中国长序列地表冻融数据集(1978-2015)

简介:

中国长序列地表冻融数据集------双指标算法(1978-2015)采用SMMR(1978-1987)、SSM/I(1987-2009)和SSMIS(2009-2015)逐日亮温数据,由双指标(TB,37v,SG)冻融判别算法生成。前言 -- 人工智能教程

分类结果包含冻结地表、融化地表、沙漠及水体四种类型。数据覆盖范围为中国大陆主体部分,空间分辨率为25.067525 km,EASE-Grid投影方式,以ASCIIGRID格式存储。

双指标算法

双指标算法(Two-Pointer Algorithm)是一种解决数组/链表中子序列问题的高效算法。双指标算法通常使用两个指针,一个左指针和一个右指针,它们分别指向数组/链表的某个位置。使用这两个指针可以高效地遍历数组/链表,并且可以在O(n)的时间复杂度内完成。

对于一个典型的子序列问题,我们可以使用双指标算法来解决:

  1. 初始化左指针和右指针,使左指针指向序列的第一个元素,右指针指向序列的最后一个元素,并计算出当前子序列的和/长度/最大值等。

  2. 比较左指针和右指针所指向的元素,并根据题目要求移动左指针或右指针,并更新计算结果。

  3. 重复步骤2,直到左指针和右指针重合或者越界。

  4. 返回计算结果。

例如,可以使用双指标算法来解决 LeetCode 题目 209. Minimum Size Subarray Sum(最短子数组),其中需要求出数组中和大于等于给定值的最短子数组的长度:

```

int minSubArrayLen(int s, vector<int>& nums) {

int n = nums.size();

int l = 0, r = 0;

int sum = 0;

int res = INT_MAX;

while (r < n) {

sum += nums[r];

while (sum >= s) {

res = min(res, r - l + 1);

sum -= nums[l];

l++;

}

r++;

}

return res == INT_MAX ? 0 : res;

}

```

在这个算法中,我们使用了两个指针 l 和 r,分别表示当前子数组的左右端点,sum 表示当前子数组的和,res 表示最终的答案。我们先将右指针 r 向右移动,同时将对应元素加入到子数组中,然后不断移动左指针 l 直到子数组的和小于给定值 s。每次移动左指针时,我们更新答案 res 的值,最终返回 res 即可。

数据集ID:

TPDC/SOIL_FREEZE_THAW

时间范围: 1978年-2015年

范围: 中国大陆主体部分

来源: 国家青藏高原科学数据中心

复制代码段:

var images = pie.ImageCollection("TPDC/SOIL_FREEZE_THAW")

| 名称 | 类型 | 空间分辨率 | 时间分辨率 | 无效值 | 地表冻融状态 |

B1 Byte 25km 0 1, 冻结 2, 融化 3, 沙漠 4, 水体

|------|--------|------|
| date | string | 影像日期 |

代码:

javascript 复制代码
/**
 * @File    :   中国长序列地表冻融数据集------双指标算法(1978-2015)
 */

// 加载中国长序列地表冻融数据集------双指标算法(1978-2015)
var images = pie.ImageCollection("TPDC/SOIL_FREEZE_THAW")
                .filterDate("2014-05-01","2014-05-31")
                .select("B1")
print(images)

// 设置图层显示参数并加载
var visParam = {
    min: 1,
    max: 4,
    // palette:'69cd9,7512e8,2091ea,4befce,2edfdd,9efd9f,ebcc76,ff6032,ffc0,c68d',
    palette:'#0001FE,#FDA5A7,#FFFF01,#00FFFF',
};
//加载显示影像
Map.addLayer(images,visParam,"images")

//添加图例
var data = {
  title: "地表冻融状态",
  opacity:1,
  uniqueValue:'1,2,3,4',  
  colors: ["#0001FE","#FDA5A7","#FFFF01","#00FFFF"],
  labels: ["冻结", "融化", "沙漠", "水体"],
  step: 1,
  isvertical: true
};

//设定图例位置
var style = {
    left: "18%",      // 图例框的右侧与屏幕最右端的距离
    bottom: "30px",      // 图例框的底侧与屏幕底端的距离
    height: "180px",      // 图例框的纵向高度
    width: "110px"       // 图例框的横向长度
};
var legend = ui.Legend(data, style);
Map.addUI(legend);

数据引用:

晋锐, 李新. (2011). 中国长序列地表冻融数据集------双指标算法(1978-2015). 国家青藏高原科学数据中心, DOI: 10.11888/Geocry.tpdc.270029. CSTR: 18406.11.Geocry.tpdc.270029

文章引用:

  1. Jin,R, Zhang,T,Y, Li,X, Yang,X,G, Ran,Y,H.(2015). Mapping surface soil freeze-thaw cycles in china based on smmr and ssm/i brightness temperatures from 1978 to 2008. Arctic, Antarctic, and Alpine Research, 47(2), 213-229.

  2. 谢燕梅, 晋锐, 杨兴国. (2013). AMSR-E亮温监测中国近地表冻融循环算法研究. 遥感技术与应用, 28(2), 182-191.

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