最高的是温性草原化荒漠类(76.557 W·m^(-2)),最低的是高寒草甸类(46.118 W·m^(-2))。

4)高原草地的G_(0)一年内呈现出先增后降的变化趋势。

高原各类草地G_(0)的季节变化呈现夏>春>秋>冬,夏春季G_(0)最低的均为高寒草甸类,较高的分别是温性草原化荒漠类和温性草原类;秋冬季G_(0)最高的均为暖性灌草丛类,最低的均为高寒荒漠类。

以上结果可为高原草地地表能量平衡研究提供一定参考依据。

【总页数】14页(P1-14)【作者】李颖;吴静;李纯斌;秦格霞【作者单位】甘肃农业大学资源与环境学院【正文语种】中文【中图分类】S15【相关文献】1.2003-2018年米仓山地区植被物候时空变化及对气候的响应2.2001-2015年青藏高原草地碳源/汇时空变化及其与气候因子的关系3.2003-2018年中国地表温度年最大值的时空分布及变化特征4.青藏高原表层土壤热通量的时空分布特征5.2001—2020年青藏高原草地NDVI时空变化及驱动因子分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

青海湖两季水体范围时空变化遥感监测目录1. 内容简述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的和意义 (4)1.3 文献综述 (5)2. 研究区概况 (6)2.1 青海湖地理位置与环境 (7)2.2 青海湖水文特征 (8)2.3 气候变化对青海湖的影响 (9)3. 遥感监测方法 (11)3.1 传感器选择与数据源 (12)3.2 影像预处理 (13)3.3 水体提取方法 (14)3.4 多时相数据分析方法 (16)4. 青海湖水体范围时空变化分析 (17)4.1 第一季分析 (18)4.1.1 水体变化特征 (19)4.1.2 变化原因分析 (21)4.2 第二季分析 (22)4.2.1 水体变化特征 (23)4.2.2 变化原因分析 (25)4.3 全年水体变化趋势 (26)5. 水体变化影响因素分析 (27)5.1 气候因素分析 (28)5.2 水资源管理与生态保护措施 (29)5.3 社会经济影响 (30)6. 结论与建议 (31)6.1 研究结论 (33)6.2 未来研究方向 (34)6.3 管理与生态保护建议 (35)1. 内容简述本研究通过遥感监测技术，对青海湖在不同季节的水体范围及时空变化进行了详尽的观测与分析。

青海湖作为中国最大的咸水湖，其水体量的季节性波动对区域生态系统及全球气候变化具有重要指示意义。

研究首先利用卫星遥感影像数据，精确量测并记录了青海湖春季与秋季两次季节转化期间的水体边界。

对于覆盖的遥感数据集，使得数据的空间和时间细节都得到了准确的捕捉。

我们采用时间序列分析方法，探讨了青海湖水体面积与气候条件、降水模式、灌溉活动等自然与人文因素之间的关系。

通过比较水体范围的变化情况，本研究旨在识别和解释这些因素之间的相互作用，以及它们对青海湖生态环境所造成的影响。

遥感监测不仅是监测手段的创新，也为青藏高原生态保护和恢复策略的制定提供了数据支撑。

我们的研究将为环境保护部门提供及时、准确的水体动态信息，进而在政策制定、湿地保护、应对气候变化等方面工作提供科学依据。

中国草地植被生物量及其空间分布格局一、概述草地生态系统是陆地生态系统分布最广的生态系统类型之一，在全球变化中的作用越来越受到重视。

本文利用中国草地资源清查资料，并结合同期的遥感影像，建立了基于最新修正的归一化植被指数（NDVI）的我国草地植被生物量估测模型，并利用该模型研究了我国草地植被生物量及其空间分布特征。

研究结果表明，草地植被地上生物量与当年最大NDVI值具有很好的相关关系，两者可以用幂函数很好地拟合。

我国草地植被总地上生物量为16 TgC，主要集中在北方干旱、半干旱地区和青藏高原总地下生物量为60 TgC，是地上生物量的15倍而总生物量是176 TgC，占世界草地植被的7，其平均密度约等于24 gCm，低于世界平均水平。

我国草地植被单位面积地上生物量水平分布趋势为：东南地区高，西北地区低，与水热条件的分布趋势一致从垂直分布看，在海拔1350m 和3750m处分别出现了波谷和波峰，与我国特有的三级阶梯地势有着密切的关系。

我国草地植被生物量为森林的14左右，显著大于世界平均水平，说明我国草地在碳平衡中的贡献相对较大。

1. 研究背景和意义草地作为地球上分布最广的植被类型之一，在全球生态系统中占有举足轻重的地位。

中国作为世界上草地资源最为丰富的国家之一，其草地植被的生物量及其空间分布格局对于理解国家乃至全球碳循环、水循环以及生物多样性保护等方面都具有重要意义。

受气候变化、人类活动等多重因素的影响，草地生态系统面临着巨大的压力和挑战，其生物量的动态变化及空间分布格局亦发生相应调整。

系统地开展中国草地植被生物量及其空间分布格局的研究，不仅有助于深入认识草地生态系统的结构与功能，而且对于制定科学的草地管理政策、促进草地资源的可持续利用具有重要的实践指导价值。

本研究旨在通过综合分析现有数据和资料，结合遥感技术和地面观测手段，系统地评估中国草地植被的生物量及其空间分布格局，揭示其变化特征及其驱动机制。

研究结果将为我国草地生态系统的科学管理和生态保护提供基础数据和理论支撑，同时也可为全球草地生态系统的相关研究提供参考和借鉴。

青藏高原草地生态系统的生物量、花、和物候的遥
感研究的开题报告
一、背景
青藏高原草地是青藏高原上相对分布广泛的生态系统之一，其生物量、花、物候等生态信息对于区域生态环境的保护和管理具有重要意义。

传统的调查方法受制于野外条件的限制，采样难度大、覆盖面积小、不
易重复，因此采用遥感技术进行生态调查具有优势和必要性。

二、研究内容
1.生物量遥感研究
通过遥感技术获取青藏高原草地的植被覆盖度和植被指数信息，结
合实地测定的植被生物量数据，建立植被生物量遥感模型，并研究生物
量空间分布规律和时间变化趋势。

2.花遥感研究
利用遥感技术获取青藏高原草地的植被指数和彩色图像信息，结合
实地调查的植物花期数据，建立植物花期遥感模型，并进行花期时空分
布分析。

3.物候遥感研究
通过遥感技术获取青藏高原草地的植被指数和地表温度信息，根据
不同植被物种生长的温度和光照要求，建立物候遥感模型，并研究物候
时空变化规律和影响因素。

三、研究方法
本研究将利用广角相机、高光谱遥感和地理信息系统等多源遥感数据，结合实地调查数据，运用回归分析、时序分析和统计分析等方法，
建立青藏高原草地生态系统的生物量、花、物候遥感模型，并进行时空分析和验证。

四、研究意义
本研究将揭示青藏高原草地的生态系统类型、生物量、花、物候等信息，为区域生态保护和管理提供科学依据，同时也为生态遥感技术在高原草地生态系统调查和监测中的应用提供借鉴。

青藏高原典型生态区基础数据库技术规范1 主题内容与适用范围本标准定义了青藏高原典型生态区基础数据的相关内容、数据的组织层次、数据表结构等，提供了数据分类和命名体系以及数据的组织结构信息，适用于青藏高原典型生态区基础数据的采集及建库工作。

2 参考标准本技术规范参考了以下技术资料。

GB/T 14721.1—1993 林业资源分类与代码森林类型LY/T 1438—1999 森林资源代码森林调查GB/T 2260—2002 中华人民共和国行政区划代码GB/T 4754—2002 国民经济行业分类注释LY/T 1440—1999 森林资源代码林业行政区划国家林业局（原林业部）制定的林业、森工统计报表3 术语和定义青藏高原典型生态区（The Typical Area of Ecology——Qinghai-Tibet Plateau）青藏高原是世界上海拔最高、面积最大的高原，她东接四川盆地盆周山地，西抵帕米尔高原，南自喜马拉雅山脉，北达阿尔金山.祁连山北坡,南北跨13个纬度(约27 . 40o N)，东西越31个经度(74 .105o E)。

总面积250万平方公里，包括青海、西藏全部和四川、云南、甘肃、新疆四省区部分县市。

青藏高原独特的自然地域单元、地理位置、地势结构、气候特征及丰富的资源，使她在人类生存环境和中华民族未来发展中具有十分特殊的地位。

4数据内容与建库的技术规范4.1数据内容的分类数据按照组织的层次分为两级，一级数据分为生态区背景资料数据、高原典型特征数据和西藏地区自然资源数据。

生态区背景资料数据按照数据的性质又分为资源环境、社会经济数据和空间数据；高原典型特征数据包括青藏高原东南部的森林土壤及其分布、青藏高原生态系统及优化利用模式、青藏高原沙漠化与可持续发展、三江源自然保护区生态环境；西藏地区自然资源数据描述了西藏特有的森林、植被、土壤等主要资源特征。

青藏高原典型生态区基础数据的分类如表5.1。

青海省基础地理信息中心开展青海湖流域地表覆盖野外调查康维海
【期刊名称】《青海国土经略》
【年(卷),期】2011(000)006
【摘要】青海省基础地理信息中心根据《青海湖流域生态环境遥感影像解译》项目的实际需要，在青海湖流域开展了野外调查工作。

rn此次调查范围涉及青海省海西、海北、海南3州和天峻、刚察、海晏和共和4县。

调查中，技术人员利用GPS进行实地打点，详细记录了实地的地表覆盖情况，并拍摄了大量的实地景观照片。

【总页数】1页(P40-40)
【作者】康维海
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】P642.23
【相关文献】
1.西后加村扶贫:决战在大山之巅——青海省基础地理信息中心精准扶贫工作纪实[J], 文玲庆
2.王苑:青春无悔璀璨高原——记全国测绘地理信息系统先进工作者、青海省基础地理信息中心副主任王苑 [J], 陈莹
3.基础性地理国情监测地表覆盖数据问题探讨 [J], 李建东
4.地表覆盖质检工具在基础性地理国情监测项目中的开发与应用 [J], 冷顺绿
5.青海省基础地理信息中心 [J],
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青藏高原草地地下生物量与环境因子的关系杨秀静;黄玫;王军邦;刘洪升【摘要】青藏高原草地生物量大部分分布于地下,地下生物量在其碳循环研究中起着重要的作用.基于大规模野外样地调查数据,分析比较了青藏高原南北和东西样带上草地地下生物量与环境因子的相关关系,探讨了环境因子对地下生物量控制作用的区域差异.研究结果表明:对于所有采样点而言,青藏高原草地地下生物量的环境控制因素主要有土壤含水量、表层土壤有机碳和全氮含量.通过比较南北和东西样带研究结果发现,草地地下生物量与土壤含水量、土壤表层有机碳和全氮含量相关的显著性水平,在东西样带上明显高于南北样带.同时,东西样带上草地地下生物量与降水量有显著正相关关系,这种关系在南北样带上不显著,表明水分对东西样带草地地下生物量的控制作用较强.气温与南北样带草地地下生物量呈显著负相关,但与东西样带草地地下生物量相关不显著,由此说明环境因子对青藏高原草地地下生物量的控制存在显著区域差异.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2013(033)007【总页数】11页(P2032-2042)【关键词】青藏高原;地下生物量;样带;高寒草甸;高寒草原【作者】杨秀静;黄玫;王军邦;刘洪升【作者单位】生态系统网络观测与模拟重点实验室,中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;生态系统网络观测与模拟重点实验室,中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;生态系统网络观测与模拟重点实验室,中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;生态系统网络观测与模拟重点实验室,中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101【正文语种】中文草地是陆地生态系统的重要组成部分，在全球陆地碳循环中起着重要作用［1］。

由于其高达80%的生物量储存于地下，因而其地下生物量在草地碳循环研究中起着关键性的作用［2］。

过去的研究表明，植被地下生物量的垂直分布是生态系统模型模拟和预测全球碳循环的关键所在［3-4］。

基于机器学习和经验知识的青藏高原多时段植被制图目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与方法 (4)二、数据收集与预处理 (5)2.1 数据来源与选取 (6)2.2 数据预处理方法 (7)2.3 数据质量评估 (8)三、基于机器学习的植被指数计算方法 (10)3.1 植被指数原理与选择 (11)3.2 机器学习模型构建 (12)3.3 模型训练与验证 (13)3.4 模型优化与调整 (14)四、经验知识在多时段植被制图中的应用 (16)4.1 经验知识定义与分类 (17)4.2 经验知识在制图过程中的应用方式 (18)4.3 经验知识对机器学习模型的辅助作用 (20)五、多时段植被制图方法体系 (20)5.1 制图流程设计 (21)5.2 多时段植被信息融合策略 (23)5.3 制图结果可视化表达 (24)六、实验设计与结果分析 (25)6.1 实验区域选择与数据收集 (25)6.2 实验方法与步骤 (27)6.3 结果展示与分析 (28)6.4 结果验证与讨论 (29)七、结论与展望 (31)7.1 研究成果总结 (32)7.2 研究不足与改进方向 (32)7.3 对未来研究的展望 (34)一、内容概括本文档旨在探讨基于机器学习和经验知识的青藏高原多时段植被制图方法。

我们将对青藏高原的生态环境和植被类型进行简要介绍，以便为后续的研究提供基础背景。

我们将详细阐述机器学习在植被制图中的应用，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法，并结合实际案例分析其在青藏高原植被制图中的效果。

我们还将探讨利用经验知识辅助机器学习的方法，如地理信息系统(GIS)、遥感图像处理技术和专家知识库等，以提高植被制图的准确性和可靠性。

我们将总结本研究的主要成果和不足之处，并对未来研究方向提出展望。

1.1 研究背景与意义被誉为世界的屋脊，其独特的地理环境和生态条件对于全球气候变化具有重要的影响。