Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Доступность городов 2015
На этой карте глобальной доступности указано время в пути по суше до ближайшего густонаселенного района для всех районов между 85 градусами северной широты и 60 градусами южной широты по состоянию на 2015 год. Густонаселенные районы определяются как смежные районы с плотностью населения 1500 или более человек на квадратный километр или…
На этой карте глобальной доступности указано время наземного пути (в минутах) до ближайшей больницы или клиники для всех районов между 85-м градусом северной широты и 60-м градусом южной широты за номинальный 2019 год. Также указано время в пути «только пешком» с использованием только немоторизованных средств передвижения. Основные…
EVI: Расширенный индекс растительности проекта «Атлас малярии» (8 раз в день, 1 км)
Базовым набором данных для этого продукта Enhanced Vegetation Index (EVI) являются изображения MODIS BRDF-скорректированные (MCD43B4), пропуски в которых были заполнены с помощью подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропусков данных, вызванных такими факторами, как облачность. После заполнения пропусков данные были обрезаны до…
EVI: Проект «Атлас малярии»: улучшенный индекс растительности (ежегодно 1 км)
Базовым набором данных для этого продукта Enhanced Vegetation Index (EVI) являются изображения MODIS BRDF-скорректированные (MCD43B4), пропуски в которых были заполнены с помощью подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропусков данных, вызванных такими факторами, как облачность. После заполнения пропусков данные были обрезаны до…
EVI: Расширенный индекс растительности проекта «Атлас малярии» (ежемесячно, 1 км)
Базовым набором данных для этого продукта Enhanced Vegetation Index (EVI) являются изображения MODIS BRDF-скорректированные (MCD43B4), пропуски в которых были заполнены с помощью подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропусков данных, вызванных такими факторами, как облачность. После заполнения пропусков данные были обрезаны до…
Эта глобальная поверхность трения отображает скорость передвижения по суше для всех пикселей суши между 85 градусами северной широты и 60 градусами южной широты за номинальный 2019 год. Она также включает скорость передвижения «только пешком» с использованием немоторизованных транспортных средств. Эта карта была создана в результате сотрудничества…
День последнего дня: Проект «Атлас малярии»: дневная температура поверхности земли (8-дневная, 1 км)
Данные о дневной температуре поверхности земли (LST) получены из данных MODIS MOD11A2 v6.1 с точностью измерения ~1 км. Восьмидневные составные данные преобразуются в градусы Цельсия, а затем заполняются пробелами с использованием подхода, описанного в работе Вайса и др. (2014), для устранения пропусков данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
День последнего дня: Проект «Атлас малярии»: дневная температура поверхности земли (годовая на 1 км)
Данные о дневной температуре поверхности земли (LST) получены из данных MODIS MOD11A2 v6.1 с точностью измерения ~1 км. Восьмидневные составные данные преобразуются в градусы Цельсия, а затем заполняются пробелами с использованием подхода, описанного в работе Вайса и др. (2014), для устранения пропусков данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
День последнего дня: Проект «Атлас малярии»: дневная температура поверхности земли (ежемесячно на 1 км)
Данные о дневной температуре поверхности земли (LST) получены из данных MODIS MOD11A2 v6.1 с точностью измерения ~1 км. Восьмидневные составные данные преобразуются в градусы Цельсия, а затем заполняются пробелами с использованием подхода, описанного в работе Вайса и др. (2014), для устранения пропусков данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
Ночь LST: Заполненные пробелы проекта «Атлас малярии» (8-дневные данные на 1 км)
Данные о ночной температуре поверхности земли (LST) получены из данных MODIS MOD11A2 v6.1 с точностью измерения ~1 км. Восьмидневные составные данные преобразуются в градусы Цельсия, а затем заполняются пробелами с использованием подхода, описанного в работе Вайса и др. (2014), для устранения пропусков данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
Ночь LST: Заполненные пробелы проекта «Атлас малярии» Ночная температура поверхности земли (годовая на 1 км)
Данные о ночной температуре поверхности земли (LST) получены из данных MODIS MOD11A2 v6.1 с точностью измерения ~1 км. Восьмидневные составные данные преобразуются в градусы Цельсия, а затем заполняются пробелами с использованием подхода, описанного в работе Вайса и др. (2014), для устранения пропусков данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
Ночь LST: Заполненные пробелы проекта «Атлас малярии» (заполнение пробелов) Ночная температура поверхности земли (ежемесячно на 1 км)
Данные о ночной температуре поверхности земли (LST) получены из данных MODIS MOD11A2 v6.1 с точностью измерения ~1 км. Восьмидневные составные данные преобразуются в градусы Цельсия, а затем заполняются пробелами с использованием подхода, описанного в работе Вайса и др. (2014), для устранения пропусков данных, вызванных такими факторами, как облачность. …
Oxford MAP: Проект «Атлас малярии» Дробная международная программа по геосфере и биосфере.
Базовым набором данных для этого продукта по ландшафтному покрову является слой IGBP, входящий в годовой продукт MODIS по ландшафтному покрову (MCD12Q1). Эти данные были преобразованы из категориального формата с разрешением ≈500 метров в дробный продукт, представляющий собой целочисленный процент (0–100) от выходных данных…
TCB: Проект «Атлас малярии»: кепка с зазорами и кисточкой, яркость (8 раз в день, 1 км)
Этот набор данных Tasseled Cap Brightness (TCB) с заполненными пропусками был создан путём применения уравнений Tasseled Cap, описанных в работе Lobser и Cohen (2007), к снимкам MODIS BRDF (MCD43B4). Полученные данные были заполнены пропусками с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропусков, вызванных…
TCB: Проект «Атлас малярии»: яркость кепки с кисточками и зазорами (ежегодно на 1 км)
Этот набор данных Tasseled Cap Brightness (TCB) с заполненными пропусками был создан путём применения уравнений Tasseled Cap, описанных в работе Lobser и Cohen (2007), к снимкам MODIS BRDF (MCD43B4). Полученные данные были заполнены пропусками с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропусков, вызванных…
TCB: Проект «Атлас малярии»: яркость кепки с кисточками и зазорами (ежемесячно 1 км)
Этот набор данных Tasseled Cap Brightness (TCB) с заполненными пропусками был создан путём применения уравнений Tasseled Cap, описанных в работе Lobser и Cohen (2007), к снимкам MODIS BRDF (MCD43B4). Полученные данные были заполнены пропусками с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропусков, вызванных…
TCW: Проект «Атлас малярии»: кепка с кисточкой, заполняющая щели, для влажной среды (8 раз в день, 1 км)
Этот набор данных Tasseled Cap Wetness (TCW) с заполненными пропусками был создан путём применения уравнений Tasseled Cap, описанных в работе Lobser и Cohen (2007), к снимкам MODIS BRDF (MCD43B4). Полученные данные были заполнены пропусками с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропусков, вызванных…
TCW: Проект «Атлас малярии»: кепка с кисточкой, заполняющая щели, и влажная (ежегодно 1 км)
Этот набор данных Tasseled Cap Wetness (TCW) с заполненными пропусками был создан путём применения уравнений Tasseled Cap, описанных в работе Lobser и Cohen (2007), к снимкам MODIS BRDF (MCD43B4). Полученные данные были заполнены пропусками с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропусков, вызванных…
TCW: Проект «Атлас малярии»: кепка с кисточкой, заполняющая щели, для влажной среды (ежемесячно 1 км)
Этот набор данных Tasseled Cap Wetness (TCW) с заполненными пропусками был создан путём применения уравнений Tasseled Cap, описанных в работе Lobser и Cohen (2007), к снимкам MODIS BRDF (MCD43B4). Полученные данные были заполнены пропусками с использованием подхода, описанного в работе Weiss et al. (2014), для устранения пропусков, вызванных…
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The content describes various datasets from the Oxford Malaria Atlas Project (MAP). These datasets include: Enhanced Vegetation Index (EVI), Fractional Landcover, Daytime and Nighttime Land Surface Temperature (LST), Tasseled Cap Brightness (TCB), and Tasseled Cap Wetness (TCW). Each dataset was created using MODIS imagery and gap-filled to eliminate missing data. Also, accessibility data for travel time to cities (2015) and healthcare (2019), as well as a global friction surface map (2019), are presented.\n"]]
