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多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
Step 10:执行最优路径选择 在Spatial Analyst工具条中,点击Distance--->Shortest Path。如下土所显示,Path to 选择“公路起点”,Cost distance raster选择"距离成本",Cost direction raster选择"方向",Output features中选择你输出的文件名称。
我们下面的任务是根据测量所得到的某地臭氧浓度数据进行全区的臭氧浓度预测。首先检查数据的特点,然后根据数据特点用不同参数进行表面模型预测,随后比较不同模型的精确程序,选择最佳模型,最后制作成果图。
用来发现离群值。Voronoi图的生成方法:每个多边形内有一个样点,多变形内任一点到该点的距离都小于其他多边形到该点的距离,生成多边形后。某个样点的相邻样点便会与该样点的多边形有相邻边。至于多边形值的计算有多种方法,可以用生成多边形的样点值作为多边形的值(Simple方法),也可以以相邻样点的平均值为多边形的值(Mean方法),具体计算方法可以在Type下拉菜单中选择。
选择Ordinary Kriging中的Prediction Map,即使用普通克里格方法生成一个表面预测图。普通克里格方法是最常用的地统计分析方法。其他几种依次为简单克里格、泛克里格、指示克里格、概率克里格、析取克里格。这集中克里格的区别是由于克里格的形式及其数据特点的不同。