本文介绍了Google Earth Engine（GEE）平台上的GEDI L4A栅格地上生物量密度（AGBD）数据集，该数据集包含全球生态系统动力学调查（GEDI）4A级（L4A）第2版地上生物量密度的预测及其标准误差。数据集以月为时间分辨率，覆盖2019年4月至2022年10月，空间分辨率约25米。GEDI是NASA发起的卫星激光雷达测量任务，旨在收集全球高分辨率三维植被数据，对研究碳循环和生态系统健康至关重要。文章还提供了数据集的代码示例和使用方法，帮助用户快速获取和分析数据。 Google Earth Engine平台是NASA开发的一种强大的地理信息系统工具，它为研究全球范围内的地表特征和动态变化提供了前所未有的便利。GEDI L4A数据集作为该平台上的一种关键资源，其重要性不容忽视。该数据集基于全球生态系统动力学调查项目（GEDI）的L4A层级，该层级主要提供了通过卫星激光雷达技术测量得到的地上生物量密度（AGBD）的预测值及对应的标准误差。 GEDI L4A数据集以月为时间分辨率，覆盖2019年4月至2022年10月的时间段，空间分辨率约为25米，这使得它能够捕捉到时间序列上的细微变化，并具有高空间分辨率。这种时间分辨率和空间分辨率的结合，为研究生态系统的季节性变化和长期趋势提供了关键数据。 卫星激光雷达测量任务（Lidar）是GEDI项目的核心技术。它通过发射激光脉冲，并接收返回信号来测量地球表面的精确高度。这一技术不仅适用于平坦地区，甚至可以穿透森林的树冠，获取地面上植被的详细结构信息。这对于分析全球植被的垂直结构、估算森林碳储量、了解生物多样性的空间分布等方面具有重要意义。 研究者和政策制定者依赖于这类遥感数据来监测和评估全球碳循环。地上生物量密度是衡量碳循环中关键参数之一，它的变化直接影响到大气中二氧化碳的浓度。因此，通过精确估算和预测地上生物量密度，科学家可以更好地了解碳排放和碳汇的动态，进而制定更有效的气候变化应对策略。 此外，GEDI L4A数据集的发布也极大地促进了生态系统健康的研究。生态系统的健康不仅影响生物多样性，还关系到人类生存的环境质量。通过分析地上生物量密度的变化，研究者可以评估生态系统的稳定性，以及人类活动和自然变化对生态系统的影响。 在获取和分析GEDI L4A数据集时，用户可以利用Google Earth Engine平台提供的各种工具和功能。例如，用户可以利用数据集提供的代码示例，快速地获取所需的数据，并进行深入的分析。这种直接的数据访问方式为研究人员节省了大量的时间和资源，使他们能够专注于数据分析和科学研究，而不必担心数据收集和处理的复杂性。 GEDI L4A数据集是全球生态学和环境科学研究中不可或缺的一部分，它的发布对于推动相关领域的研究，特别是碳循环和生态系统健康的研究具有重大的意义。

查找可用的GEDI入门（来自rGEDI教程页面） 安装rGEDI # The CRAN version: install.packages( " rGEDI " ) # The development version: library( devtools ) devtools :: install_git( " https://github.com/carlos-alberto-silva/rGEDI " , dependencies = TRUE ) # loading rGEDI package library( rGEDI ) 在您的研究区域内查找GEDI数据（GEDI查找工具） # Study area boundary box coordinates ul_lat <- - 44.0654 lr_lat <- - 44.17246 ul_lon <- - 13.76913 l

pysl4land 用于为陆地（pySL4Land）应用程序处理星载激光雷达（GEDI和ICESAT2）的Python工具。 支持的数据产品 为新的数据产品添加支持非常简单，但是目前我已经实现了我所需要的，因此仅支持以下产品。 盖迪 GEDI02_b ICESAT-2 ALT08 安装 要安装，请创建一个新的python环境并安装以下内容： pip install geopandas pip install h5py pip install scipy 下载pysl4land版本，解压缩然后运行： python setup.py install 跑步 然后，您可以使用以下命令运行，这些命令将创建可在GIS中打开的地理包文件：对于GEDI数据： pysl4landgeditools.py -i input_gedi.h5 -o output_gedi.gpkg 对于ICESAT-2

matlab山本法代码

介绍 新的全球生态系统动力学调查于2018年12月5日启动，正在国际空间站产生高分辨率激光收集森林周围树冠高度，树冠垂直结构和表面标高的3D数据。 由于它每天都在收集数据，因此稳定且快速的平台至关重要。 因此， pyGEDI库是用Python开发的，因为它可以利用多个CPU和GPU，并受C和支持。 pyGEDI为GEDI产品的数据提取，分析，处理和可视化提供了高性能，较低的认知负担以及更清晰，更透明的代码。 包装概述 pyGEDI在一个包中具有用于可视化，处理，分析和数据提取的多种功能。 pyGEDI软件包包含以下功能： 与NASA服务器的连接。 下载GEDI数据。 剪裁您的特定区域。