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Accessibility to Cities 2015
此全球可达性地图列出了 2015 年(名义年份)北纬 85 度至南纬 60 度之间所有区域到达最近人口稠密区域的陆路旅行时间。人口稠密地区是指每平方公里有 1,500 名或更多居民的连续区域,或… 无障碍功能 jrc 地图 牛津 人口 特温特 -
2019 年医疗保健可及性
此全球可达性地图列出了 2019 年(基准年)北纬 85 度至南纬 60 度之间所有区域到达最近医院或诊所的陆路旅行时间(以分钟为单位)。它还包括“仅步行”的出行时间,即仅使用非机动交通工具的出行时间。主要… 无障碍功能 jrc 地图 牛津 人口 特温特 -
EVI:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的增强型植被指数(每 8 天 1 千米)
此增强型植被指数 (EVI) 产品的基础数据集是 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4),该影像已使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行了缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。在填充缺失数据后,数据被剪裁到… evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
EVI:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的增强型植被指数(每年 1 千米)
此增强型植被指数 (EVI) 产品的基础数据集是 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4),该影像已使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行了缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。在填充缺失数据后,数据被剪裁到… evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
EVI:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的增强型植被指数(每月 1 千米)
此增强型植被指数 (EVI) 产品的基础数据集是 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4),该影像已使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行了缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。在填充缺失数据后,数据被剪裁到… evi malariaatlasproject map publisher-dataset vegetation vegetation-indices -
2019 年全球摩擦表面
此全球摩擦表面列出了 2019 年基准年所有陆地像素(位于北纬 85 度和南纬 60 度之间)的陆地旅行速度。它还包括“仅步行”的出行速度,即仅使用非机动交通工具。此地图由…联合制作 无障碍功能 jrc 地图 牛津 人口 特温特 -
LST Day:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的白天陆地表面温度(每 8 天 1 千米)
白天陆地表面温度 (LST) 源自约 1 千米的 MODIS MOD11A2 v6.1 产品。将 8 天合成数据转换为摄氏度,然后使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。… 气候 lst malariaatlasproject 地图 publisher-dataset 地表温度 -
LST Day:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的白天陆地表面温度(每年 1 千米)
白天陆地表面温度 (LST) 源自约 1 千米的 MODIS MOD11A2 v6.1 产品。将 8 天合成数据转换为摄氏度,然后使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。… 气候 lst malariaatlasproject 地图 publisher-dataset 地表温度 -
LST Day:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的白天陆地表面温度(每月 1 千米)
白天陆地表面温度 (LST) 源自约 1 千米的 MODIS MOD11A2 v6.1 产品。将 8 天合成数据转换为摄氏度,然后使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。… 气候 lst malariaatlasproject 地图 publisher-dataset 地表温度 -
LST Night:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的夜间地表温度(每 8 天 1 千米)
夜间地表温度 (LST) 源自约 1 公里的 MODIS MOD11A2 v6.1 产品。将 8 天合成数据转换为摄氏度,然后使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。… 气候 lst malariaatlasproject 地图 publisher-dataset 地表温度 -
LST Night:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的夜间地表温度(每年 1 千米)
夜间地表温度 (LST) 源自约 1 公里的 MODIS MOD11A2 v6.1 产品。将 8 天合成数据转换为摄氏度,然后使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。… 气候 lst malariaatlasproject 地图 publisher-dataset 地表温度 -
LST Night:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的夜间地表温度(每月 1 千米)
夜间地表温度 (LST) 源自约 1 公里的 MODIS MOD11A2 v6.1 产品。将 8 天合成数据转换为摄氏度,然后使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。… 气候 lst malariaatlasproject 地图 publisher-dataset 地表温度 -
牛津 MAP EVI:疟疾地图集项目间隙填充增强植被指数
此增强型植被指数 (EVI) 产品的基础数据集是 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4),该影像已使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行了缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。然后,对无缺口输出进行时间聚合,并… evi 地图 牛津 植被 植被指数 -
Oxford MAP LST:疟疾地图集项目填补缺漏的白天陆地表面温度
此白天产品的底层数据集是 MODIS 地表温度数据 (MOD11A2),该数据集使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行了缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。然后,对无间隙输出进行时间和空间聚合… climate lst map oxford surface-temperature -
Oxford MAP LST:疟疾地图集项目填补了缺口的夜间地表温度
此夜间产品的底层数据集是 MODIS 地表温度数据 (MOD11A2),该数据已使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法进行了缺口填充,以消除因云覆盖等因素而导致的数据缺失。然后,对无间隙输出进行时间和空间聚合… climate lst map oxford surface-temperature -
Oxford MAP TCB:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的 Tasseled Cap 亮度
此填充了缺失数据的 Tasseled Cap 亮度 (TCB) 数据集是将 Lobser 和 Cohen (2007) 中定义的 tasseled-cap 方程应用于 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4) 而创建的。使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法对生成的数据进行了缺口填充,以消除因…而导致的数据缺失。 亮度 地图 牛津 Tasseled Cap tcb 植被指数 -
Oxford MAP TCW:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的 Tasseled Cap 湿度
此填充了缺失数据的 Tasseled Cap 湿度 (TCW) 数据集是将 Lobser 和 Cohen (2007) 中定义的 tasseled-cap 方程应用于 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4) 而创建的。使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法对生成的数据进行了缺口填充,以消除因…而导致的数据缺失。 地图 牛津 缨帽 tcb 植被指数 -
牛津 MAP:疟疾地图集项目国际地圈-生物圈计划土地覆盖分数
此地表覆盖产品的基础数据集是 MODIS 年度地表覆盖产品 (MCD12Q1) 中的 IGBP 层。此数据从具有约 500 米分辨率的类别格式转换为分数产品,以指示输出的整数百分比 (0-100) … landcover landuse-landcover 地图 牛津 -
TCB:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的 Tasseled Cap 亮度(每 8 天 1 千米)
此填充了缺失数据的 Tasseled Cap 亮度 (TCB) 数据集是将 Lobser 和 Cohen (2007) 中定义的 tasseled-cap 方程应用于 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4) 而创建的。使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法对生成的数据进行了缺口填充,以消除因…而导致的数据缺失。 亮度 malariaatlasproject 地图 publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCB:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的 Tasseled Cap 亮度(每年 1 千米)
此填充了缺失数据的 Tasseled Cap 亮度 (TCB) 数据集是将 Lobser 和 Cohen (2007) 中定义的 tasseled-cap 方程应用于 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4) 而创建的。使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法对生成的数据进行了缺口填充,以消除因…而导致的数据缺失。 亮度 malariaatlasproject 地图 publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCB:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的 Tasseled Cap 亮度(每月 1 千米)
此填充了缺失数据的 Tasseled Cap 亮度 (TCB) 数据集是将 Lobser 和 Cohen (2007) 中定义的 tasseled-cap 方程应用于 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4) 而创建的。使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法对生成的数据进行了缺口填充,以消除因…而导致的数据缺失。 亮度 malariaatlasproject 地图 publisher-dataset tasseled-cap tcb -
TCW:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的 Tasseled Cap 湿度(每 8 天 1 千米)
此填充了缺失数据的 Tasseled Cap 湿度 (TCW) 数据集是将 Lobser 和 Cohen (2007) 中定义的 tasseled-cap 方程应用于 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4) 而创建的。使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法对生成的数据进行了缺口填充,以消除因…而导致的数据缺失。 malariaatlasproject 地图 发布者数据集 缨帽 tcw 植被 -
TCW:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的 Tasseled Cap 湿度(每年 1 千米)
此填充了缺失数据的 Tasseled Cap 湿度 (TCW) 数据集是将 Lobser 和 Cohen (2007) 中定义的 tasseled-cap 方程应用于 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4) 而创建的。使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法对生成的数据进行了缺口填充,以消除因…而导致的数据缺失。 malariaatlasproject 地图 发布者数据集 缨帽 tcw 植被 -
TCW:Malaria Atlas Project 填充了缺失数据的 Tasseled Cap 湿度(每月 1 千米)
此填充了缺失数据的 Tasseled Cap 湿度 (TCW) 数据集是将 Lobser 和 Cohen (2007) 中定义的 tasseled-cap 方程应用于 MODIS BRDF 校正后的影像 (MCD43B4) 而创建的。使用 Weiss 等人 (2014) 概述的方法对生成的数据进行了缺口填充,以消除因…而导致的数据缺失。 malariaatlasproject 地图 发布者数据集 缨帽 tcw 植被
Datasets tagged map in Earth Engine
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis collection of datasets from the Malaria Atlas Project (MAP) provides various environmental and accessibility metrics.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEnvironmental datasets include gap-filled, monthly Enhanced Vegetation Index (EVI), Land Surface Temperature (day/night), Tasseled Cap Brightness/Wetness, and fractional landcover.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccessibility datasets offer travel time to cities and healthcare facilities, and a global friction surface, all based on a nominal year 2019 or earlier.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAll datasets are processed to reduce missing data and aggregated for broader spatial and temporal coverage.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese datasets are valuable for applications such as disease modeling, environmental monitoring, and urban planning.\u003c/p\u003e\n"]]],["The content describes various datasets from the Oxford Malaria Atlas Project (MAP). These datasets include: Enhanced Vegetation Index (EVI), Fractional Landcover, Daytime and Nighttime Land Surface Temperature (LST), Tasseled Cap Brightness (TCB), and Tasseled Cap Wetness (TCW). Each dataset was created using MODIS imagery and gap-filled to eliminate missing data. Also, accessibility data for travel time to cities (2015) and healthcare (2019), as well as a global friction surface map (2019), are presented.\n"],null,[]]