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中国森林地上和地下植被碳储量数据集(2002~2021)

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地球大数据科学工程2025-10-20 更新2025-12-20 收录
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https://data.casearth.cn/dataset/68f34d0e9418b437b22b4700
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资源简介:
本数据集覆盖 2002-2021 年中国全境森林地上和地下植被碳储量。通过融合高分辨率主动微波、被动微波及光学遥感数据,结合地面样地实测数据,采用回归与机器学习算法生成时空连续数据,空间分辨率 1/120 度(约 1km),时间分辨率为年。数据以 tif 格式存储,地上碳储量文件命名为 “AGBCY + 年份”,地下碳储量文件命名为 “BGBCY + 年份”,与已有数据对比,该数据集能更精准呈现中国森林碳储量的空间分布及年际变化,可支撑气候变化、生态恢复对碳储量影响的定量研究。

This dataset covers aboveground and belowground forest vegetation carbon stocks across China from 2002 to 2021. It generates spatially and temporally continuous data by fusing high-resolution active microwave, passive microwave, and optical remote sensing data, combined with field plot measurement data, and applying regression and machine learning algorithms. It has a spatial resolution of 1/120 degree (approximately 1 km) and an annual temporal resolution. The data are stored in TIFF format, with aboveground carbon stock files named "AGBCY_YYYY" and belowground carbon stock files named "BGBCY_YYYY", where YYYY denotes the corresponding year. Compared with existing datasets, this dataset can more precisely portray the spatial distribution and interannual variability of forest carbon stocks in China, and can support quantitative studies on the impacts of climate change and ecological restoration on carbon stocks.
创建时间:
2025-10-18
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
该数据集提供了2002年至2021年中国森林地上和地下植被碳储量的年度连续数据,空间分辨率约为1公里,通过融合多源遥感数据和地面测量,采用机器学习方法生成,旨在更精确地反映碳储量的时空变化,支持气候变化和生态恢复相关研究。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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