GRWL数据库,全称Global River Widths from Landsat Database,是由Allen, George H & Pavelsky、 Tamlin M等人基于Landsat数据制作的全球河网(宽度)数据库(Global extent of rivers and streams,Allen, George H. & Pavelsky, Tamlin M. DOI: 10.1126/science.aat0636),主要包含三种数据:

  • GRWL矢量产品  :【GRWL_vector_V01.01.zip】

  • 简化的GRWL矢量产品  :【GRWL_summaryStats_V01.01.zip】

  • GRWL掩模产品(栅格格式) :【GRWL_mask_V01.01.zip】

接下来分别介绍三种数据的简介和效果展示

 一

GRWL矢量产品

以30m分辨率的Landsat数据为基础,以纬度差4°、经度差6°将全球河网(河宽)数据划分为829个ESRI的shapefile格式文件,地理坐标系统一为WGS1984。此数据包含的字段名及含义如下:

1. utm_east: UTM Easting (UTM Zone is given in tile file name; meters)
2. utm_north: UTM Northing (UTM Zone is given in tile file name; meters)
3. width_m: wetted width of river (meters)
note: width_m == 1 indicates NA (no width data along the centerline) 
4. nchannels: braiding index (-)
5.  segmentID: unique ID of river segment in each tile
6. segmentInd: Index of each observation in each segment. Not sorted by upstream or downstream
7. lakeflag: integer specifying if observation is located on a river (lakeflag=0), lake/reservoir (lakeflag=1), tidal river (lakeflag=2), or canal (lakeflag=3). 
8.  lon: Longitude (decimal degrees)
9.  lat: Latitude (decimal degrees)
10. elev: Elevation (meters) – sampled from the Hydro1k D样例数据  NH50.shp (使用ArcGIS加载  NH50.shp文件,文件名中的N表示北半球;H表示纬度的第八行,即28°~32°;50表示经度的第50列,即东经114°~120°),此数据通过将河流分段赋值的方式体现河流的宽度,所以如果有河流宽度制图的需求可使用本数据。

GRWL矢量数据

经过和现有国内河网数据对比,可以发现此数据的优点是河流的精细度较高,缺点是存在部分较小的河流没有体现的问题。

 二

GRWL掩模产品(栅格格式)

此数据和矢量数据类似,以30m分辨率的Landsat数据为基础,以纬度差4°、经度差6°将全球河网(河宽)数据划分为830个GeoTIFF格式文件,地理坐标系统一为WGS1984。此数据主要参数及含义如下(DN值即像元值,表示不同像元值对应的水体含义):

Pixel classifications: 
DN = 256 : No Data
DN = 255 : River
DN = 180 : Lake/reservoir 
DN = 126 : Tidal rivers/delta 
DN = 86 : Canal
DN = 0 : Land/water not connected to the GRWL river network

样例数据  NH50.tif (使用ArcGIS加载  NH50.tif 文件,文件名中的N表示北半球;H表示纬度的第八行,即28°~32°;50表示经度的第50列,即东经114°~120°),此数据使用栅格的形式进行河网数据(含湖泊、水库等)的显示。

GRWL掩模数据

在实际应用中,如涉及到使用河网的实际宽度,建议可使用ArcGIS的重分类工具对不同类型的水体进行提取,进一步转化为矢量面数据,用作进一步分析。

 三

简化的GRWL矢量产品

顾名思义,此数据为GRWL矢量数据的简化版本,但这种简化并非指要素的制图综合,而是指多个要素的分组合并(比如一条河河在未简化的数据中由1000段不同宽度的河段组成,经过简化后同样的一条河,要素形状不变,但只由50段组成了),全球的数据可以只用一个Shapefile文件存储,并且在属性表中不直接体现宽度,而是使用最小宽度、宽度均值、最大宽度等字段对要素进行描述数据地理坐标系为WGS1984此数据包含的字段名及含义如下:

1.width_min: the minimum of river width measurements along the segment at mean discharge (meters)2. width_med: the median of river width measurements along the segment at mean discharge (meters)3. width_mean: the mean of river width measurements along the segment at mean discharge (meters)4.width_max: the maximum of river width measurements along the segment at mean discharge (meters)5.width_sd: the standard deviation of river width measurements along the segment at mean discharge (meters)6. lakeflag: integer specifying if segment is located on a river (lakeflag=0), lake/reservoir (lakeflag=1), tidal river (lakeflag=2), or canal (lakeflag=3). This information is of much higher quality in the Global River Width from Landsat (GRWL) Vector Product V01.01 .8.nSegPx: number of pixels within the segment (N pixels)9. Shape_Leng: length of the segment (kilometers)

简化的GRWL矢量产品

在实际应用中,如不涉及河流宽度的分析和制图,从易用性角度,可以直接使用此数据(全球只有一个shp文件,不需要做带号计算和拼接),如果是需要考虑河流宽度的分析,还是优先使用第一个数据集,毕竟整个数据库就是河流宽度数据库。

如需用到此数据,可直接访问官网下载(外网原因,下载速度较慢),也可通过我分享的网盘链接进行下载。

数据网址

https://zenodo.org/record/1297434#.YhNq6Tg9CUl

数据免费下载

关注“橡树叶GIS”后,发送“010301”获取网盘下载链接

作者:橡树叶

【数据共享】基于Landsat提取的全球河网(河宽)GDWL数据库的更多相关文章

  1. 基于TextRank提取关键词、关键短语、摘要

    一.TextRank原理 TextRank是一种用来做关键词提取的算法,也可以用于提取短语和自动摘要.因为TextRank是基于PageRank的,所以首先简要介绍下PageRank算法. 1. Pa ...

  2. 应运而生! 双11当天处理数据5PB—HiStore助力打造全球最大列存储数据库

    阿里巴巴电商业务中历史数据存储与查询相关业务, 大量采用基于列存储技术的HiStore数据库,双11当天HiStore引擎处理数据记录超过6万亿条.原始存储数据量超过5PB.从单日数据处理量上看,该系 ...

  3. 全球级的分布式数据库 Google Spanner原理

    开发四年只会写业务代码,分布式高并发都不会还做程序员?->>>    Google Spanner简介 Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Di ...

  4. 创建ASP.NET Core MVC应用程序(3)-基于Entity Framework Core(Code First)创建MySQL数据库表

    创建ASP.NET Core MVC应用程序(3)-基于Entity Framework Core(Code First)创建MySQL数据库表 创建数据模型类(POCO类) 在Models文件夹下添 ...

  5. (转)印度建全球最大生物识别数据库,MongoDB安全受质疑

    受棱镜门影响,各界对Aadhar的质疑从是否将威胁人民隐私与安全,转而聚焦在 Aadhar 搜集.储存以及处理资料的方法,以及美国新创公司 MongoDB 在计划中扮演的角色. 泱泱大国印度一直以来都 ...

  6. C#基于SQLiteHelper类似SqlHelper类实现存取Sqlite数据库的方法

    本文实例讲述了C#基于SQLiteHelper类似SqlHelper类实现存取Sqlite数据库的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这个类不是我实现的,英文原文地址为http://www.egg ...

  7. 基于gin的golang web开发:使用数据库事务

    在前文介绍访问数据库时介绍了github.com/jmoiron/sqlx包,本文基于这个包使用数据库事务. defer 在使用数据库事务之前,首先需要了解go语言的defer关键字.defer是go ...

  8. 《图像处理实例》 之 目标旋转矫正(基于区域提取、DFT变换)

    目标:1.把矩形旋转正.          2.把文字旋转校正.                                                                     ...

  9. 【科创人·独家】连续创业者高春辉的这六年:高强度投入打造全球领先的IP数据库

    您能看到:高春辉的创业观,IPIP.NET半程复盘及未来规划,连续创业的体验,小众产品趣事 您看不到:往年创业的回顾,技术干货,受制于篇幅忍痛割舍的精彩观点 文末彩蛋:<与雷军的分歧并非否定电商 ...

随机推荐

  1. h5跳转高德地图

    <a href="https://uri.amap.com/marker?position=经度,纬度&name=所在的位置名称">高德地图</a>

  2. HW防守 | Linux应急响应基础

    最近也是拿到了启明星辰的暑期实习offer,虽然投的是安服,但主要工作是护网,昨天在公众号Timeline Sec上看到有一篇关于护网的文章,所以在这里照着人家写的在总结一下,为将来的工作打点基础. ...

  3. LCT小记

    不用说了,直接上怎么 die( 千万不要和 Treap 一样写左旋 zig 和右旋 zag,莫名死亡.Splay 只支持一个 rotate 上旋一个节点即可. splay() 之前记得弄一个栈存储 u ...

  4. 更快的Maven构建工具mvnd和Gradle哪个更快?

    Maven 作为经典的项目构建工具相信很多人已经用很久了,但如果体验过 Gradle,那感觉只有两个字"真香". 前段时间测评了更快的 Maven 构建工具 mvnd,感觉性能挺高 ...

  5. Sentry 开发者贡献指南 - 配置 PyCharm

    概述 如果您使用 PyCharm 进行开发,则需要配置一些内容才能运行和调试. 本文档描述了一些对 sentry 开发有用的配置 配置 Python 解释器:(确保它是 venv 解释器)例如 ~/v ...

  6. 2021年SpringBoot面试题200道及答案

    https://blog.csdn.net/yanpenglei/article/details/120822218 https://blog.csdn.net/ldb987/article/deta ...

  7. 多线程(Thread类中的方法线程名称)

    1 package multithread; 2 3 /* 4 * 如何创建一个线程呢? 5 * 6 * 创建线程方式一:继承Thread类. 7 * 8 * 步骤: 9 * 1,定义一个类继承Thr ...

  8. 开源办公套件DzzOffice安装教程

    DzzOffice开源办公套件 DzzOffice是一套开源办公套件,适用于企业.团队搭建自己的 类似"Google企业应用套件"."微软Office365"的 ...

  9. /usr/local /opt

    Linux 的软件安装目录是也是有讲究的,理解这一点,在对系统管理是有益的 /usr:系统级的目录,可以理解为C:/Windows/, /usr/lib理解为C:/Windows/System32. ...

  10. 【webpack4.0】---webpack的基本使用(三)

    一.webpack-dev-server 1.安装 cnpm   install  webpack-dev-server  -D 2.作用 开启一个web服务,监听文件的变化并自动刷新网页,做到实时预 ...