AMSR-E/AMSR2土壤水分与植被光学厚度逐日产品（多通道协同反演算法，2002-2021）- 时空三极环境大数据平台

土壤水分是全球观测系统提出的关键气候变量之一，在陆气相互作用中起着重要作用。植被光学厚度是微波辐射传输过程中衡量植被衰减特性的关键参数，在植被水力学、植被物候学和生物量研究领域中有着广泛应用。

本数据集基于AMSR-E和AMSR2交叉定标亮度温度数据，使用多通道协同反演算法(MCCA)获得了全球第一套具有极化差异的多波段（C/X/Ku）植被光学厚度产品及土壤水分产品。该算法(MCCA)能综合考虑多个通道之间的物理关系，能同时反演出土壤水分和具有频率差异，极化差异的植被光学厚度。

本数据集使用了来自国际土壤水分观测网络和美国农业部发布的共25个土壤水分密集观测站网进行验证，结果表明，在目前公开的与AMSR-E/2相关的土壤水分数据集中，MCCA土壤水分的无偏均方根误差(ubRMSE)最小。此外，MCCA反演得到的具有频率和极化差异的植被光学厚度数据可为植被生理过程中的水通量研究提供新的见解。

数据文件命名方式和使用方法

数据文件命名方式：
<MCCA_AMSRE/2_025D_CCXP_VSM_VOD_Des/Asc_YYYYMMDD_V0.nc4>, <MCCA>代表多通道协同反演算法，<AMSRE/2>代表AMSR-E传感器或者AMSR2传感器，<025D>代表数据空间分辨率为0.25º，<CCXP>表示多通道协同反演算法使用的是X波段P极化(水平或者垂直)作为主通道（Core channel, CC），VSM_VOD表示土壤水分和植被光学厚度产品，<Des/Asc> 代表降轨或者升轨，<YYYYMMDD>是数据的日期，V0代表数据版本，之后会根据大家的宝贵建议不断更新。
使用方法：
数据可以用MATLAB、 Python、IDL等各种程序语言读取，也可以在HDFView，Panoply中实现可视化，详细信息请参见说明文档。我们提供了用MATLAB读取数据的代码。

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数据的引用

胡路, 赵天杰, 居为民, 彭志晴, 姚盼盼, 施建成. (2022). AMSR-E/AMSR2土壤水分与植被光学厚度逐日产品（多通道协同反演算法，2002-2021）. 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Terre.tpdc.272907. CSTR: 18406.11.Terre.tpdc.272907.
[Hu, L., Zhao, T., Ju, W., Peng, Z., Yao, P., Shi, J. (2022). AMSR-E/AMSR2 soil moisture and vegetation optical depth product using MCCA (2002-2021). A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Terre.tpdc.272907. CSTR: 18406.11.Terre.tpdc.272907. ] (下载引用： RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

文章的引用

1. Zhao, T., Shi, J., Entekhabi, D., Jackson, T. J., Hu, L., Peng, Z., Yao, P., Li, S., and Kang, C. S. (2021). Retrievals of soil moisture and vegetation optical depth using a multi-channel collaborative algorithm, Remote Sensing of Environment, 257, 112321, https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112321.( 查看 | Bibtex格式)

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资助项目

第二次青藏高原综合科学考察研究 Second Tibetan Plateau Scientific Expedition Program

生态系统模型与遥感地表数据同化(2016YFA0600202) (项目编号:2016YFA0600202) National Key Research and Development Program of China

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共享方式：开放获取
数据时间范围： 2002-06-01 至 2021-12-31
元数据更新时间： 2022-11-23

联系信息

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