OCNET 全球每日叶绿素-a产品数据集(2001–2021年)

海洋颜色数据对我们了解生物和生态现象及过程至关重要，也是物理和生物地球化学海洋模型的重要输入源。叶绿素-a（Chl-a）是海洋环境中海洋颜色的关键变量。卫星遥感定量检索是获取大尺度海洋Chl-a的主要方法。然而，数据缺失是基于卫星遥感的Chl-a产品的主要局限性，这主要是由于云层、太...

Ocean color data is critical for understanding biological and ecological phenomena and processes, and also serves as an important input source for physical and biogeochemical ocean models. Chlorophyll-a (Chl-a) is a key variable of ocean color in marine environments. Satellite remote sensing-based quantitative retrieval is the primary method for acquiring large-scale marine Chl-a data. However, missing data is a major limitation of satellite remote sensing-based Chl-a products, which is mainly caused by cloud cover, and

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集利用OCNET卷积神经网络（CNN）重建了2001年至2021年全球开阔海域的每日叶绿素-a浓度数据，以解决卫星遥感中因云层等因素导致的数据缺失问题。其特点包括高时空分辨率（日时间分辨率和0.25°空间分辨率），并整合了海面温度、盐度等多源环境变量作为输入，从而提高了数据完整性和准确性。数据集以netCDF格式提供，总数据量为16.0 GiB，适用于海洋生态和生物地球化学研究。