利用长时间序列Landsat-8 normalized difference vegetation index (NDVI)数据集，采用最大值合成法（Maximum Value Composite, MVC）和像元二分模型计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。中老泰铁路沿线10 km范围内植被覆盖度为0.4~0.6的区域占比最大，其面积占研究区总面积的60.70%；其次是0.6~0.8的区域，占比为25.18%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为1.64 GB （压缩为1个文件，数据量188 MB）。

蒙内铁路（蒙巴萨港-内罗毕）是东非铁路网的起始段，连接肯尼亚首都内罗毕和东非第一大港蒙巴萨港，全长480公里。蒙内铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 首先在Google Earth Engine云平台上计算归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)，然后合成研究区内2017年年度最大NDVI，以此数据为本底，采用像元二分模型方法计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。蒙内铁路沿线10 km缓冲区植被覆盖度主要在0.4~0.6之间，其面积占研究区总面积的42.55%；其次分布在0.6~0.8之间，其面积占研究区总面积的37.06%；大于0.8的面积占比为9.48%；小于0.4的面积占比为10.91%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为439 MB（压缩为1个文件44.1 MB）

土耳其科依高铁从科斯克亚（Kosekoy）到依诺奴（Inonu）。研究区域为科依高铁沿线10 km范围内，基于Landsat-8 Operational Land Imager (OLI)遥感影像和Google Earth Engine（GEE）云平台，获取研究区内归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)的空间分布数据；采用最大值合成法和像元二分模型方法计算得到土耳其科依高铁沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017）。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。数据分析结果表明，科依高铁沿线10 km范围内，植被覆盖度为0.8~1的区域占研究区总面积的32.82%；植被覆盖度为0.6~0.8的区域占研究区总面积的29.52%；覆盖度为0.4~0.6的区域占研究区总面积的22.92%；覆盖度小于0.4的只占14.73%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为40.8 MB（压缩为1个文件，数据量16.3 MB）

匈塞铁路是指从匈牙利的首都布达佩斯到塞尔维亚首都贝尔格莱德之间修建的铁路。 该数据集是基于Google Earth Engine（GEE）云平台，利用Landsat-8 Operational Land Imager (OLI)遥感影像，获取研究区内归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)，采用最大值合成法（Maximum Value Composite，MVC）和像元二分模型计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。匈塞铁路沿线10 km范围内植被覆盖度主要分布在0.4~0.6之间，其面积占研究区总面积的42.50%；其次分布在0.6~0.8之间，其面积占研究区总面积的25.50%；大于0.8的面积占比为14.99%；小于0.4的面积占比为17.02%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为243 MB （压缩为1个文件，数据量37.6 MB）

所有人

本人整理的一些例题 根据学校历年来的总结的复习范围（这个不同学校可能不同，只做参考 本人根据多套试题做的手写笔记

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unity程序对图片的任意拖动效果，在固定区域内拖动。附有使用说明文档