祁连山区域基于MODIS数据耦合地形效应的日地表反照率数据集(2019)

Daily albedo product coupling topographic effects retrieved from MODIS data over the Qilian Mountain area(2019)


本数据集为祁连山区域2019年日分辨率地表反照率产品,空间分辨率500m。采用耦合地形因子的基于MODIS反射率数据协同反演的BRDF\反照率模型,并引入先验知识进行质量控制。MODIS地表反射率数据为官方网站下载,以5天为周期合成日分辨率BRDF,进而估算日分辨率的反照率。经过验证评估,满足反照率应用精度要求,相较于同类产品对快速变化地表特征的捕捉更具有优势,且时空连续性更好。可有效支撑祁连山地区辐射平衡、环境变化研究。

数据使用方法

文件命名约定:MOD0AL.YYYYDDD.hHHvVV.hdf(YYYY:年,DDD:日(儒略日)HH与VV分别 参考MODIS标准分幅的H 与V),比如 MOD0AL.2016001.h24v04.hdf,表示2016年第一天的分幅名为h24v04的反照率
数据版本号:V1
投影:标准sinosodiol 投影与MODIS普通产品一致
数据格式:hdf 2400行*2400列
填充值:32767
scale: /10000(整数值存储,除以10000,为实际反照率)
波段说明:1-7波段对应MODIS反射率产品前7个波段的窄波段当地正午时黑空反照率,8-10波段为当地正午时刻可见光、近红外、短波波段黑空反照率;11-17波段MODIS前7个波段的窄波段白空反照率,18-20波段可见光、近红外、短波波段白空反照率


本数据要求的引用方式
文章的引用

1. Wen, J.G., Liu, Q., Xiao, Q., Liu, Q.H., You, D.Q., Hao, D.L., Wu, S.B., Lin, X.W. (2018). Characterizing Land Surface Anisotropic Reflectance over Rugged Terrain: A Review of Concepts and Recent Developments. Remote Sens.10, no.3. DOI: 10.3390/rs10030370.(查看)

2. Wen, J.G., Dou, B.C., You, D.Q., Tang, Y., Xiao, Q., Liu, Q.H. (2017). Forward a Small-Time Scale BRDF/albedo by Multi-sensors Combined BRDF inversion (MCBI) model. IEEE Transaction of GeoScience and Remote Sensing, 22(5), 683-697.(查看)

3. Wu, S.B., Wen*, J.G., Gastellu-Etchegorry, J.P., Liu, Q.H., You, D.Q., Xiao, Q., Hao, D.L., Lin, X.W., Yin, T.G. (2019). The definition of remotely sensed reflectance quantities suitable for rugged terrain. Remote Sensing of Environment, 225, 403–415.(查看)

数据的引用

闻建光, 唐勇, 游冬琴. (2021). 祁连山区域基于MODIS数据耦合地形效应的日地表反照率数据集(2019). 国家青藏高原科学数据中心, 2021. doi: 10.11888/Meteoro.tpdc.271197.
[Wen, J., Tang, Y., You, D. (2021). Daily albedo product coupling topographic effects retrieved from MODIS data over the Qilian Mountain area(2019). National Tibetan Plateau Data Center, 2021]

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East: 107.00 West: 89.00
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数据细节
  • 时间分辨率:Daily
  • 空间分辨率:100m - 1km
  • 大小:150.0 MB
  • 浏览:1219 次
  • 下载量:172 次
  • 数据时间范围:2019-01-01 至 2019-12-31
  • 共享方式: 开放获取
  • 元数据更新时间:2021-04-19
联系信息

闻建光、 唐勇、 游冬琴

分发方: 时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

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