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2022-2024年太平洋岛屿国家典型岛礁浅海水下地形地貌遥感监测数据集

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国家对地观测科学数据中心2025-03-18 更新2026-01-30 收录
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https://noda.ac.cn/datasharing/datasetDetails/67c7c05a7276ef40f372152c
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资源简介:
该数据集包括2022-2024年太平洋岛屿国家典型岛礁浅海水下地形地貌Tiff数据及对应元数据表,文件命名采用《机构名称+“_”+项目名称+“_”+要素名称+“_”+期次+“_”+区域+“_”+空间分辨率+“_”+算法版本+矢量层/专题图》的方式。其中浅海水下地形地貌Tiff数据是基于哨兵-2光学影像,结合ICESat-2激光雷达数据生成,采用WGS-84坐标系,覆盖期次为1期,空间分辨率为10米。元数据文件指记录Tiff数据元数据信息的文件。 浅海水下地形地貌是指水深、坡度、坡向等,用以表征海底的三维结构。本任务面向数据源丰富的四波段多光谱数据,结合高质量ICESat-2激光雷达数据,发展了浅海水下地貌主被动卫星协同遥感反演技术,制作了太平洋岛屿6个建交国家的8个典型岛礁浅海水深遥感监测数据集。

This dataset comprises Tiff data of shallow submarine topography and geomorphology for typical reefs across Pacific island countries spanning 2022 to 2024, alongside corresponding metadata tables. The file naming convention adheres to the format: [Institution Name]_[Project Name]_[Feature Name]_[Cycle]_[Region]_[Spatial Resolution]_[Algorithm Version]_[Vector Layer/Thematic Map]. Specifically, the Tiff data of shallow submarine topography and geomorphology was generated using Sentinel-2 optical imagery in conjunction with ICESat-2 LiDAR data, employs the WGS-84 coordinate system, has one coverage cycle, and a spatial resolution of 10 meters. Metadata files refer to documents that record the metadata information of the Tiff datasets. Shallow submarine topography and geomorphology encompasses metrics such as water depth, slope, and aspect, which serve to characterize the three-dimensional structure of the seabed. This work leverages abundant four-band multispectral data paired with high-quality ICESat-2 LiDAR data to develop an active-passive satellite collaborative remote sensing inversion technique for shallow submarine geomorphology, resulting in the creation of a shallow water depth remote sensing monitoring dataset covering 8 typical reefs across 6 Pacific island countries with established diplomatic relations.
创建时间:
2025-03-18
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数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
该数据集是一个2022-2024年太平洋岛屿国家典型岛礁浅海水下地形地貌的遥感监测数据集,基于Sentinel-2光学图像和ICESat-2 LiDAR数据融合生成,空间分辨率为10米,覆盖6个太平洋岛国的8个典型礁体,提供水深、坡度、坡向等参数,用于海洋环境监测和研究。数据集采用Tiff格式和元数据表,通过辐射传输理论和多项式模型确保数据质量,平均相对误差在10%以内。
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