数据集(库)目录

出版期刊|区域分类

2021年第12期
2019年第02期
数据详情

基于Landsat的胶州湾悬浮物浓度反演数据集(1984-2020)


黄珏1张祥1赵永芳*2
1 山东科技大学测绘与空间信息学院,青岛2665902 中国科学院海洋研究所胶州湾生态站,青岛266071

DOI:10.3974/geodb.2022.02.09.V1

出版时间:2022年2月

网页浏览次数:7818       数据下载次数:112      
数据下载量:26017.28 MB      数据DOI引用次数:

关键词:

胶州湾,Landsat,悬浮物浓度,定量反演,长时间序列

摘要:

悬浮物(Total suspended solids,TSS)浓度(mg/L)是近岸和内陆湖泊的重要水环境参数。作者基于1984-2020年Landsat TM/ETM /OLI影像和“留一法交叉验证”方法使用22组遥感反射率和TSS浓度数据进行建模,剩余1组数据进行验证,上述过程依次进行,共得到23个模型,并计算决定系数(R²)和均方根误差(RMSE),最终选择精度最高的模型作为TSS浓度的定量反演模型,生成了胶州湾长时间序列的TSS产品数据集。本数据集内容包括:(1)研究区边界和胶州湾1984、2020年边界数据;(2)318幅TSS数据,空间分辨率为30 m。数据集存储为.shp和.tif格式,由341个数据文件组成,数据量为236 MB(压缩为1个文件232 MB)。基于该数据集的研究成果发表在Remote Sensing,2021年13卷23期。数据论文

基金项目:

国家自然科学基金(42076185,41706194);中华人民共和国科学技术部CNERN项目

数据引用方式:

黄珏, 张祥, 赵永芳*. 基于Landsat的胶州湾悬浮物浓度反演数据集(1984-2020)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2022. https://doi.org/10.3974/geodb.2022.02.09.V1.

黄珏,张祥,赵永芳. 基于 Landsat 的胶州湾悬浮物浓度反演数据集(1984-2020)[J]. 全球变化数据学报(中英文) , 2022, 6(3): 433-439.

参考文献:

[1] 杨广普, 江涛, 赵永芳等. 基于长时序遥感影像的胶州湾秋季叶绿素a浓度变化及其影响因素研究[J]. 海洋学报, 2019, 41(01): 183-190.
     [2] Yuan, Y., Jalón-Rojas, I., Wang, X. H., et al. Design, construction and application of a regional ocean database: a case study in Jiaozhou Bay, China [J]. Limnology and Oceanography: Methods, 2019, 17(3): 210-222.
     [3] Zhang, Y., Wu Z., Liu M. Thermal structure and response to long-term climatic changes in Lake Qiandaohu, a deep subtropical reservoir in China [J]. Limnology and Oceanography, 2014, 59(4): 1193-1202.
     [4] 张铭汉. 胶州湾海水中悬浮体的分布及其季节变化[J]. 海洋科学集刊, 2000, (00): 49-54.
     [5] Zhang, X., Song, Y., Chen, J. J., et al. Landsat Image-Based Retrieval and Analysis of Spatiotemporal Variation of Total Suspended Solid Concentration in Jiaozhou Bay, China [J]. Remote Sensing, 2021, 13(23): 4796-4796.
     [6] Han, X, X., Chen, X. L., Feng, L., et al. Four decades of winter wetland changes in Poyang Lake based on Landsat observations between 1973 and 2013 [J]. Remote Sensing of Environment, 2015, 156: 426-437.
     [7] Huang, J., Wu, M., Cui, T. W., et al. Quantifying DOC and Its Controlling Factors in Major Arctic Rivers during Ice-Free Conditions using Sentinel-2 Data [J]. Remote Sensing, 2019, 11(24): 2904.
     [8] Gao, G., Wang, X., Bao, X., et al. The impacts of land reclamation on suspended-sediment dynamics in Jiaozhou Bay, Qingdao, China [J]. Estuarine Coastal and Shelf Science. 2018, 206: 61-75.
     

数据下载:

序号 数据名 数据大小 操作
0Datapaper_JZBay_TSS_1984-2020.pdf497.00kb下载
1 JZBay_TSS_1984-2020.rar 237872.30KB
主管单位