OCNET全球每日叶绿素-a产品数据集（2001-2021年）

海洋颜色数据对于理解生物和生态现象过程的至关重要，也是海洋物理和生物地球化学模型的重要输入来源。在海洋环境中，叶绿素-a (Chl-a)是海洋颜色的关键变量。考虑到与海洋浮游植物生长和分布相关的环境变量，开发了一个名为OCNET的卷积神经网络(CNN)，用于在开阔海域重建Chl-a浓度数据。

Ocean color data is crucial for understanding biological and ecological phenomena and processes, and also serves as an important input source for marine physical and biogeochemical models. In marine environments, chlorophyll-a (Chl-a) is a key variable of ocean color. Considering the environmental variables related to the growth and distribution of marine phytoplankton, a convolutional neural network (CNN) named OCNET was developed to reconstruct Chl-a concentration data in open ocean waters.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个全球范围的每日叶绿素-a浓度产品，覆盖2001年至2021年，空间分辨率为0.25°。它利用卷积神经网络（OCNET）重建开阔海域的叶绿素-a数据，输入包括海面温度、盐度、光合有效辐射和海面压力等再分析和卫星观测变量，数据质量较好，适用于海洋生态和生物地球化学研究。