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水生植被对改善水质、支持渔业和保护湖泊生物多样性至关重要。监测水生植被的时空动态对于评估和保护湖泊生态系统不可或缺。 该数据集基于哨兵 - 2MSI 引入一种自动识别的算法,进而绘制出了 2019 - 2022 年间的全国湖泊的水生植被分布图。 该数据集分为两个部分,分别为矢量数据和表格面板数据。其中矢量数据共计 33053 条数据,表格面板数据共计 4163 条数据。该数据集湖泊水体范围采用了 HydroLAKESV1.0 为基准面,详细记载了湖泊面积、水深、高程、经纬度等属性信息,其中 MVA 为最大水生植被面积, VO 为水生植被发生率中位数 。 该数据集为保护和恢复湖泊水生植被提供了基础信息。 该数据集主要以 shp 和 excel 的格式存储。 图 1 全国湖泊水生植被分布图 图 2 全国湖泊水生植被属性数据

水生植被对改善水质、支持渔业和保护湖泊生物多样性至关重要。监测水生植被的时空动态对于评估和保护湖泊生态系统不可或缺。
该数据集基于哨兵 - 2MSI 引入一种自动识别的算法,进而绘制出了 2019 - 2022 年间的全国湖泊的水生植被分布图。
该数据集分为两个部分,分别为矢量数据和表格面板数据。其中矢量数据共计 33053 条数据,表格面板数据共计 4163 条数据。该数据集湖泊水体范围采用了 HydroLAKESV1.0 为基准面,详细记载了湖泊面积、水深、高程、经纬度等属性信息,其中 MVA 为最大水生植被面积, VO 为水生植被发生率中位数 。 该数据集为保护和恢复湖泊水生植被提供了基础信息。
该数据集主要以 shp 和 excel 的格式存储。
图 1 全国湖泊水生植被分布图
图 2 全国湖泊水生植被属性数据
水生植被对改善水质、支持渔业和保护湖泊生物多样性至关重要。
数据格式为 Excel、矢量。
数据时间跨度为 2019–2022年。
该数据集覆盖范围为中国。
该数据集基于哨兵 - 2MSI 引入一种自动识别的算法,进而绘制出了 2019 - 2022年间的全国湖泊的水生植被分布图。
监测水生植被的时空动态对于评估和保护湖泊生态系统不可或缺。
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