本数据集包含青藏高原数字坡向分布及坡向度数数据,可用来辅助青藏高原区域的基础地理信息分析研究工作。 原始资料数据为Global Land Cover Network (GLCN)提供的Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)数据,原数据是分幅、经纬度的数据,WGS84坐标系,空间分辨率3″。经过镶嵌处理,对镶嵌过程中产生的Nodata空值数据进行插值填补,完成数据的填补工作后,进行投影转换处理,生成数据为Albers等面积圆锥投影,转换投影后,空间分辨率90m。最后用青藏高原的边界进行切割,获得DEM数据。在ArcMap下使用空间分析模块,计算坡向,生成坡向图。 像元值:value 数据类型:浮点型 解释:坡向度数 量纲:度 数据精度:空间分辨率90m
2253 61 2018-07-18
本数据集包含青藏高原数字坡度分布及坡度度数数据,可用来辅助青藏高原区域的基础地理信息分析研究工作。原始资料数据为Global Land Cover Network (GLCN)提供的Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)数据,原数据是分幅、经纬度的数据,WGS84坐标系,空间分辨率3″。经过镶嵌处理,对镶嵌过程中产生的Nodata空值数据进行插值填补,完成数据的填补工作后,进行投影转换处理,生成数据为Albers等面积圆锥投影,转换投影后,空间分辨率90m。最后用青藏高原的边界进行切割,获得DEM数据。在ArcMap下使用空间分析模块,计算坡向,生成坡度图。 字段:value 数据类型:浮点型 解释:坡度度数 量纲:度 数据精度:空间分辨率90m
2652 217 2018-07-18
青藏高原典型冰川DEM采用双站InSAR方法制作,数据采集时间为2013年11月21日,覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区,空间分辨率10米,高程精度0.8m的DEM结果,精度可满足国家1∶10000地形制图的要求。冰川DEM采用TanDEM-X双站InSAR数据,采用改进的SAR干涉处理方法,顾及了双站InSAR在成像几何和相位解缠等方面的特点,高分辨率、高精度地生成了上述两个典型冰川的表面DEM。该数据集采用Geotiff格式,每个典型冰川DEM存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川DEM数据集-数据说明。
5582 77 2018-02-18
南极冰盖高程数据采用雷达高度计数据(Envisat RA-2)和激光雷达数据(ICESat/GLAS)制成。为提高ICESat/GLAS数据的精度,采用了五种不同的质量控制指标对GLAS数据进行处理,滤除了8.36%的不合格数据。这五种质量控制指标分别针对卫星定位误差、大气前向散射、饱和度及云的影响。同时,对Envisat RA-2数据进行干湿对流层纠正、电离层纠正、固体潮汐纠正和极潮纠正。针对两种不同的测高数据,提出了一种基于Envisat RA-2和GLAS数据光斑脚印几何相交的高程相对纠正方法,即通过分析GLAS脚印点与Envisat RA-2数据中心点重叠的点对,建立这些相交点对的高度差(GLAS-RA-2)与表征地形起伏的粗糙度之间的相关关系,对具有稳定相关关系的点对进行Envisat RA-2数据的相对纠正。通过分析南极冰盖不同区域的测高点密度,确定最终DEM的分辨率为1000 m。考虑到南极普里兹湾和内陆地区的差异性,将南极冰盖分为16个区,利用半方差分析确定最佳插值模型和参数,采用克吕金插值方法生成了1000 m分辨率的南极冰盖高程数据。利用两种机载激光雷达数据和我国多次南极科考实测的GPS数据对新的南极DEM进行了验证。结果显示,新的DEM与实测数据的差值范围为3.21—27.84 m,其误差分布与坡度密切关系。
3183 34 2018-02-14
采用黑河计划数据管理中心提供的黑河流域30米分辨率的ASTER GDEM数据和90米分辨率的SRTM数据两组栅格数据,以及多来源的点数据。利用HASM升尺度算法,将不同来源和不同精度的栅格数据与高程点数据进行融合,获得黑河流域的高精度坡向数据。首先利用各种点数据对两组栅格数据进行精度验证,根据精度验证的结果,在不同的区域,采用不同的栅格数据作为数据融合的趋势面。计算各样点数据与趋势面的残差,运用HASM算法进行插值获得残差曲面,将趋势面与残差曲面叠加,从而获得最终的坡向曲面。空间分辨率为500米。
3288 13 2016-12-22
采用黑河计划数据管理中心提供的黑河流域30米分辨率的ASTER GDEM数据和90米分辨率的SRTM数据两组栅格数据,以及多来源的点数据,这些点数据包括中上游的雷达点云高程数据;根据黑河计划数据管理中心中土壤样点、植被样方提取的高程数据;气候水文站点提取的高程数据;以及课题组测量的高程样点数据。利用HASM升尺度算法,将不同来源和不同精度的栅格数据与高程点数据进行融合,获得黑河流域的高精度DEM数据。首先利用各种点数据对两组栅格数据进行精度验证,根据精度验证的结果,在不同的区域,采用不同的栅格数据作为数据融合的趋势面。计算各样点数据与趋势面的残差,运用HASM算法进行插值获得残差曲面,将趋势面与残差曲面叠加,从而获得最终的DEM曲面。空间分辨率为500米。
3135 33 2016-12-20
采用黑河计划数据管理中心提供的黑河流域30米分辨率的ASTER GDEM数据和90米分辨率的SRTM数据两组栅格数据,以及多来源的点数据。利用HASM升尺度算法,将不同来源和不同精度的栅格数据与高程点数据进行融合,获得黑河流域的高精度坡度数据。首先利用各种点数据对两组栅格数据进行精度验证,根据精度验证的结果,在不同的区域,采用不同的栅格数据作为数据融合的趋势面。计算各样点数据与趋势面的残差,运用HASM算法进行插值获得残差曲面,将趋势面与残差曲面叠加,从而获得最终的坡度曲面。空间分辨率为500米。
2248 12 2016-12-19
黑河上游祁连附近地貌面包括一级剥蚀面(宽谷面),9级河流阶地面。阶地面分布数据主要通过野外考察获取,对各级地貌面分布范围进行GPS测量,在室内把野外资料进行分析,再结合遥感影像、地形图、地质图等资料,绘制得到黑河上游各级地貌面分布图。剥蚀面的年代在1.4Ma左右,黑河阶地形成晚于这一时代,都为晚更新世以来阶地。
7457 16 2016-01-10
黑河上游河谷断面数据主要展示了黑河河流阶地的结构及其横断面分布特征。这些数据主要通过野外考察、测量得到。该组数据包括黑河上游祁连县附近林场断面和下筏断面,莺落峡黑河口断面。
9362 152 2016-01-09
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。DEM 的原理是将流域划分为m 行n列的四边形(CELL),计算每个四边形的平均高程,然后以二维矩阵的方式存储高程。由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征,因此通过DEM 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[7 ]。同时根据一定的算法可以确定地表水流路径、河流网络和流域的边界。因此从DEM 提取流域特征,一个良好的流域结构模式是设计算法的前提和关键。 本数据将dem提取为矢量图,以等高线为基础,详细描述了黑河干流中游地区的地形。 数据范围: 左:493300.000000 右:669700.000058 上:4414700.000000下:4254299.999998
9926 14 2016-01-04