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黑河生态水文遥感试验:黑河流域中游核心试验区机载激光雷达原始数据
HiWATER: Airborne LiDAR raw data in the middle reaches of the Heihe River Basin


2012年7月19日,在黑河中游核心观测区域,利用运12飞机,搭载Leica公司生产的ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064nm,记录多次回波(1,2,3和末次)。中游地区飞行绝对航高2700米(地面最低点1412米,地面最高点1655米),平均点云密度4点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤,最终形成DSM和DEM数据产品。


本数据引用方式数据引用帮助

文章的引用 Li X, Liu SM, Xiao Q, Ma MG, Jin R, Che T, Wang WZ, Hu XL, Xu ZW, Wen JG, Wang LX. A multiscale dataset for understanding complex eco-hydrological processes in a heterogeneous oasis system. Scientific Data, 2017, 4: 170083. doi:10.1038/sdata.2017.83.

数据的引用肖青,闻建光. 黑河生态水文遥感试验:黑河流域中游核心试验区机载激光雷达原始数据. 黑河计划数据管理中心, 2014. doi:10.3972/hiwater.158.2014.db [Xiao Qing,Wen Jianguang. HiWATER: Airborne LiDAR raw data in the middle reaches of the Heihe River Basin. Heihe Plan Science Data Center, 2014. doi:10.3972/hiwater.158.2014.db] (下载引用:RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式)


专题文献

  1. Li X, Cheng GD, Liu SM, Xiao Q, Ma MG, Jin R, Che T, Liu QH, Wang WZ, Qi Y, Wen JG, Li HY, Zhu GF, Guo JW, Ran YH, Wang SG, Zhu ZL, Zhou J, Hu XL, Xu ZW. Heihe Watershed Allied Telemetry Experimental Research (HiWATER): Scientific objectives and experimental design. Bulletin of the American Meteorological Society, 2013, 94(8): 1145-1160, 10.1175/BAMS-D-12-00154.1.查看 | 下载
  2. 李新, 刘绍民, 马明国, 肖青, 柳钦火, 晋锐, 车涛, 王维真, 祁元, 李弘毅, 朱高峰, 郭建文, 冉有华, 闻建光, 王树果. 黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验总体设计. 地球科学进展, 2012, 27(5): 481-498.查看 | 下载

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    1. 2017-10-23 北京师范大学 薛宝林 用途:尊敬的老师:您好! 本人去年申请到国家自然科学基金项目“基于激光雷达的生态模型参数优化(31670451)”;项目的主要研究方向是基于激光雷达数据来优化生态模型参数。黑河流域是目前遥感生态观测最全最集中,公开数据较多的流域。我从数据网站了解到有流域的激光雷达原始数据可供下载。此数据对于帮助本人完成基金项目将具有重要帮助,特申请三期激光雷达数据;谢谢!
    2. 2017-07-04 南京农业大学资环学院 曹罗丹 用途:该数据主要用于本人的博士毕业论文:《基于土壤-环境协同变量的数字土壤制图研究》,导师:潘剑君教授
    3. 2017-05-03 兰州大学西部环境与气候变化研究院 贺缠生 用途: 流域计划:NSFC 91125010 “黑河上游土壤水文异质性观测试验及其对山区水文过程的影响”,负责人:贺缠生
    4. 2016-08-25 同济大学 罗新 用途:激光雷达数据处理方法实验,以辅助博士论文完成
    5. 2016-01-18 北京师范大学 黄永梅 用途:中下游荒漠生态系统生态水文过程模拟-黄永梅
    6. 2015-08-07 北京师范大学水科学研究院 赵晓倩 用途:生态系统中植被三维结构参数定量化研究; 精细尺度上碳循环模型的关键参数提取和验证
    7. 2015-06-16 寒旱所遥感室 郑璐倩 用途:数据分析,论文撰写。
    8. 2015-05-14 中国科学院遥感与数字地球研究所 冯权泷 用途:提出一种新的基于高分影像的地物分类算法,利用快鸟数据进行算法性能的验证; 提出一种新的基于Lidar的地物分类算法,并用Lidar数据进行算法验证;
    9. 2015-04-20 河北农业大学 刘兰法 用途:本数据集主要用于基于机器学习的多源遥感数据土壤含水量反演方法研究。在对地物光谱分析的基础上,利用时间尽可能相近的星载/机载数据(微波,光学,lidar等)得到机器学习模型(如BP神经网络,SVM等)的输入参数,利用地面同步观测数据集进行模型训练和验证,最后获得研究区土壤含水量分布。同时,进一步分析不同机器学习方法,模型参数选取和不同遥感数据源对土壤含水量反演精度的影响。
    10. 2015-04-03 中国科学院遥感与数字地球研究所 陈琪婷 用途:本数据将用于植被参数计算

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