数据分辨率:1km 数据格式:tif 数据坐标系:WGS_1984_Albers Conical Equal Area 数据引用:如需使用数据请参照作者在GitHub的README文件中所写的引用格式标明数据来源 数据论文及链接: Zhao,Liu,Cao,Samson,Zhang. Forecasting China’s GDP at the pixel level using nighttime lights time series and population imag...
后对已分解的GDP时间序列数据进行Holt-Winters平滑,来预测2014-2020年1km×1km网格面积上的GDP变化。数据年份为2014——2020年,栅格尺寸为1km*1km范围为全国范围! 为了方便大家使用该数据,我们在全国范围的基础上,又分解为了各个省份的数据,各个城市的数据!以下为数据的详细介绍: 01 数据预览 1.全国2014-2020年...
数据分辨率:1km×1km数据来源:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.17004523.v1数据格式:tif 数据坐标系:World_Mokkweide(如果想显示为WGS1984坐标,在ArcGIS里面先加载一个WGS1984坐标的文件,再加载该数据即可)数据单位:百万美元(2017年标准)数据引用:大家如果使用该数据,请按照标准引用格式标注好原始数据来源! 03...
后对已分解的GDP时间序列数据进行Holt-Winters平滑,来预测2014-2020年1km×1km网格面积上的GDP变化。数据年份为2014——2020年,栅格尺寸为1km*1km范围为全国范围! 为了方便大家使用该数据,我们在全国范围的基础上,又分解为了各个省份的数据,各个城市的数据!以下为数据的详细介绍: 01 数据预览 1.全国2014-2020年的...
后对已分解的GDP时间序列数据进行Holt-Winters平滑,来预测2014-2020年1km×1km网格面积上的GDP变化。数据年份为2014——2020年,栅格尺寸为1km*1km范围为全国范围! 为了方便大家使用该数据,我们在全国范围的基础上,又分解为了各个省份的数据,各个城市的数据!以下为数据的详细介绍: 01 数据预览 1.全国2014-2020年...
2. 空间插值法:通过插值算法,将高分辨率的GDP密度栅格数据在空间上进行插值,得到低分辨率的数据。常用的插值方法包括反距离加权插值、克里金插值等。 3. 遥感数据融合法:利用遥感技术获取的高分辨率数据与GDP密度栅格数据进行融合,得到低分辨率的数据。这种方法可以利用遥感数据的空间分辨率优势,提高数据降尺度的精度。
Part1数据背景 今天小火为大家分享常用的数据集GDP、POP,在统计分析指标中比较常用,分辨率为1km X 1km,其中也包括World POP整理的安徽省2000-2020年人口密度,分辨率为100m X 100m Part2数据来源 (1)中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心 ...
后对已分解的GDP时间序列数据进行Holt-Winters平滑,来预测2014-2020年1km×1km网格面积上的GDP变化。数据年份为2014——2020年,栅格尺寸为1km*1km范围为全国范围! 为了方便大家使用该数据,我们在全国范围的基础上,又分解为了各个省份的数据,各个城市的数据!以下为数据的详细介绍:...
后对已分解的GDP时间序列数据进行Holt-Winters平滑,来预测2014-2020年1km×1km网格面积上的GDP变化。数据年份为2014——2020年,栅格尺寸为1km*1km范围为全国范围! 数据单位:千元。 编辑 数据时间:2014-2020年 数据空间位置:全国 数据格式:tif 数据空间分辨率:1km...
该数据为栅格数据类型，每个栅格代表该网格范围内的GDP总产值，数据格式为gird，数据以Krassovsky椭球为...