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STS-59 SIR-C Ground Range Product
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相关数据集
EarthNet2021 (EarthNet2021: Earth Surface Forecasting)
卫星图像是地球表面的快照。我们建议对它们进行预测。我们将地球表面预测定义为根据未来天气预测卫星图像的任务。 EarthNet2021 是一个适合在任务上训练深度神经网络的大型数据集。它包含分辨率为 $20$~m 的 Sentinel~2 卫星图像，匹配的地形和中尺度（$1.28$~km）气象变量打包成 $32000$ 的样本。此外，我们将 EarthNet2021 视为允许模型互比的挑战。结果预测
OpenDataLab2026-07-12 更新690
VACAR: Chilbolton Facility for Atmospheric and Radio Research (CFARR) UV Raman Lidar Data
Variational Assimilation of Cloud Affected Radiances project. Data have been collected by the Ultra-violet Raman lidar at Chilbolton Observatory, Hampshire. The dataset contains measurements of att
catalogue.ceda.ac.uk2010-06-16 更新110
2001年-2019年全球八天500米聚集指数产品数据集
借助地面实测叶面积指数和高空间分辨率影像数据，通过对不同BRDF模型和SZA估算的聚集指数进行对比分析，提出了估算聚集指数的最佳BRDF模型和SZA。针对植被稀疏地区聚集指数难以估算的难题，提出利用倾斜观测数据估算聚集指数的方法，较好的解决了植被稀疏地区聚集指数估算的问题。并基于本研究提出的改进算法，开展了全球聚集指数产品的生产，获得了2001-2019年全球8天500米聚集指数产品。
中国科技资源共享网2026-08-09 更新170
VNP02MOD.A2017220.0442.002.2021075023535.nc
The dataset contains no obvious metadata that might be used as a description..
ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov90
