湿地专题

青海省国家湿地公园功能区划数数据、全国湿地沼泽分布数据、全国省市县自然保护区

青海省位于青藏高原东北部,国土总面积72.23万平方公里。青海高原独特的地质、地形和气候植被条件为高原湖泊湿地、沼泽湿地、河流湿地的广泛发育提供了有利的条件。截至2019年底,青海省湿地面积达814.36万公顷,占全国湿地总面积的15.19%,居全国第一。      湿地公园是指以保护湿地生态系统、合理利用湿地资源为目的,可供开展湿地保护、恢复、宣传、教育、科研、监测、生

兰州骑行:黄河母亲地震博物馆天斧沙宫仁寿山湿地公园

兰州骑行:黄河母亲像地震博物馆天斧沙宫仁寿山湿地公园        从兰州理工大学出发,走南滨河路经黄河母亲像,转七里河黄河桥,进去安宁区到地震博物馆,然后沿着北环路,到天斧沙宫,继续前行绕到北滨河路,再到仁寿山,下山经过湿地公园返校。        路线不再赘述,下面“行者”截图就有,包括路书编号。下文照片均为手机随便拍摄,无后期。不喜勿喷。写本文只为给喜欢骑行的一个路程的参考。 黄河

基于机器学习的青藏高原高寒沼泽湿地蒸散发插补研究_王秀英_2022

基于机器学习的青藏高原高寒沼泽湿地蒸散发插补研究_王秀英_2022 摘要关键词 1 材料和方法1.1 研究区概况与数据来源1.2 研究方法 2 结果和分析2.1 蒸散发通量观测数据缺省状况2.2 蒸散发与气象因子的相关性分析2.3 不同气象因子输入组合下各模型算法精度对比2.4 随机森林回归模型插补结果分析 3 讨论4 结论 摘要   本文以青藏高原典型高寒沼泽湿地为观测研究

湿地保护用大数据

“今后,西溪国家湿地公园生态保护将接入阿里巴巴的大数据平台,为湿地保护提供技术和数据分析支撑,对湿地进行全面科学的管理。”2日上午,在由国家林业局、浙江省政府举办的第19个“世界湿地日”宣传活动上,杭州西溪国家湿地公园管委会与阿里巴巴集团签订了生态环境战略合作协议。   根据协议,西溪国家湿地公园管理委员会与阿里巴巴公益基金会将开展湿地研究、智慧湿地建设等合作项目。西溪湿地将负责湿地生态原

青海国家湿地公园分布及功能区划

青海省位于青藏高原东北部,国土总面积72.23万平方公里。青海高原独特的地质、地形和气候植被条件为高原湖泊湿地、沼泽湿地、河流湿地的广泛发育提供了有利的条件。截至2019年底,青海省湿地面积达814.36万公顷,占全国湿地总面积的15.19%,居全国第一。 湿地公园是指以保护湿地生态系统、合理利用湿地资源为目的,可供开展湿地保护、恢复、宣传、教育、科研、监测、生态旅游等活动的特定区域。国家湿地公

数据禾|甘肃省国家湿地公园功能区划数据

甘肃省位于中国西北内陆地区,地处黄河上游的青藏高原、内蒙古高原和黄土高原的交汇处。甘肃省总面积45.37万平方公里,全省湿地总面积12180平方公里,占全国湿地总面积的3.3%,居全国第九位。 湿地公园是指以保护湿地生态系统、合理利用湿地资源为目的,可供开展湿地保护、恢复、宣传、教育、科研、监测、生态旅游等活动的特定区域。国家湿地公园是指依照相关程序申报,经国家林业局批准建立的。湿地公园是国家湿

AI绘画“湿地公园的美女”

1、AI绘画:湿地公园的美女 通过输入描述:你需要什么场景的什么创作内容,AI根据内容创造出适合的主题 如图所示:请帮我创作一个湿地公园的像高圆圆的美女图片。 输出的结果如下:总体来说感觉还是非常快,基本满意!  2、AI绘图的知识  AI绘图是一种利用人工智能技术生成图像的方法,近年来随着AI技术的快速发展,AI绘图也逐渐崭露头角。 首先,AI绘图技术是AIGC(AI  Gen

我们要守护的,不止湿地

2021年2月2日 世界湿地日 湿地与水 同生命 互相依   每年的2月2日是世界湿地日。今年的主题是“湿地与水、同生命、互相依”。 从1997年起,世界各国都会在这一天以不同形式的活动来宣传保护湿地,保护自然资源和生态环境。湿地被誉为“地球之肾”,虽然覆盖地球表面仅有8.6%,但却储存有约525Gt的碳,能够为地球上20%的物种提供生存环境。 图片来源:海数据实验室设计团队

直播录像丨一起来欣赏上海崇明东滩湿地看“天鹅起舞”

上海崇明东滩鸟类国家级自然保护区位于长江入海口,每年有近300种候鸟在这里栖息或过境。近年来通过一系列生态保护工作,每年冬季有数十万只的雁鸭类从北方迁徙到这里越冬。数百只小天鹅在保护区内栖息觅食,场景宛如“天鹅起舞”一般,11月13日,跟随直播镜头一起来看看吧! 直播录像丨一起来欣赏上海崇明东滩湿地看“天鹅起舞” “点击下列文字 并 用浏览器打开" 信号源:新华社 查看全文

遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案 例实践及 GPT 模型应用

近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展,航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加,数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高,数据量猛增,遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇,同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。   以Earth Engine(GEE)、PIE-Engine为代表全