FABDEM全球数据是基于2011-2015年间的哥白尼DEM,通过使用随机森林回归模型的机器学习从中去除建筑物和森林高度偏差。该数据是第一个同时去除建筑物和森林高度的全球数字高程模型数据集。该套算法方法将建筑区的平均绝对垂直误差从1.61米减少到1.12米,将森林区的平均绝对垂直误差从5.15米减少到2.88米。新的数字高程模型比现有的全球数字高程模型更准确,网格间距为1弧秒(赤道地区约为30米)。
在此我们提供中国新疆范围和中亚五国范围的1°×1°瓦片数据,不提供分国家、分省的镶嵌数据,瓦片数据沿用全球数据的组织结构和命名方式,大家可以按提供的1°×1°网格检索图,检索资金感兴趣的区域。
说明:覆盖新疆范围的共224幅,覆盖中亚五国的共549幅。 中亚五国包含哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦
采集地点 | 中国新疆,哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦 |
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数据量 | 20.4 GiB |
数据格式 | .tiff格式 |
数据空间分辨率(/米) | 30 |
数据时间分辨率 | 无 |
坐标系 | WGS84 |
投影 | WGS84 |
FABDEM全球DEM地形数据,是在COPDEM30的基础上,使用随机森林回归模型的机器学习技术,从中移除了建筑物和树的高度偏差得到的。全球数据开放于布里斯托大学研究数据存储库。网址为:https://data.bris.ac.uk/data/dataset/s5hqmjcdj8yo2ibzi9b4ew3sn
制作FABDEM全球数据的工作流程包括三个阶段: (1)数据准备,包括处理预测数据和参考DEMs; (2)随机森林校正,分别对森林和建筑物进行移除; (3)后期处理,合并校正后的DEMs,填补不真实的坑洞,并应用平滑滤波器。
建筑区的平均绝对垂直误差1.12米,森林区的平均绝对垂直误差2.88米。网格间距为1弧秒(赤道地区约为30米)。
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | FABDEM_1x1_tiles_xj | |
2 | FABDEM_1×1_tiles_CA | |
3 | FABDEM_data_CA | |
4 | FABDEM_data_XJ |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2025/08/04 23:58 | 李*武 |
用于新疆维吾尔自治区重大科技专项三维底图用
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2 | 2025/08/04 20:46 | 张* |
在新疆地区变暖的背景下分析新疆地区光伏能源的时空变异性,并
量化气溶胶与云的变化规律分别对光伏能源的影响差异,时空格局及季节性规律等,
为进一步探究光伏能源与大气环境协同发展机制奠定基础。本研究将有望为光伏能
源优先开发提供参考,并为光伏建设进一步降本增效提供解决方案,并加速光伏产
业在新疆地区的扩增,加快转变能源结构的变革,助力新疆绿色能源转型发展。
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3 | 2025/08/03 21:34 | ca****ie |
论文题目:塔里木河流域洪水类型辨识
数据在研究中的作用:研究室制图
论文类型:研究型论文
导师姓名:黄粤
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中国·新疆乌鲁木齐市北京南路818号, 830011, 电话: 0991-7823121