全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
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
摘 要: 随着“数字城市”的发展,作为“数字城市”数据框架的城市地理信息数据库的快速更新显得尤为重要。采用科学的数据更新手段,可为“数字城市”维护、应用与发展提供可靠的数据支持,为决策层的正确决策提供科学的依据。“数字城市”的数据更新体现在空间数据和属性数据的更新上,而空间数据体现在现势性、准确性、逻辑一致性等要求,包括基础测绘、数据整理、检查、拓扑重建、数据入库等。数据库包括了二维、二点五维、三维等多维多实相空间实体数据及属性信息数据等,建库遵循以下几大特点:易于拓展、更新快捷、数据源的统一性和延续性等。因此选择科学的数据更新方法是十分必要的。
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