five

MODIS Land Surface Temperature|地表温度数据集|气候研究数据集

收藏
modis.gsfc.nasa.gov2024-10-23 收录
地表温度
气候研究
下载链接:
https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod11.php
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
MODIS Land Surface Temperature数据集包含了由MODIS传感器测量的地表温度数据。该数据集提供了全球范围内的地表温度信息,适用于气候研究、环境监测和农业应用等领域。数据以每日、8天和每月的分辨率提供,覆盖了从2000年至今的时间范围。
提供机构:
modis.gsfc.nasa.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
MODIS Land Surface Temperature数据集的构建基于NASA的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)传感器,该传感器搭载于Terra和Aqua卫星上。通过多光谱成像技术,MODIS传感器能够捕捉地球表面的热辐射信息,进而计算出地表温度。数据集的构建过程包括辐射校正、大气校正和地表发射率校正,确保温度数据的准确性和可靠性。
使用方法
MODIS Land Surface Temperature数据集的使用方法多样,研究人员可以通过NASA的Earthdata平台下载所需数据。数据集支持多种GIS软件和编程语言(如Python、R等)进行分析和可视化。用户可以根据研究目的选择合适的时间分辨率和空间分辨率,结合其他遥感数据进行综合分析。此外,数据集还提供了详细的元数据和用户指南,帮助用户快速上手和应用。
背景与挑战
背景概述
MODIS Land Surface Temperature(MODIS地表温度)数据集是由NASA的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)仪器采集的,自2000年以来,该数据集已成为全球气候变化研究的重要组成部分。主要研究人员和机构包括NASA的戈达德太空飞行中心和相关合作机构。该数据集的核心研究问题集中在地表温度的时空变化及其对气候、生态系统和人类活动的影响。MODIS地表温度数据集通过提供高分辨率的地表温度数据,极大地推动了气候模型的发展和验证,为全球气候变化研究提供了关键数据支持。
当前挑战
尽管MODIS地表温度数据集在气候研究中具有重要地位,但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先,数据集的精度依赖于卫星传感器的性能和校准,任何传感器误差都可能影响数据的可靠性。其次,地表温度的反演算法复杂,涉及大气校正、地表发射率估计等多个环节,这些环节的不确定性增加了数据处理的难度。此外,数据集的时空分辨率在不同区域和季节间存在差异,如何在这些差异中提取一致且可靠的信息,是研究人员面临的另一大挑战。
发展历史
创建时间与更新
MODIS Land Surface Temperature数据集由NASA于2000年首次发布,作为MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)卫星任务的一部分。该数据集定期更新,通常每8天提供一次全球覆盖的数据。
重要里程碑
MODIS Land Surface Temperature数据集的发布标志着地表温度监测进入了一个新的时代。其高分辨率和全球覆盖能力使得科学家能够更精确地研究气候变化、生态系统动态和农业生产。2002年,该数据集首次应用于全球气候模型,显著提升了模型的准确性。2010年,MODIS Land Surface Temperature数据集被广泛应用于全球干旱监测和预警系统,为灾害管理提供了重要支持。
当前发展情况
当前,MODIS Land Surface Temperature数据集已成为全球气候和环境研究的基础数据之一。其持续的更新和改进,使得数据集在分辨率和精度上不断提升。该数据集不仅在科学研究中发挥着重要作用,还在农业、林业、水资源管理等领域得到了广泛应用。通过与其他遥感数据集的结合,MODIS Land Surface Temperature数据集为全球环境监测和可持续发展目标的实现提供了关键数据支持。
发展历程
  • MODIS Land Surface Temperature数据集首次发布,作为MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)传感器的一部分,由NASA推出。
    1999年
  • MODIS Land Surface Temperature数据集首次应用于全球气候变化研究,特别是在地表温度监测和气候模型校准方面。
    2000年
  • MODIS Land Surface Temperature数据集开始被广泛用于农业监测,特别是在作物生长和干旱预警系统中。
    2005年
  • MODIS Land Surface Temperature数据集的精度得到显著提升,通过引入新的校正算法和数据处理技术。
    2010年
  • MODIS Land Surface Temperature数据集被整合到多个全球环境监测平台,如NASA的Earthdata和ESA的Copernicus。
    2015年
  • MODIS Land Surface Temperature数据集继续在全球范围内被广泛应用于环境监测、灾害预警和气候变化研究。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在地球科学领域,MODIS Land Surface Temperature(MODIS地表温度)数据集被广泛用于监测和分析全球地表温度的变化。该数据集通过遥感技术,提供了高时空分辨率的地表温度信息,使得研究人员能够精确地追踪气候变化、生态系统响应以及城市热岛效应等现象。其经典使用场景包括气候模型验证、生态系统健康评估以及农业生产管理等。
解决学术问题
MODIS Land Surface Temperature数据集在解决全球气候变化和环境监测的学术研究中发挥了关键作用。通过提供连续且高精度的地表温度数据,该数据集帮助科学家们验证和改进气候模型,揭示地表温度与大气、水文和生态系统之间的复杂关系。此外,它还为研究城市热岛效应、植被覆盖变化及其对温度分布的影响提供了重要数据支持,推动了相关领域的深入研究。
实际应用
在实际应用中,MODIS Land Surface Temperature数据集被广泛用于农业、林业和城市规划等领域。农业领域利用该数据集监测作物生长环境温度,优化灌溉和施肥策略,提高作物产量和质量。林业部门则通过分析地表温度变化,评估森林火灾风险,制定防火措施。在城市规划中,该数据集帮助设计者理解城市热岛效应,优化城市布局,提升居民生活质量。
数据集最近研究
最新研究方向
在地球观测领域,MODIS Land Surface Temperature(MODIS地表温度)数据集的最新研究方向主要集中在气候变化对地表温度分布的影响分析。研究者们利用MODIS数据集,结合其他气象和环境数据,深入探讨全球变暖背景下地表温度的时空变化特征。此外,该数据集还被广泛应用于城市热岛效应的研究,通过分析城市与周边地区的地表温度差异,揭示城市化进程对局部气候的影响。这些研究不仅为气候模型提供了关键数据支持,也为制定应对气候变化和城市规划策略提供了科学依据。
相关研究论文
  • 1
    MODIS Land Surface Temperature Products: Current Status and Future PlansUniversity of California, Santa Barbara · 2013年
  • 2
    Evaluation of MODIS Land Surface Temperature Data for Monitoring Drought in the Murray-Darling Basin, AustraliaUniversity of New South Wales · 2018年
  • 3
    Comparison of MODIS and Landsat 8 Land Surface Temperature Products in a Semi-Arid RegionUniversity of Arizona · 2019年
  • 4
    Monitoring Land Surface Temperature Variations in Urban Areas Using MODIS DataUniversity of Leicester · 2020年
  • 5
    MODIS Land Surface Temperature Data for Agricultural Drought Monitoring in the United StatesUniversity of Nebraska-Lincoln · 2021年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

GME Data

关于2021年GameStop股票活动的数据,包括每日合并的GME短期成交量数据、每日失败交付数据、可借股数、期权链数据以及不同时间框架的开盘/最高/最低/收盘/成交量条形图。

github 收录

UniProt

UniProt(Universal Protein Resource)是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库,由欧洲生物信息学研究所(EBI)、瑞士生物信息学研究所(SIB)和美国蛋白质信息资源中心(PIR)联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名,整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容,涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库(分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL),以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具,为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持,成为生物学研究中不可或缺的资源。

www.uniprot.org 收录

Wind Turbine Data

该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。

www.kaggle.com 收录

LinkedIn Salary Insights Dataset

LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据,包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情,支持职业规划和薪资谈判。

www.linkedin.com 收录