专题组于2019年10月24日、2021年6月9日在西藏自治区林芝市波密县的迫隆沟、天磨沟、古乡沟泥石流沟进行了无人机飞行作业，生成了示范区泥石流沟的实景三维模型与数字表面模型（DSM）；于2020年在波密县卡达村进行作业，生成了实景三维模型与数字表面模型，数字正射影像（DOM）以及数字高程模型（DEM）；于2021年6月9日在古乡沟再次作业，得到实景三维模型与数字表面模型。上述产品的空间分辨率在0.1米左右，主要加工方式如下： （1）基于无人机遥感的实景三维建模方法，利用无人机摄影测量技术能够获取丰富的纹理信息，生成密集的三维点云，结合自动化实景三维建模技术可以得到真实的三维场景。 （2）对得到的三维模型进行空洞修补和滤波等优化处理，有效填补了三维模型中的水体空洞。 （3）基于三维建模，在CC中可以直接生成示范区的DSM数据。 （4）使用MapMatrix对DSM进行多边形内插，抹除植被等地物的高度，得到DEM数据。 （5）通过刺点操作，对三维建模精度进行优化。
71 0 2022-02-14
该数据为使用购买的示范区资源三号卫星遥感影像，基于立体像对匹配方法生成对泥石流沟区域的大范围DSM数据。加工方法如下： （1）由于原始影像中存在大量云层和阴影噪声，本研究运用IDL语言进行开发，制作形成专用于多云山区的卫星影像的去噪和信息补全程序。 （2）将正视校正影像作为左影像，前视校正影像为右影像，使用ENVI进行DSM的生产。 （3）使用30 m分辨率的ASTER-DEM数据，选定至少4个典型的地面控制点对进行地理校正，确保地理坐标误差在1″的量级。 （4）使用交叉熵，均方根误差和面误差信息熵作为精度评价指标，与经原始数据得到的DSM进行对比，验证处理后的DSM成像精度得到提升。
69 12 2022-01-26
本数据集为全球高精度高程控制点数据集，包含各个高程控制点地理定位，高程，采集时间等信息。 从卫星激光测高数据中提取的激光足印高程的精度受到许多因素的影响，如大气、有效载荷仪器噪声、激光足迹中的地形起伏等，导致精度不确定。该数据集通过评估标签和测距误差模型所构建的筛选准则对ICESat卫星从2003年到2009年的测高观测数据进行筛选提取，以期地形测图或依赖良好高程信息的其他科学领域提供高精度的全球高程控制点。经验证，平地（坡度<2°）、丘陵（2°≤坡度<6°）、山地（6°≤坡度<25°）区域的高程精度分别满足0.5m、1.5m、3m的精度要求。
70 0 2021-09-15
数据源于全国1∶100w数字地质图空间数据库矢量化而成。根据川藏交通廊道区域范围及1：100w地形图图幅划分方式，使用了H45、H46、H47、H48、I45、I46、I47、I48八幅标准图幅的地质图，数据源格式为wp区文件，利用相关软件转化为shp格式的矢量文件，可用ARCIGS软件查看、编辑。本数据含有含地层、地层符号、岩石类型等基础地质信息。地质数据的获取，能够基本了解到川藏交通廊道范围内的地层、岩性情况，有利于追溯泥石流、滑坡灾害发生的地质条件。
661 163 2021-07-16
数据源自雷达地形测绘SRTM产品，下载地址为http://gdex.cr.usgs.gov/gdex/。在下载网站导入川藏交通廊道shp边界，以选择研究区范围的图幅，利用ARCGIS软件合并成一幅。数据的精度90m，格式为栅格数据。数据大小136MB。区域为川藏交通廊道。该数据适用于1:10万的相关地形数据的提取，如坡度、坡向、河道河网等地形因子数据等，作为川藏交通廊道地形分析的基础数据，有助于认识全区的地形地貌特征，对于大区域的灾害风险管理和决策水平具有重要意义。
670 159 2021-07-16
数据源于JAXA地球观测研究中心（http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/），产品为ALOS World 3D - 30m (AW3D30)。通过导入川藏交通廊道shp边界选择图幅并下载，利用相关软件合并成一幅。格式为栅格数据，空间分辨率为30m，数据大小为1.3GB。该DEM数据可利用相关软件生成坡度、坡向、河道河网等地形因子数据，它们是川藏交通廊道地形分析的基础数据，有助于认识流域地貌形态，也是灾害区划研究、风险性评价的关键因子。高精度DEM的获取对于灾害风险管理和决策水平、减轻重大地质灾害的损失具有重要意义。
703 0 2021-06-25
基于中国地面逐日气象要素数据集、全国地理基础数据、自然环境基础数据集，运用像元二分模型、密度分析、RclimDex、非平稳标准化降水蒸散指数(NSPEI)和双线性内插法等多种指标计算方法计算了横断山区的极端降水、极端气温、干旱强度、干旱频率等多种指标。该数据集包括横断山区的孕灾环境基础数据集、极端降水指标基础数据集、极端气温指标基础数据集、干旱强度和干旱频率基础数据集。该数据集可为区域内极端高温、降水和干旱风险评估提供基本的指标体系。我们得出横断山区内90%以上站点的极端气温暖指数显著上升，极端气温冷指数显著下降。南北气温差异显著，以青藏高原为界，北部气温日较差大，平均在13.83℃，南部气温日较差小，平均为11.38℃，南部平均的冰冻日数在1d左右。随着重现期的增加，持续干燥期（CDD）大于110d的区域逐渐由西部扩大到金沙江下游流域；在不同重现期下，持续降雨期（CWD）和年降水总量（PRCPTOT）的高值区集中在西部和南部的边缘；北部的日最大降水量（RX1day）在不同重现期下变化不显著，在60mm以下；最低气温极小值（TNn）和最高气温极大值（TXx）在空间分布上北低南高，40℃以上的高温普遍发生在南部的干旱河谷。
889 25 2021-05-23
横断山多尺度致灾、孕灾、承灾数据时空统一数据集包含了由高程数据衍生的一系列地貌数据、年均归一化植被指数数据、年均气温与降雨数据、VIIRS夜间灯光数据。其中地貌数据覆盖横断山地区，植被与气候相关数据覆盖青藏高原，夜间灯管指数数据覆盖全国范围。数据收集时间根据来源不同而异，最早为2000年，最晚为2018年。该数据集主要是为了进行灾害、风险评价而准备。本数据集将这些数据整理进行了重采样、空间校正、光学校正、地貌因子计算、空间统计等流程加工，数据精度与其数据源的原始精度数据一致，未经过降采样等模糊处理。处理过程中采用了科学标准流程，区分了连续与不连续型数据，将处理过程中的数据损失降到最低。
1046 41 2021-05-10
1) 数据内容 本数据集包含澜沧江-湄公河流域流向、汇流累积和矢量河网信息。 2) 数据来源及加工方法 本数据集采用了遥感蚀刻方法（Remote Sensing Stream Burning, Wang et. al, 2021），融合了高精度高程模型MERIT-DEM和哨兵2号光学影像。 3) 数据质量描述 经验证，本数据集具备较高的空间精度（Wang et. al, 2021）。<br /> 4) 数据应用成果及前景 本数据集提供了基础的河流网络及其汇流信息，可用于水文模型、陆面过程模型、地球系统模式等模拟用途，也可以用于制图和空间统计分析。
4777 114 2020-12-30
仰光深水港地区10m级高程数据集是仰光深水港主要城区的DEM数据，DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Model)，是流域地形、地物识别的重要原始资料。该数据集能够反映仰光深水港主要城区10m级分辨率的局部地形特征，因此通过该数据集，可提取大量的地表形态信息，这些信息包含流域网格单元的坡度、坡向以及单元格之间的关系等，可以为仰光深水港主要城区的研究提供精确的地形数据以及可靠的验证数据。
1568 16 2020-12-25
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