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佛罗里达县数字正射影像项目标准 - NET
• AT - 空中三角测量 • ASPRS – 美国摄影测量与遥感学会 • CADD – 计算机辅助设计与制图 • CSDGM – 数字地理空间元数据内容标准 • DEM – 数字高程模型 • ESRI – 环境系统研究所 • FAC – 佛罗里达州行政法规 • FGDC – 联邦地理数据委员会 • FIPS – 联邦信息处理标准 • FCDOP – 佛罗里达县数字正射影像计划 • FDOT – 佛罗里达州交通部 • FPRN – 佛罗里达永久参考网络（由 FDOT 建立和维护） • FS – 佛罗里达州法规 • GeoTIFF – 栅格图像文件。GeoTIFF 完全符合 TIFF 6.0 规范，并且
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收集2个Viirs烧毁的区域用户指南版本1.1
3 VNP64产品套件7 3.1级别3个月瓷砖产品：VNP64A1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3.1.1命名约定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3.1.2数据层。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.1.3元数据。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 3.1.4示例代码。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 3.2 GEOTIFF子集用于GIS可视化和分析：VNP64个月。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 3.2.1命名约定。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 3.3用于GIS可视化和分析的Shape File子集：VNP64月。。。。。。。。。。。。。16 3.3.1命名约定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 3.4 VNP64CMQ气候建模网格燃烧的区域产品。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
pyforestscan：用于计算LIDAR POINT CLOIN DATA
pyforestscan是一个开源python库，旨在根据光检测和范围（LIDAR）点云数据计算森林结构指标。它计算了关键的生态指标，例如树叶高度多样性（FHD），植物面积密度（PAD），冠层高度，植物面积指数（PAI）和数字地形模型（DTMS），有效地处理大型激光雷达数据集，并支持包括输入格式，包括输入格式，包括Entwine Point Tile（ept）形式（ETT）形式（Mannning）和2024.24和202。文件。除了指标计算外，该库还支持Geotiff输出的产生，并与地理空间库（如Point Cloud Data Abstraction库（PDAL）（PDAL））集成（Butler等，2021，2024），使其成为用于森林，碳核算和生态研究的宝贵工具。
对格网气候产品及其在水文分析中的应用的回顾揭示了重叠、差距以及对更客观的模型方法的需求
0.5° 24 小时 全球 1976-2013 — NetCDF Warszawski 等人（2014 年）[https://data.isimip.org/10.5880/pik。2019.004] GFD-HYDRO RSG P 0.5° 3 小时 全球 1979-NP 5 d NetCDF Berg 等人（2018、2021 年）[https://zenodo.org/records/387170 7] GRASP RP，T 1.125° 24 小时 全球 1961-2010 — ? Iizumi 等人（2014 年）[可根据要求提供。] GSMaP-RNL RG P 0.1° 24 小时 <60° 2001-2013 — NetCDF Kubota 等人（2007 年），Iguchi 等人（2009 年）[https://thredds-x.ipsl.fr/thredds/catalog/FROGs/GS MAP-gauges-RNLv6.0/catalog.html；https://thredds-x.ipsl.fr/thredds/catalog/FROGs/GS MAP-nogauges-RNLv6.0/catalog.html] GSMaP-std v6 RG P 0.1° 24 小时 <60° 2001-2013 — NetCDF、GeoTIFF
Readme Chelsa - 高分辨率的气候...
Readme Chelsa - 地球表面积高分辨率的气候。1.1版Chelsa（http://chelsa-climate.org/）是高分辨率（30弧sec，〜1 km）的气候数据集，用于地球地面面积。版本1.0是第一个版本。它包括1979 - 2013年期间的每月和年平均温度和降水模式。chelsa_v1基于ERA临时全球循环模型（http://www.ecmwf.int/en/research/climate/climate-reanalysis/era inersy/ERAS）的准机械统计降低缩减（http://www.ecmwf.int scalime ofera） （https://www.ncdc.noaa.gov/ghcnm/）偏置校正。规格：高分辨率（30 Arcsec，〜1 km）降水量和温度每月覆盖1979 - 2013年掺入topocclimate（例如，地形降雨和风场）。缩小的ERA-Interim模型。允许根据每月值（例如干燥期长度等）计算派生参数。Chelsa的所有产品均位于参考WGS 84水平基准的地理坐标系中，水平坐标为小数为小数。Chelsa层的扩展（最小和最大纬度和经度）是从1- arc-second gmted2010数据继承的坐标系的结果，该数据本身从1- arc-second srtm数据继承了网格范围。请注意，由于输入GMTED2010数据的像素中心引用，每个Chelsa网格的全部范围由像素的外部边缘定义与纬度或经度的整数值不同，而纬度或经度的整数值为0.00013888888度（OR 1/2 Arc-Second）。基于Legacy Gtopo30产品的产品用户应注意，Chelsa（和GMTED2010）和GTOPO30的坐标参考并不相同。在gtopo30中，纬度和经度的整数线直接落在30弧秒的像素的边缘上。因此，当用基于GTOPO30的产品覆盖Chelsa时，将在相应30- arc-second像素的边缘之间观察到1/2弧形 - 第二位。数据集为Geotiff格式。可以使用标准GIS软件（例如：saga gis - （免费）http：//www.saga-gis.org/ arcgis -https：//wwwww.arcgis.com/ qgis-qgis- qgis-（免费） GIS-（免费）https：//grass.osgeo.org/从现在的1.0网格范围变化，现在类似于GMTED2010分辨率（十进制程度）的一个：0.00833333333西范围西范围（最小x配合，x配置，最小值）：-180.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000138888 ymimuimum y mimum y -00 musitive y latitive 8.90 0.90：90.90：90.90。范围（最大X坐标，经度）：179.9998611111 NorthExtent（最大Y坐标，纬度）：83.9998611111行：20,800 Columsn：43,200 - 每月降水版本1.1现在具有GHCN偏置校正。
使气候重新分析和CMIP6数据处理简易
气候重新分析和气候投影数据集为研究人员，学生和讲师提供了潜力，可以从20世纪后半叶获得物理知识，全球，时间和空间连续的气候数据，并探索不同的潜在潜在未来气候。尽管这些数据在生物学，环境和社会科学中都具有重要用途，但潜在用户通常会面临处理和访问没有专业知识，设施或帮助的处理和访问无法克服的数据的障碍。因此，在研究和教育社区中，气候重新分析和投射数据目前已实质上不足。为了解决这个问题，我们提出了两个简单的“点击点击”图形用户界面：Google Earth Engine气候工具（Geeclimate），可访问气候重新分析数据产品；和Google Earth Engine CMIP6 Explorer（GeeCe），允许处理和提取CMIP6投影数据，包括创建自定义模型集合的能力。Geeclimt和Geece一起提供了可轻松访问387多个数据的数据，这些数据可以在常用的电子表格（CSV）或栅格（Geotiff）格式中输出，以帮助随后进行平地分析。两个工具中包含的数据包括：20种大气，陆地和海洋重新分析数据产品；根据1950 - 2022年ERA5-Land数据计算出的年度分辨率气候变量（与WorldCLIM相当）的新数据集； 34个模型模拟，SSP2-4.5和SSP5-8.5方案的34个模型模拟的CMIP6气候投影输出。还提供了使用两种工具数据的五个案例研究。新数据产品也可以轻松地添加到工具中，因为它们在Google Earth Engine数据目录中可用。这些表明Geeclimt和Geece是易于扩展的工具，可以删除多个进入的障碍，可以将气候重新分析和投影数据打开到新范围更广泛的用户。