植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）可以准确反映地表植被覆盖状况。目前，基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等研究中得到了广泛的应用。藏东南1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是在MODIS（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）16天1KM地表反射率数据（MOD13）基础上，采用最大值合成法生成的2000年以来的月度植被指数数据集。该数据集有效反映了藏东南地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。月度NDVI数据为每月NDVI数据数值的最大值，数据获取时间为2000年2月—2018年12月。下载的数据为GRID格式，空间分辨率为1km。
160 8 2022-01-22
自第一次工业革命以来，人类活动已经深刻影响了地球各圈层，且这种影响还将持续扩大和增强。青藏高原作为一个具有全球意义的生态系统单元，同时也是我国重要的生态安全屏障，在水土保持、生物多样性保护、水源涵养和碳收支平衡等诸多方面发挥着至关重要的作用。但近30年来，随着青藏高原人类活动范围的扩大和强度的快速增长，人类活动所造成的各种生态环境问题也日益突出，并严重影响着青藏高原生态功能的发挥。青藏高原人类活动强度空间数据的研究与制备，将有助于深入理解该地区人类活动的影响强度和范围，揭示气候变暖背景下人类活动的变化规律，对于进一步量化辨识人类活动与气候变化对生态系统的影响，以及促进该区域的可持续发展都具有重要意义。 研究人员采用人类足迹指数方法，利用人口密度、土地利用、放牧密度、夜间灯光、铁路和道路等共6种代表人类活动的空间数据，完成了1990、1995、2000、2005、2010、2015和2017年共7期青藏高原人类足迹数据集的制备。依据已有研究和青藏高原区域特点，本数据集对人类足迹方法的优化和调整主要包括：①选取人口密度、土地利用、夜间灯光、放牧密度、道路和铁路六类数据来计算人类活动强度；②调整不同土地利用类型的赋值；③设置人口密度最大强度阈值50人/平方公里，并采用对数方法赋值；④使用牛羊密度数据来表征放牧密度，设置最大强度阈值为1000羊单位/平方公里，并采用对数方法赋值；⑤使用经过校正的DMSP/OLS夜间灯光数据进行赋值；⑥将道路划分为高速公路、国道、省道、县道和其他公路等五个等级分别进行赋值；⑦铁路最大影响范围设为3.5 km；⑧利用冰川和湖泊空间数据进行质量控制。 该数据集来源于数据论文“段群滔, 罗立辉. (2020). 1990–2015年青藏高原人类足迹数据集. 中国科学数据, 5(3). https://doi.org/10.11922/csdata.2019.0082.zh”，在原有数据的基础上增加了2017年的数据。 该数据集的制备可为探究青藏高原地区人类活动空间变化特征和规律提供空间数据，也可为探索该地区人类活动与生态环境间的相互作用提供支撑，对于促进整个青藏高原地区的生态环境保护和可持续发展具有指导作用。
1065 215 2021-11-17
数据为青藏高原人口与城镇化数据。数据主要来源于人口普查数据，包括1990年、2000年和2010年的数据。数据主要字段包括常住人口、城镇人口和常住人口城镇化率等。在GIS平台下，通过行政区划矢量数据和人口数据连接，构建空间数据库。其中，涉及人口的数据质量精确到人。数据主要服务于青藏高原人口地理、城镇化和城镇发展相关研究。值得注意的是，有且仅有普查年份的常住人口及城镇化率数据相对精确。随着第七次人口普查数据开放，将陆续更新。
198 59 2021-10-27
2000-2020年青藏高原城市不透水面和绿地空间组分数据集的数据源主要包括HJ‒1A/B、GF-1/2、ZY‒3等国产卫星影像以及Landsat TM/ETM+/OLI系列卫星影像数据。其中，国产卫星影像辅以Google Earth影像生产不同地理分区的组分训练样本和验证样本数据，应用谷歌地球引擎（Google Earth Engine, GEE）分区测试与校正模型算法参数，基于随机森林算法和Landsat TM/ETM+/OLI系列卫星影像及辅助数据获取归一化人居地密度指数（Normalized Settlement Density Index, NSDI），采用密度分割法且经过人工交互解译修正后，获取城市建成区矢量边界。应用NSDI指数、植被覆盖度指数和青藏高原矢量边界生产青藏高原城市不透水面、城市绿地空间组分原始数据，经校正和精度评价后，生成2000-2020年青藏高原城市不透水面和绿地空间组分数据集。 数据产品的分辨率为30 m，采用统一的坐标系统和存储格式。地理坐标系为WGS84，投影坐标系为Albers，数据存储格式为Geotiff，数据单位为百分比（值域范围0~10000），比例因子为0.01。 为了更准确地量化城市土地覆盖变化，选取了多个典型城市取样，对数据集进行了验证，具体验证方法及精度见已发表的成果。 数据可用于分析和揭示青藏高原土地覆盖变化的影响和未来情景模拟，以期为青藏高原建设环境宜居城市与提升人居环境质量提供科学依据。
1861 40 2021-10-26
典型矿产开发工程区域土地覆被数据包含甘南藏族自治州土地覆被数据集（2000）、甘南藏族自治州土地覆被数据集（2010）、甘南藏族自治州土地覆被数据集（2020）。数据格式为shape file文件，空间分辨率为30m，包含耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪十大类，时间分辨率为年。数据来源于GlobeLand30（全球地理信息公共产品，http://www.globallandcover.com/），经过镶嵌和整编处理获得。源数据的数据精度评价由同济大学和中国科学院空天信息创新研究院牵头完成，数据的总体精度超过83.50%。该数据集可以为相关研究提供高精度的基础地理信息，可应用于青藏高原东北部祁连山成矿带超大型金矿带典型矿产开发区域的土地覆被综合效应评估，在矿产开发的环境效应评估、自然灾害风险评估以及防灾减灾等方面有重要应用。
652 143 2021-07-29
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