有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
NASA MODIS|地球观测数据集|环境监测数据集
收藏modis.gsfc.nasa.gov2024-10-24 收录
下载链接：
https://modis.gsfc.nasa.gov/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
NASA MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据集包含全球范围内的地球观测数据，主要用于监测地球的气候、环境和生态系统。该数据集提供了高分辨率的图像和数据，涵盖了大气、陆地、海洋等多个领域。
提供机构：
modis.gsfc.nasa.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
NASA MODIS数据集的构建基于先进的遥感技术，通过搭载在Terra和Aqua卫星上的MODIS传感器，每日在全球范围内进行高分辨率的地表观测。数据采集过程涵盖了从可见光到红外波段的多个光谱通道，确保了对地球表面温度、植被覆盖、海洋颜色等多种环境参数的全面监测。数据处理流程包括原始数据的校正、地理定位、大气校正等步骤，最终生成可供科学研究和应用的高质量数据产品。
特点
NASA MODIS数据集以其高时空分辨率和多光谱特性著称，能够提供全球范围内每日更新的地表信息。其数据产品涵盖了从陆地到海洋的广泛应用领域，包括气候变化研究、环境监测、灾害预警等。此外，MODIS数据集具有开放获取的特点，用户可以通过NASA的官方网站免费下载和使用，极大地促进了科学研究和应用的普及。
使用方法
NASA MODIS数据集的使用方法多样，适用于不同层次的用户。科研人员可以通过下载原始数据或预处理后的产品，进行气候模型验证、生态系统监测等研究。环境管理部门可以利用MODIS数据进行空气质量评估、火灾监测等实际应用。教育机构和公众用户也可以通过简单的数据可视化工具，直观地了解地球表面的变化情况。数据集的广泛适用性使其成为全球环境研究的重要工具。
背景与挑战
背景概述
NASA MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据集由美国国家航空航天局（NASA）开发，自1999年起搭载于Terra和Aqua卫星上，成为全球环境监测的重要工具。MODIS数据集通过高分辨率的多光谱成像技术，提供了地球表面温度、植被覆盖、海洋颜色等多种环境参数的每日全球观测数据。这些数据广泛应用于气候变化研究、生态系统监测、灾害预警等领域，极大地推动了全球环境科学的发展。
当前挑战
尽管MODIS数据集在环境监测中具有重要地位，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据的高分辨率要求对卫星传感器的技术性能有极高要求，确保数据的准确性和一致性。其次，全球覆盖的数据采集需要克服地理和气候条件的多样性，确保在各种环境下都能获取高质量的数据。此外，数据的处理和分析需要强大的计算能力和复杂的算法支持，以应对海量数据的实时处理需求。
发展历史
创建时间与更新
NASA MODIS数据集的创建始于1999年，由美国国家航空航天局（NASA）推出，旨在提供全球范围内的地球观测数据。该数据集自推出以来，持续进行更新，以反映地球表面的最新变化。
重要里程碑
NASA MODIS数据集的重要里程碑包括2000年发射的Terra卫星和2002年发射的Aqua卫星，这两颗卫星搭载了MODIS传感器，极大地扩展了数据集的覆盖范围和精度。此外，2013年MODIS数据集实现了每日全球覆盖，显著提升了其在全球气候变化研究中的应用价值。近年来，MODIS数据集在火灾监测、海洋颜色分析和土地覆盖变化研究等领域取得了显著成果，成为地球科学研究的重要工具。
当前发展情况
当前，NASA MODIS数据集在全球气候变化、环境监测和自然资源管理等领域发挥着关键作用。其高分辨率和高频率的观测数据为科学家提供了宝贵的信息，支持了多项国际合作项目和政策制定。随着技术的进步，MODIS数据集不断优化其数据处理算法和产品，以适应日益增长的科学需求。未来，MODIS数据集有望在应对全球环境挑战和推动可持续发展方面发挥更大的作用。
发展历程
- NASA首次发射Terra卫星，搭载MODIS传感器，标志着MODIS数据集的诞生。
- Aqua卫星发射，同样搭载MODIS传感器，进一步扩展了MODIS数据集的覆盖范围和数据量。
- MODIS数据集首次应用于全球气候变化研究，特别是在全球温度和植被覆盖监测方面。
- MODIS数据集开始被广泛应用于环境监测和灾害预警系统，如森林火灾和洪水监测。
- MODIS数据集的长期积累使其成为全球生态系统研究的重要工具，特别是在碳循环和生物多样性研究中。
- MODIS数据集的算法和处理技术得到显著改进，提高了数据质量和应用范围，特别是在城市热岛效应和空气质量监测方面。
- MODIS数据集在全球气候模型和地球系统科学研究中发挥关键作用，成为全球气候变化研究的重要数据源。
常用场景
经典使用场景
NASA MODIS数据集在地球观测领域中扮演着至关重要的角色，其经典使用场景包括全球气候变化监测、植被覆盖分析以及火灾监测等。通过高分辨率的光谱数据，MODIS能够捕捉到地球表面的细微变化，为科学家提供丰富的数据支持，从而推动了多个领域的研究进展。
解决学术问题
NASA MODIS数据集解决了多个关键的学术研究问题，特别是在气候变化和生态系统研究方面。其高精度的数据为全球温度变化、海洋颜色变化以及陆地植被动态提供了可靠的观测依据，极大地促进了气候模型和生态模型的准确性。此外，MODIS在火灾监测和空气质量评估中的应用，也为环境科学研究提供了宝贵的数据资源。
衍生相关工作
NASA MODIS数据集的广泛应用催生了大量相关的经典工作。例如，基于MODIS数据的全球植被指数（NDVI）研究，为全球气候变化和生态系统健康提供了重要参考。此外，MODIS在火灾监测和空气质量评估中的应用，也推动了相关算法和模型的进一步发展。这些衍生工作不仅丰富了地球观测领域的研究内容，也为实际应用提供了强有力的技术支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
光伏电站发电量预估数据
1、准确预测一个地区分布式光伏场站的整体输出功率，可以提高电网的稳定性，增加电网消纳光电能量的能力，在降低能源消耗成本的同时促进低碳能源发展，实现动态供需状态预测的方法，为绿色电力源网荷储的应用落地提供支持。 2、准确预估光伏电站发电量，可以自动发现一些有故障的设备或者低效电站，提升发电效能。1、逆变器及电站数据采集,将逆变器中计算累计发电量数据,告警数据同步到Maxcompute大数据平台 2、天气数据采集, 通过API获取ERA5气象数据包括光照辐射、云量、温度、湿度等 3、数据特征构建, 在大数据处理平台进行数据预处理，用累计发电量矫正小时平均发电功率，剔除异常数据、归一化。告警次数等指标计算 4、异常数据处理, 天气、设备数据根据经纬度信息进行融合, 并对融合后的数据进行二次预处理操作，剔除辐照度和发电异常的一些数据 5、算法模型训练,基于XGBoost算法模型对历史数据进行训练, 生成训练集并保存至OSS 6、算法模型预测,基于XGBoost算法模型接入OSS训练集对增量数据进行预测, 并评估预测准确率等效果数据，其中误差率=(发电量-预估发电量)/发电量，当误差率低于一定阈值时，该数据预测为准确。预测准确率=预测准确数量/预测数据总量。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集，包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素，标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
github 收录
中国车牌识别数据集（7类，33万张）
这是一个高质量、平衡的中国车牌识别数据集，包含了33万张各类中国车牌的图片。数据集经过精心设计，确保了图像质量的优秀和大部分各类车牌类型的平衡分布。这个数据集非常适合用于训练和评估车牌识别模型。
魔搭社区 收录