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===== 嵌入代码 ===== <nowiki><source lang="xml"></nowiki> <br> <nowiki></source></nowiki> Pygments还没有提过对“wikitext”或“mediawiki”提供词法分析。请使用“html”，“xml”或“ moin ”代替。 ===== 嵌入YOUTUBE ===== <source lang="xml"> <youtube>7DbsjRuFbv8</youtube> </source> ===== 表格居中，表格宽度80% ===== <source lang="xml">{| class="wikitable" style="margin: auto;width: 80%;"</source> ===== 单元格宽度10% ===== <source lang="xml">| style="width: 10%"|</source> ===== 单元格内居中 ===== <source lang="xml">| style="margin: auto;"</source> ===== YouTube 插件常用标签 ===== <source lang="xml"> Google Video — use the <gvideo> tag Archive.org audio — use the <aoaudio> tag Archive.org video — use the <aovideo> tag WeGame — use the <wegame> tag Tangler forum — use the <tangler> tag Gametrailers — use the <gtrailer> tag Nicovideo — use the <nicovideo> tag GoGreenTube — use the <ggtube> tag </source> ===== 维基扩展 ===== https://www.mediawiki.org/wiki/Manual:Extensions/zh ===== 维基地图 ===== <mapframe align="center" text="天安门" width=600 height=400 zoom=3 longitude=106.397482 latitude=29.908634 lang="zh"> { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [116.39126,39.90726] }, "properties": { "title": "[[wikipedia:Exploratorium|测试文字]]", "description": "[[File:测试图片.png|150px]]", "marker-symbol": "building", "marker-size": "small", "marker-color": "0050d0" } } </mapframe> <source lang="xml"> <mapframe align="center" text="天安门" width=600 height=400 zoom=3 longitude=106.397482 latitude=29.908634 lang="zh"> { "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [116.39126,39.90726] }, "properties": { "title": "[[wikipedia:Exploratorium|测试文字]]", "description": "[[File:测试图片.png|150px]]", "marker-symbol": "building", "marker-size": "small", "marker-color": "0050d0" } } </mapframe> </source> <maplink text="天安门" zoom=13 longitude=116.397482 latitude=39.908634/> <source lang="xml"><maplink text="天安门" zoom=13 longitude=116.397482 latitude=39.908634/></source> ===== 图标示例列表 ===== https://www.mediawiki.org/wiki/Help:Extension:Kartographer/Icons ==== 全球15个免费卫星遥感数据源 ==== 如果你在苦苦寻找卫星数据源，那么打开这篇文章的你算是来对了。如果你在寻找卫星数据源，同时还不想花钱，那么你更来对了。 从农业到环保到气象，遥感数据的应用领域不断纵深。当然，这个看似遥远的概念其实就在我们身边，下面这15个全球免费数据源平台或许能帮到你，小编对它们的卫星群和数据情况分别做了总结，读了下面的内容，你不妨也去尝试一下，亲自下载一张地球母亲的照片。<br> 1. USGS Earth Explorer(美国地质调查局)——坐拥Landsat史诗级卫星群 推荐指数 ★★★★★<br> 数据覆盖范围 全球<br> 运营方 美国地质调查局(USGS，United States Geological Survey)<br> 机构类型 国家机构<br> 免费程度 完全免费<br> USGS称得上免费遥感数据源中的王者，理由有三。<br> 1.免费提供NASA Landsat系列卫星的遥感数据。第一颗Landsat卫星发射于1972年，积累了宝贵的40多年的数据，既可用于历史分析，也可用来预测未来。<br> 2.免费高程模型数据，其中包括NASA著名的ASTER GDEM，SRTM(航天雷达地形测绘)等。ASTER GDEM是目前覆盖最广的高精度全球高程数据。<br> 3.无限制获取NASA的地理信息产品与服务，不仅包括EO-1上搭载的Hyperion光谱仪采集的高光谱数据，还有MODIS与 AVHRR传感器采集的丰富数据。<br> 综合看来，USGS Earth Explorer是目前质量最好的免费空间数据源。<br> 网址：http://earthexplorer.usgs.gov/<br> 2. ESA’s Sentinel Mission(欧洲航天局哨兵系列卫星)——后起之秀，以高分辨率著称 推荐指数 ★★★★★<br> 数据覆盖范围 全球<br> 运营方 欧洲航天局(ESA，European Space Agency)<br> 机构类型 国家机构<br> 免费程度 完全免费<br> 哨兵系列卫星科研数据中心(Sentinels Scientific Data Hub)是ESA提供卫星数据官方网站。数据源大部分来源于哨兵系列卫星，是Landsat卫星数据的有力补充，但是短板在于发射时间晚，没有几十年前的历史数据。 核心实力在于以下两点。<br> 1.哨兵-2A与2B发射晚，技术先进，在可见光以及近红外波段能达到10米左右的分辨率。且覆盖的波段足有12个，是极其优质的数据。<br> 2.附加上哨兵1号的数据图层，你就会在弹指之间拥有覆盖全球的C-波段合成孔径雷达图像。总而言之，哨兵系列能够提供高清的、多波段的数据，且兼有主动与被动遥感图像。<br> 未来，ESA的哥白尼计划，将会开启遥感领域的新纪元，将发射5颗地球观测卫星，并搭载哨兵2号 Toolbox单元，用于处理分析哨兵星座的数据。 总而言之，ESA是排名第二的、不容错过的优秀免费数据源。<br> 网址：https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home<br> 3. NOAA CLASS(美国国家海洋和大气管理局)——面向大海的星辰 推荐指数 ★★★★<br> 数据覆盖范围 全球<br> 运营方 美国国家海洋和大气管理局(NOAA，National Oceanic and Atmospheric Administration )<br> 机构类型 国家机构<br> 免费程度 完全免费<br> 如果你的研究方向有关海洋，NOAA无疑是你最需要的数据源之一，因为NOAA能够免费提供高质量的大气层遥感数据。<br> NOAA CLASS系统是一个在线图书馆系统，涉及的数据极其广泛。数据源主要来自于美国国防部，POES系列极地轨道卫星，以及GOES系列地球同步轨道环境观测卫星，以及一些其他渠道。<br> 现今，NOAA数据中心支持POES、 DMSP、 GOES、 MetOp、 Jason-2等一系列卫星的数据，且主动收录与再分析各种数据源。缺点在于系统UI对用户不太友好，需要时间研究才能上手。综合来看，位列第三。<br> 网址：http://www.class.ncdc.noaa.gov/saa/products/welcome;jsessionid=B3B84D7D221AF40B4FC13BBAEADB34C0<br> 4. NASA Reverb(美国航空航天局)——此地数据源来自业界宗师 推荐指数 ★★★★<br> 数据覆盖范围 全球<br> 运营方 美国航空航天局(NASA，National Aeronautics and Space Administration )<br> 机构类型 国家机构<br> 免费程度 完全免费<br> NASA Reverb数据中心优点多多，尤其是最近经过改版，用户界面焕然一新。但是，其实还是不怎么好用。<br> 其核心实力，需要列一个表格才能赘述完整：Aqua, Terra, Aura, TRMM, Calipso, NASA DC, JASON, ENVISAT, ALOS, METEOSAT, GOES, ICESAT, GMS, Landsat, NIMBUS, SMAP, RADARSAT, NOAA satellites, GPS satellites, 以上尚未收录完全。<br> 如此多的卫星数据可供选择，是不是有一种皇帝选妃子的感觉。数据太多带来的副作用，就是你需要确定好自己的需求，然后有目标地从数据库里下载，否则你就会被淹没在数据海洋里。<br> 网址：http://reverb.echo.nasa.gov/reverb/<br> 5. Earth Observation Link (EOLi)——欧洲航天局旗下的对地观测编录数据库 推荐指数 ★★★<br> 数据覆盖范围 全球<br> 运营方 欧洲航天局(ESA，European Space Agency)<br> 机构类型 国家机构<br> 免费程度 完全免费<br> EOLi的软件略显老旧，是用JAVA语言开发的，运行起来比较慢，BUG较多，建议使用win XP安装运行。收录数据主要包括Envisat, ERS, IKONOS, DMC, ALOS, SPOT, Kompsat, Proba, IRS, SCISAT等。系统是订单式获取数据，具体操作可以参考官网内指南。<br> 网址：https://earth.esa.int/web/guest/eoli<br> 6. National Institute for Space Research (INPE)——中巴合作项目 推荐指数 ★★★<br> 数据覆盖范围 南美&非洲<br> 运营方 巴西和中国的航天部门(Brazil and China Space Agencies)<br> 机构类型 国家机构<br> 免费程度 完全免费<br> INPE是中国与巴西合作的产物，访问网站即可下载数据，且完全免费。主要数据源自中巴合作项目，两颗资源卫星CBERS-2和CBERS-2b，也收录了CBERS、Landsat,、ResourceSat、S-NPP、Terra & UK-DMC 2等项目的数据。<br> 局限是其仅收录南美以及非洲的数据，但同时也比较有针对性，操作界面相对简洁。<br> 网址：http://www.dgi.inpe.br/CDSR/<br> 7. Bhuvan Indian Geo-Platform of ISRO(印度航天研究组织) 推荐指数 ★★★<br> 数据覆盖范围 印度<br> 运营方 印度遥感部门<br> 机构类型 国家机构<br> 免费程度 完全免费 <br> 印度多年以来一直在遥感技术方面投入很多，自1998年IRS 1A卫星发射之后，开发了一系列遥感卫星，现在数据已经公开。缺点在于只有关于印度的数据，主要数据源为IMS-1 (超广谱数据)、 Cartosat、OceanSat、ResourceSat等印度自己的卫星。<br> 下载有地区限制，但是按教程使用工具即可下载。<br> 网址：http://bhuvan.nrsc.gov.in/data/download/index.php<br> 8. JAXA’s Global ALOS 3D World(日本宇宙航空研究开发机构) 推荐指数 ★★★<br> 数据覆盖范围 全球<br> 运营方 日本宇宙航空研究开发机构(JAXA，Japan Aerospace Exploration Agency )<br> 机构类型 国家机构(独立行政法人)<br> 免费程度 完全免费<br> ALOS World 3D是一个30米空间分辨率的数字地表模型，最近刚刚对公众开放。亮点在于这是现今精度最高的全球尺度的数字地表模型，可用于全球范围内的海拔标定。局限在于数据比较单一。<br> 网址：http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/<br> 9. NOAA Data Access Viewer(美国国家海洋和大气管理局) 推荐指数 ★★<br> 数据覆盖范围 美国<br> 运营方 美国国家海洋和大气管理局(NOAA)<br> 机构类型 国家机构(独立行政法人)<br> 免费程度 完全免费<br> NOAA数据查看器(Data Access Viewer)，是NOAA航拍图像订购系统(Aerial Photo Ordering System )的继任者，用于搜罗各种地理信息数据，其中包括图像、高程信息等。缺陷是由于系统还在测试阶段，下载速度不稳定。<br> 网站：https://coast.noaa.gov/dataviewer/#<br> 10. Vito Vision——粗糙的植被数据 推荐指数 ★<br> 数据覆盖范围 全球植被覆盖区域<br> 运营方 ESA&BELSPO<br> 机构类型 非盈利机构<br> 免费程度 完全免费<br> 主要致力于全球有植被覆盖的区域，数据项目包括PROBA-V、SPOT-Vegetation、 METOP等。注册过程比较烦琐，但界面比较好用，主要用于对分辨率要求不高的区域大范围研究。<br> 网址：http://www.vito-eodata.be/PDF/portal/Application.html#Home<br> 11. NOAA 数字海岸线(美国国家海洋和大气管理局) 推荐指数 ★<br> 数据覆盖范围 沿海区域<br> 运营方 美国国家海洋和大气管理局(NOAA)<br> 机构类型 国家机构<br> 免费程度 完全免费<br> 当你登录NOAA数字海岸线平台下载数据时，所能得到的全部是沿海区域数据。下载数据前，需要选择感兴趣的区域，然后定义数据集。数据项目包括海底数据、海拔、图像、土地覆盖以及社会经济数据等，数据类型包括雷达、红外等。<br> 网址：https://coast.noaa.gov/digitalcoast/<br> 12. Global Land Cover Facility (全球土地覆盖研究机构)——衍生卫星数据 推荐指数 ★<br> 数据覆盖范围 全球<br> 运营方 美国马里兰大学<br> 机构类型 研究机构<br> 免费程度 完全免费<br> Landcover主要提供卫星衍生数据，数据源包括Landsat、MODIS和AVHRR遥感影像。这些数据可以量化全球土地覆盖面积及变化情况，包括地球表面的植被、地质、农业、水文和城市地区等。通过这些数据，地球生态变化及潜藏风险能够被更好地预测，总之有着很大价值。<br> 网址：http://landcover.org/<br> 13. DigitalGlobe产品样本 推荐指数 ★<br> 数据覆盖范围 全球<br> 运营方 DigitalGlobe公司<br> 机构类型 企业<br> 免费程度 部分免费<br> DigitalGlobe公司，作为目前最大的商业卫星数据供应商，想必无需介绍了。虽说商业化，但其中还是有可供下载的免费卫片的，其高质量更是值得一提。<br> 1.使用最新发射的卫星WorldView-3，分辨率达30厘米，几乎都能看清车牌了。<br> 2.在勘探、工程、土地管理与仿真等领域表现出色。<br> 3.试用高空间分辨率的短波红外(SWIR)波段，能够识别肉眼看不到的信息。<br> 网址：http://www.digitalglobe.com/product-samples<br> 14. BlackBridge/Geo-Airbus – 卫星影像界双打冠军 推荐指数 ★<br> 数据覆盖范围 全球<br> 运营方 BlackBridge/Geo-Airbus<br> 机构类型 企业<br> 免费程度 部分免费 <br> 你可能不知道BlackBridge，但一定听说过Planet Labs，这家硅谷卫星初创公司于15年收购l地理空间公司BlackBridge，连同其核心产品RapidEye。BlackBridge和空客防务与空间公司(Geo-Airbus)提供的卫星数据源包括SPOT、Pleiades,、RapidEye以及TerraSAR等。这些及时、准确的卫星数据能够被应用于安全、石油和天然气、采矿和能源、农业、环境等各个领域。<br> 来自RapidEye的免费卫星数据网址：https://www.planet.com/<br> 空客防务与空间网址：http://www.intelligence-airbusds.com/satellite-image-gallery/<br> 15. UNAVCO Research Data(美国卫星导航系统与地壳形变观测研究大学联盟) 推荐指数 ★<br> 数据覆盖范围 全球<br> 运营方 UNAVCO<br> 机构类型 研究机构<br> 免费程度 全部免费 <br> 美国卫星导航系统与地壳形变观测研究大学联盟(UNAVCO)是一个使用大地测量学技术进行科学研究的高校组织，涉及洪水、板块构造、地震等多个领域需要的数据。 网站卫星数据源来自合成孔径雷达，利于进行上述观测。<br> 网址：http://www.unavco.org/data/imaging/sar/data-access-methods/SarArchive/flexweb/SearchSarScene.html<br> 结语 不管是什么样的数据，能够在分析和应用中产生价值，就是被需要的。遥感数据的门槛在逐渐放开，虽然在大众的下载和使用上还有诸多成长空间，但是可能就在不久的将来，我们就可以像在超市中选购商品一样徜徉在卫星数据的海洋里了。对了，上面这些平台，别忘了亲自去试试。（编译|泰伯网 思佳 来源|Gisgeography）<br> 来源：http://gisgeography.com/free-satellite-imagery-data-list/ ==== 网址整理 ==== ===== 工具类： ===== 看图识花（上传图片识别花的种类）：http://stu.iplant.cn/web<br> Gridzzly（在线制作自己的网格纸）：http://www.gridzzly.com/<br> 在线电子书转换器（电子书格式在线转换）：http://cn.epubee.com/<br> 字体转换器（字体在线转换）：http://www.akuziti.com/<br> 证件照换底色（一键换底色）：https://www.bgconverter.com/<br> OPEN GPS（高精度IP定位）：https://www.opengps.cn/Default.aspx<br> Windy（在线气象观测）：https://www.windy.com/<br> RAMMB（全球实时卫星云图）：http://rammb-slider.cira.colostate.edu<br> 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