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文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine——基于2000-2017年时间序列的长期MODIS LST地表温度昼夜差1公里分辨率数据集

Long-term MODIS LST day-time and night-time differences at 1 km based on the 2000-2017 time seriesDerived using the data.table package and quantile function in R . For more info about the MODIS LST p....

Google Earth Engine——基于2000-2017年时间序列的长期MODIS LST地表温度昼夜差1公里分辨率数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine——潜在的自然植被生物群落的全球预测类别（基于使用BIOMES 6000数据集的 “当前生物群落 “类别的预测。

Potential Natural Vegetation biomes global predictions of classes (based on predictions using the BIOMES 6000 dataset's 'current biomes' category.)Potential Natural Vegetation (PNV) is the vegetation....

Google Earth Engine——潜在的自然植被生物群落的全球预测类别（基于使用BIOMES 6000数据集的 “当前生物群落 “类别的预测。
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine——全球土壤体积密度数据集在6个标准深度（0、10、30、60、100和200厘米）的土壤体积密度（细土）10 x kg / m3，分辨率250米。

Soil bulk density (fine earth) 10 x kg / m3 at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolution.Processing steps are described in detail here. Antartica is not included.To access....

Google Earth Engine——全球土壤体积密度数据集在6个标准深度（0、10、30、60、100和200厘米）的土壤体积密度（细土）10 x kg / m3，分辨率250米。
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine——250米处美国农业部土壤分类的预测数据集

Predicted USDA soil great group probablities at 250mDistribution of the USDA soil great groups based on machine learning predictions from global compilation of soil profiles. To learn more about soil....

Google Earth Engine——250米处美国农业部土壤分类的预测数据集
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine——全球土壤含沙量数据集：250米分辨率下6个标准深度（0、10、30、60、100和200厘米）的含沙量（%）（千克/千克）

Sand content in % (kg / kg) at 6 standard depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 m resolutionBased on machine learning predictions from global compilation of soil profiles and samples. Process....

Google Earth Engine——全球土壤含沙量数据集：250米分辨率下6个标准深度（0、10、30、60、100和200厘米）的含沙量（%）（千克/千克）
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine——全球土壤纹理数据集：250米处6个土壤深度（0、10、30、60、100和200厘米）的土壤纹理等级（美国农业部系统）。

Soil texture classes (USDA system) for 6 soil depths (0, 10, 30, 60, 100 and 200 cm) at 250 mDerived from predicted soil texture fractions using the soiltexture package in R. Processing steps are des....

Google Earth Engine——全球土壤纹理数据集：250米处6个土壤深度（0、10、30、60、100和200厘米）的土壤纹理等级（美国农业部系统）。
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine——全球增强植被指数（EVI）产品的基础数据集是MODIS BRDF校正图像（MCD43B4）

The underlying dataset for this Enhanced Vegetation Index (EVI) product is MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4), which was gap-filled using the approach outlined in Weiss et al. (2014) to eliminate....

Google Earth Engine——全球增强植被指数（EVI）产品的基础数据集是MODIS BRDF校正图像（MCD43B4）
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine——全球土地覆盖产品的基础数据集是MODIS年度土地覆盖产品（MCD12Q1）中的IGBP层

The underlying dataset for this landcover product is the IGBP layer found within the MODIS annual landcover product (MCD12Q1). This data was converted from its categorical format, which has a ≈500 me....

Google Earth Engine——全球土地覆盖产品的基础数据集是MODIS年度土地覆盖产品（MCD12Q1）中的IGBP层
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine——全球地表温度日间产品的基础数据集是MODIS陆地表面温度数据（MOD11A2）

The underlying dataset for this daytime product is MODIS land surface temperature data (MOD11A2), which was gap-filled using the approach outlined in Weiss et al. (2014) to eliminate missing data cau....

Google Earth Engine——全球地表温度日间产品的基础数据集是MODIS陆地表面温度数据（MOD11A2）
文章 2022-04-27 来自：开发者社区

Google Earth Engine——流苏帽亮度（TCB）数据集该数据集由Malaria Atlas项目的Harry Gibson和Daniel Weiss制作

This gap-filled Tasseled Cap Brightness (TCB) dataset was created by applying the tasseled-cap equations defined in Lobser and Cohen (2007) to MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4). The resulting da....

Google Earth Engine——流苏帽亮度（TCB）数据集该数据集由Malaria Atlas项目的Harry Gibson和Daniel Weiss制作

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