在1983年至2100年期间,基于深度学习网络的0.05度叶面积指数的数据集在中国
Hao Li1,2, Yuyu Zhou3,4, Xiang Zhao5,6
1State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China.
Scientific data
|October 11, 2024
概括
一个新的高分辨率叶面积指数 (LAI) 数据集 (F0.05D-LAI) 为中国创建了1983-2100年. 这一数据集揭示了未来气候情景下的轻微绿化趋势.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
背景情况:
- 叶面积指数 (LAI) 对陆地生态系统至关重要.
- 现有的未来情景的LAI数据缺乏高空间分辨率.
- 高分辨率的LAI对于详细的生态研究至关重要.
研究的目的:
- 为了生成一个高分辨率的叶片面积指数 (LAI) 数据集为中国跨越1983-2100.
- 为植被研究和模型开发提供有价值的资源.
- 在各种未来气候场景下分析潜在的植被变化.
主要方法:
- 使用了LAI降级网络 (LAIDN) 模型.
- 使用空气温度,相对湿度,降水和地形数据作为输入.
- 以0.05°空间分辨率 (F0.05D-LAI) 生成一个月度数据集.
主要成果:
- 在R2 = 0.887和RMSE = 0.340.0的情况下实现了高精度.
- 在不同的气候区和地形上捕捉了精细的空间细节.
- 在未来情景下,表示植被略有变绿的趋势.
结论:
- F0.05D-LAI是中国首个高分辨率的LAI数据集.
- 该数据集提供了关于未来气候变化下的植被动态的见解.
- 它支持植被研究和地球/环境科学模型开发.
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