青藏高原湖泊水体DOM数据（2017）

本数据集数据源为：欧洲航天局多光谱卫星Sentinel-2卫星。其中包含2017年青藏高原湖泊CDOM和DOC年均值数据。使用方法：基于实测样点的CDOM数据，提取影像反射率信息，通过皮尔森相关性分析选择最佳预测变量，构建多元逐步回归CDOM 预测模型，获得青藏高原水体CDOM结果。由于CDOM与DOC具有很好的相关性，所以DOC预测结果通过CDOM计算。最终青藏高原CDOM模型的调整R²达到0.81。This dataset is sourced from the Sentinel-2 multispectral satellite of the European Space Agency (ESA). It contains annual average data of CDOM and DOC in lakes on the Tibetan Plateau in 2017. Usage: Based on in-situ measured CDOM data from sampling sites, extract the reflectance information from satellite images. Optimal predictive variables are selected via Pearson correlation analysis, and a multiple stepwise regression CDOM prediction model is established to derive the CDOM results of water bodies on the Tibetan Plateau. Given the strong correlation between CDOM and DOC, the DOC prediction results are calculated using the CDOM outputs. Ultimately, the adjusted R² of the CDOM model for the Tibetan Plateau reaches 0.81.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集为2017年青藏高原湖泊水体DOM数据，基于Sentinel-2卫星影像反演获得，包含CDOM和DOC的年均值数据，空间分辨率为1m-10m，数据大小3.08 GB。数据通过多元逐步回归模型构建，CDOM模型调整R²达0.81，DOC由CDOM计算得出，适用于湖泊水环境研究，并以开放获取方式共享。