数据集(库)目录

出版期刊|区域分类

数据详情

基于MODIS数据的青藏高原1-km分辨率逐日地表温度优化数据集(2000–2020)


徐迅澎1,2,3张煜1,2,3计璐艳1,2唐海蓉*1,2,3
1 中国科学院空天信息创新研究院,北京1000942 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京1001903 中国科学院大学电子电气与工程学院,北京101408

DOI:10.3974/geodb.2023.10.02.V1

出版时间:2023年10月

网页浏览次数:2854       数据下载次数:238      
数据下载量:1615162.89 MB      数据DOI引用次数:

关键词:

青藏高原,逐日地表温度,1 KM,2000-2020,MODIS

摘要:

遥感数据在空间、时间上具有较强相关性和连续性,因此遥感图像时间序列具有低秩属性。在本数据集中,我们利用低秩张量补全的方法修复图像。首先,我们对每日MODIS的地表温度数据(MOD11A1、MYD11A1)进行预处理,通过时空插值的方式将被云遮挡导致的缺失值进行初步补全。其次,我们将地表温度时间序列数据视作一个三阶时空张量,在时空张量的时间维度上引入傅里叶变换,将其转换为空间-频率张量。对此张量进行奇异值分解、高斯低通滤波后再通过逆傅里叶变换为空间-时间张量。最后使用交替方向乘子法迭代运算,对缺失张量进一步优化,得到基于MODIS数据的青藏高原1-km分辨率逐日地表温度优化数据集(2000–2020)。对于使用该方法优化的数据精度,我们采用模拟实验的方法进行验证,人工添加掩膜并进行恢复,恢复结果的平均绝对误差MAE(Mean Average Error)在2.1℃-4.9℃的范围内。本数据集包括青藏高原2000-2020年每日的以下数据:(1)MOD11A1、MYD11A1产品中被云遮挡区域得到优化的地表温度数据(MOD11A1_QTP_PART,MYD11A1_QTP_PART);(2)被云遮挡区域地表温度数据被优化以后的MOD11A1、MYD11A1产品,即优化后的地表温度数据产品(MOD11A1_QTP_TEMP,MYD11A1_QTP_TEMP);(3)原始的MOD11A1、MYD11A1产品(MOD11A1_QTP_ORIGIN,MOD11A1_QTP_ORIGIN)。所有数据空间分辨率为1 km,以整数型数据格式进行存储,像元值表示地表的热力学温度,比例系数为0.02,单位为开尔文。数据集存储为.tif格式,由43833个数据文件组成,数据量为143 GB(压缩为21个文件,138 GB)。数据论文

基金项目:

中华人民共和国科学技术部(2019QZKK0206,31400)

数据引用方式:

徐迅澎, 张煜, 计璐艳, 唐海蓉*. 基于MODIS数据的青藏高原1-km分辨率逐日地表温度优化数据集(2000–2020)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2023. https://doi.org/10.3974/geodb.2023.10.02.V1.

徐迅澎, 张煜, 张玉常等. 基于 MODIS 数据的青藏高原 1-km 分辨率逐日地表温度数据集(2000–2020)[J]. 全球变化数据学报(中英文), 2023, 7(3): 252-261.

参考文献:

[1] Wang, A. H., Zeng, X. B. Development of global hourly 0.5° land surface air temperature datasets [J]. Journal of Climate, 2013, 26(19): 7676-7691.
     [2] Mostovoy, G. V., King, R. L., Reddy, K. R., et al. Statistical estimation of daily maximum and minimum air temperatures from MODIS LST data over the state of Mississippi [J]. GIScience & Remote Sensing, 2006, 43(1): 78-110.
     [3] Xu, Y. M., Qin, Z. H., Shen, Y. Study on the estimation of near-surface air temperature from MODIS data by statistical methods [J]. International Journal of Remote Sensing, 2012, 33: 7629-7643.
     [4] Liu, J., Musialski, P., Wonka, P., et al. Tensor completion for estimating missing values in visual data [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013, 35(1): 208-220.
     [5] Ng, M. K-P., Yuan, Q. Q., Yan, L., et al. An adaptive weighted tensor completion method for the recovery of remote sensing images with missing data [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(6): 3367-3381.
     [6] Ji, T. Y., Yokoya, N., Zhu, X. X., et al. Nonlocal tensor completion for multitemporal remotely sensed images’ inpainting [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(6): 3047-3061.
     [7] Chen, Y., He, W., Yokoya, N., et al. Blind cloud and cloud shadow removal of multitemporal images based on total variation regularized low-rank sparsity decomposition [J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2019, 157: 93-107.
     [8] Chu, D., Shen, H. F., Guan, X. B., et al. Long time-series NDVI reconstruction in cloud-prone regions via spatio-temporal tensor completion [J]. Remote Sensing of Environment, 2021, 264: 112632.
     [9] Lin, J., Huang, T. Z., Zhao, X. L., et al. Robust thick cloud removal for multitemporal remote sensing images using coupled tensor factorization [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-16.
     [10] Chen, Z. H., Zhang, P., Zhang, Y., et al. Thick cloud removal in multi-temporal remote sensing images via frequency spectrum-modulated tensor completion [J]. Remote Sensing, 2023, 15(5): 1230.
     [11] 张镱锂, 李炳元, 刘林山等. 再论青藏高原范围[J]. 地理研究, 2021, 40(6): 1543-1553.
     

数据下载:

序号 数据名 数据大小 操作
0Datapaper_MODIS_QTP_Temp.pdf1033.00kb下载
1 MOD11A1_QTP_ORIGIN-1.zip 7275523.18KB
2 MOD11A1_QTP_ORIGIN-2.zip 6349158.06KB
3 MOD11A1_QTP_ORIGIN-3.zip 6362764.59KB
4 MOD11A1_QTP_ORIGIN-4.zip 6314531.37KB
5 MOD11A1_QTP_PART-1.zip 6394055.92KB
6 MOD11A1_QTP_PART-2.zip 5324148.56KB
7 MOD11A1_QTP_PART-3.zip 6989428.24KB
8 MOD11A1_QTP_TEMP-1.zip 8998683.20KB
9 MOD11A1_QTP_TEMP-2.zip 7503032.21KB
10 MOD11A1_QTP_TEMP-3.zip 7491827.06KB
11 MOD11A1_QTP_TEMP-4.zip 7495040.18KB
12 MYD11A1_QTP_ORIGIN-1.zip 5977959.02KB
13 MYD11A1_QTP_ORIGIN-2.zip 6497189.51KB
14 MYD11A1_QTP_ORIGIN-3.zip 7615230.22KB
15 MYD11A1_QTP_PART-1.zip 5572843.90KB
16 MYD11A1_QTP_PART-2.zip 6251151.51KB
17 MYD11A1_QTP_PART-3.zip 8263666.06KB
18 MYD11A1_QTP_TEMP-1.zip 6072739.88KB
19 MYD11A1_QTP_TEMP-2.zip 7632944.11KB
20 MYD11A1_QTP_TEMP-3.zip 9152098.35KB
21 MYD11A1_QTP_TEMP-4.zip 6097492.06KB
主办单位
中国科学院地理科学与资源研究所    中国地理学会
协办单位
CODATA发展中国家任务组    肯尼亚JKUAT大学    数字化林超地理博物馆