干旱预测土地表面因素数据集2020-2022
数据来源：互联网公开数据
标签：干旱预测,土地表面因素,遥感影像,地形特征,植被指数,水分指数,热特性,印度
数据概述：
本数据集涵盖了2020年至2022年间用于干旱预测的土地表面因素数据，基于Landsat 8 OLI & TIRS影像和SRTM DEM（30米分辨率）数据。数据包括植被指数（如增强植被指数EVI、归一化植被指数NDVI、土壤调节植被指数SAVI和改进土壤调节植被指数MSAVI）、地形特征（如地形湿润指数TWI、坡度Slope和方位Aspect）、水分相关指数（如归一化水分指数NDMI、修改归一化水指数MNDWI和水分压力指数MSI）以及热特性（如近红外NIR、短波红外1 SWIR1、短波红外2 SWIR2、热红外传感器1 TIRS1和热红外传感器2 TIRS2）。
数据用途概述：
该数据集适用于干旱预测建模、农业管理和环境监测等场景。研究人员可以利用此数据集分析土地表面因素与干旱之间的关系；农业管理人员可以通过数据识别干旱风险区域；环境监测机构可基于数据评估气候变化对干旱的影响。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握干旱预测的关键因子和方法。
举例：
数据集中包含2020年至2022年间印度区域内的多个植被和地形指数，例如2021年4月的EVI值为0.5，表示该区域植被健康状况良好；同一时期NDWI值为0.3，表明该区域水分条件一般。通过这些数据，研究人员可以分析植被状况与水分条件对干旱风险的影响，并据此提出相应的管理策略。
