长江流域tiff数据下载

时间: 2023-05-14 08:02:25 浏览: 565
长江流域tiff数据可以在很多数据共享平台上进行下载,例如国家科技基础条件平台、中国地理数据云等。一般下载tiff数据需要先注册账号,因为数据集较大,需要验证身份和授权。下载时需注意数据格式、分辨率、投影等参数,选择合适的数据集。另外可以借助专业的数据处理软件,如ArcGIS、ENVI等进行数据的预处理和分析。长江流域tiff数据的应用十分广泛,例如用于流域的水资源管理、水文模拟、地貌分析等方面,对于长江经济带的可持续发展也起到了重要的作用。总之,如果想要下载长江流域tiff数据,需要具备一定的地理信息处理知识和技能,同时了解数据的来源、特点和用途,有助于更好地应用数据、挖掘数据的潜在价值。
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gmt 绘制长江 黄河

GMT(Generic Mapping Tools)是一款免费的地图制作软件,广泛应用于地球物理、地质、海洋学等领域。使用GMT可以绘制各种类型的地图,包括卫星地图、地形图、气象图等等。 要在GMT上绘制长江和黄河,首先需要获取对应的地理数据。可以在国家地理信息公共服务平台上下载江河数据,包括长江和黄河的矢量数据。这些数据包含河流的流向、长度、流域面积等信息。 下载完成数据后,需要使用GMT的命令行工具进行绘制。这其中涉及到数学计算、图像处理等技术,需要一定的编程基础。具体的命令包括设置地图范围、投影方式、坐标轴刻度、绘制线型等等。 绘制出来的长江和黄河地图可以实现不同的效果,例如在不同的投影方式下呈现出全景、局部、航线等视角,也可以根据绘制的线型和颜色来强调河流的特征。 值得一提的是,GMT支持各种不同的数据格式,例如GeoTIFF、netCDF等,因此可以绘制出带有遥感影像、DEM(数字高程模型)等多元数据的地图。 总之,GMT是一款功能强大的地图绘制软件,可以应用于各种不同的领域和应用场景。要想绘制出美观动人的长江和黄河地图,需要有一定的技术基础和耐心实践。
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由美国能源部橡树岭国家实验室(ORNL)推出的LandScan是全球人口数据发布的社会标准,它采用地理信息系统(Geographic Information System,GIS)与遥感影像(Remote Sensing,RS)相结合的创新方法。在大约1千米(30" X 30")格网分辨率范围内,LandScan是最好的全球人口动态统计分析数据集之一,可以获取24小时内平均人口分布状况。LandScan采用的算法,采用空间数据、图像分析技术和多元分区密度模型,在特定的行政边界范围内来对人口统计数据进行分析,该算法曾经获得过素有科技产业奥斯卡之称的百大科技研发奖(R&D 100 Award Winner)。目前,还没有单独的人口分布模型能够很好的解析各种空间数据的有效性,规模,准确性,LandScan人口分布模型能够很好解析每个国家或地区的数据和地理情况。每年9月1日发布前一年的数据,历史数据的年份为2000年起。 数据说明 ● 格式和范围(Format and Extent):数据分布在ESRI网格格式和ESRI二进制光栅格式中。数据集有20,880行和43,200列,覆盖北纬84°到南纬90°,西经180°到东经180°的范围内。 ● 数据值(Data values):单元数据代表了人口分布数值的平均值或近似值。周围人口数据综合了日常运动和常规出行行为的影响(Dobson等,2000年)。考虑到在一天中的任何时间,都有可能出现的突发情况导致的人口数据的变化,LandScan模型定位于人口分布的整体状况,不只是考虑到地区的静态人口数量。这也能够将LandScan的数据与其他动态人口统计数据进行对比。 ● 分辨率与坐标系统(Resolution and Coordinate System): 数据集具有30弧秒的空间分辨率,并且以WGS-84坐标系为基准。30弧秒的单元数据表示赤道附近1平方千米的范围。由于数据取自球面型的坐标系中,单元宽度会随着单元的纬度的余弦变化而变小。因此在纬度60°的单元内其宽度将变为原来的一半(cos 60°= 0.5),高度不变。鉴于单元网格的大小不同,单元数值代表全部人口数量,而不是人口密度。人口信息数据来源于中央以下各级行政单位的统计而整理汇总而成。鉴于此,每个光栅格式的数据值映射至不同的坐标系(包括动态投射)中时,将会重新取样,并且人口信息数据也将会受到影响。所以,在进行空间分析前,用户应该尽量确保范围设定在准确的单元大小中(比如 35.25,35.50,35.0),以避免数据集会发生变化。 ● 数据修订(Data Revisions):数据库每年更新升级,将全新的空间数据和影像分析数据添加至分布式算法中应用。不同版本间的数据集可能会产生不一样的结果。LandScan数据集各种版本之间的差异是由于城市的不断发展或郊区的扩充导致的。另外,有很多地方(比如某个村庄)的高分辨率影像标识已经使用了数年,可能没有必要被更新替换,也可能在不同的空间数据产品中被标识在了不正确的地理位置。

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