中国地区SRTM DEM数据集 - 黄河数据中心

中文名称

中国地区SRTM DEM数据集

英文名称

SRTM DEM Dataset for China Region

CSTR

CSTR:11738.11.ncdc.NIEER.2021.1689

DOI

10.12072/ncdc.nieer.db2954.2023

数据共享方式

在线下载

数据分类

遥感及产品

来源站点

平台服务中心

数据贡献者

吴立宗

数据集摘要

SRTM的传感器有两个波段，分别是C波段和X波段，我们现在使用的SRTM都自于C波段。公开发布的SRTM数字高程产品包括三种不同分辨率的DEM 数据：SRTM1 覆盖范围仅仅包括美国大陆,其空间分辨率为1s，SRTM3 数据覆盖全球，空间分辨率为3s，这是目前使用最为广泛的数据集,SRTM3的高程基准是EGM96的大地水准面，平面基准是WGS84；标称绝对高程精度是±16m，绝对平面精度是±20m。SRTM30 数据同样覆盖全球，分辨率是30s。

基本信息

采集时间	2000/01/01 - 2000/12/01
采集地点	中国地区
数据量	59.4 GiB
数据时间分辨率	日
坐标系	WGS84

数据源描述

SRTM数据存在多个版本，SRTM数据存在多个版本，早期的SRTM数据由NASA“喷气推进实验室”(JPL ,Jet Propulsion Laboratory)地面数据处理系统( GDPS)来完成的，数据被称为SRTM3-1。美国国家地理空间情报局对数据做了更进一步的处理，缺少情况得到明显改进，数据称为SRTM3-2。

数据加工方法

该数据集主要是第四版本由 CIAT（国际热带农业中心）利用新的插值算法得到的SRTM地形数据，此方法更好的填补了SRTM 90的数据空洞。插值算法来自于Reuter et al.（2007） SRTM的数据组织方式为：每5度经纬度方格划分一个文件，共分为24行（-60至60度）和72列（-180至180度）。文件命名规则为srtm_XX_YY.zip，XX表示列数（01-72），YY表示行数（01-24）。

数据质量描述

数据分辨率90米数据使用:SRTM的数据是用16位的数值表示高程数值的（-/+/32767米），最大的正高程9000米，负高程（海平面以下12000米）。Nodata值使用-32767标准。

引用和标注

为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

中文发表的成果中参考以下规范注明：数据来源于黄河数据中心 (http://huanghe.ncdc.ac.cn)。

英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by Yellow River Data Center. (http://huanghe.ncdc.ac.cn).

数据引用

吴立宗. 中国地区SRTM DEM数据集. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2020. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.ncdc.NIEER.2021.1689.

吴立宗. 中国地区SRTM DEM数据集. 黄河数据中心(http://huanghe.ncdc.ac.cn), 2020. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db2954.2023.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

许可协议

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#	数据集标题
1	日本30m分辨率数字高程模型（DEM）数据
2	蒙古30m分辨率数字高程模型（DEM）数据
3	阿拉伯30m分辨率数字高程模型（DEM）数据
4	印度30米分辨率数字高程模型（DEM）数据
5	俄罗斯30m分辨率数字高程模型（DEM）数据
6	朝鲜半岛30m分辨率数字高程模型（DEM）数据
7	哈萨克斯坦共和国30m分辨率数字高程模型（DEM）数据
8	伊朗伊斯兰共和国30m分辨率数字高程模型（DEM）数据
9	黑河流域SRTM DEM数据集
10	中巴经济走廊1KM SRTM DEM数据

#	标题	文件大小
1	_ncdc_meta_.json	3.9 KiB
2	中国地区SRTM DEM数据集

最近10条服务记录如下
#	时间	姓名	用途
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6	2025/10/23 18:05	张*	您好！我目前正开展青藏高原雪深反演的研究工作，计划运用机器学习方法来提升雪深反演的精度与效率。中国地区 SRTM DEM 数据集包含了关键的地形信息，在雪深反演过程中，地形因素对雪深分布有着重要影响。该数据集能够为我的机器学习模型提供重要的辅助参考，帮助模型更好地理解和模拟青藏高原地区雪深与地形之间的复杂关系，进而优化雪深反演结果。因此，特申请该数据集，希望能通过在线下载的方式获取，助力我的研究顺利推进。
7	2025/10/22 01:38	gao ruiyuan;*************************;ruiyuan gao;	论文题目：数据在研究中的作用：论文类型：导师姓名：
8	2025/09/24 05:29	罗*平	研究传染病的影响因素，制定相应的防止措施
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10	2025/09/08 18:59	陆*翔	开展区域水系提取和地形分析研究，谢谢支持！