Dynamic data measured on CROP-X BIOPAR crop fields in year 2014

B2FIND2026-04-05 收录

作物生长监测

农业遥感

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https://b2find.eudat.eu/dataset/efbb13f9-8412-54c1-8402-9da8000149a3 数据链接链接失效反馈

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Empty fields= not measured-9999 =before seeding

空字段表示未被测量；取值为-9999代表处于数据播种（seeding）之前的状态

2023年中国10米空间分辨率冬小麦识别数据集

农业遥感

冬小麦识别

及时准确的冬小麦空间分布信息对于粮食安全和作物生产管理至关重要。由于训练数据的获取成本高、效率低，大尺度、高质量、高空间分辨率的冬小麦分类产品依然匮乏。因此，我们提出了一种融合冬小麦物候、光谱和极化信息的训练数据自动化提取方法（Automated training data generation, ATDG），用于生成高质量的冬小麦训练样本，从而开展基于机器学习方法的冬小麦遥感制图。此外，基于生成

国家生态科学数据中心2380

山东禹城冬小麦哨兵2号卫星(Sentinel-2)冠层叶绿素与地面验证点数据集

农业遥感

叶绿素监测

山东禹城冬小麦哨兵2号卫星(Sentinel-2)冠层叶绿素含量与地面验证点数据集由2部分组成:（1）冠层叶绿素地面验证样地数据(CCCField)，包括LAI和SPAD。2020年5月9-16日在山东禹城冬小麦观测,共计107个样地；（2）哨兵2号卫星叶绿素反演数据(CCCSentinel)，空间分辨率为10 m｡对CCCField(由LAI*SPAD 近似代替 LAI*LCC)和CCCSent

国家对地观测科学数据中心2023-10-17 更新300

Normalized Remote Sensing Agricultural GPP Monsoon 2003

农业遥感

生态生产力

agricultural gross primary productivity

DataCite Commons2025-06-01 更新30

东北三省花生20m分辨率空间分布图（2018年）

农业遥感

作物监测

可靠的时空作物数据对于可持续农业管理至关重要。以中国东北三省（黑龙江省、吉林省、辽宁省）为研究区，耕地面积为249,600 km2，占全国耕地面积的15%（2018年）。基于2018年10天合成的Sentinel-2（分辨率为20m）数据和实地验证数据，结合作物物候和色素含量变化开发的一种基于知识的自动化花生制图算法，获得2018年东北三省20米空间分辨率的花生空间分布数据集。数据表明，东北三省

国家地球系统科学数据中心2023-03-08 更新690

A Crop Type Dataset for Consistent Land Cover Classification in Central Asia and Beyond

农业遥感

物品类型识别

This dataset offers thousands of polygons on crop types collected within the Aral Sea Basin (ASB). It was collected in the scope of the project Central Asia Waters (CAWa, https://www.cawa-project.net/

Figshare2020-06-05 更新40

Dynamic data measured on CROP-X BIOPAR crop fields in year 2014

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相关数据集