SMAP soil moisture and vegetation optical depth product using MCCA (2015-2022)
土壤水分是地气交互作用的重要边界条件，是全球观测系统提出的关键气候变量之一；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物理量，在表征植被水分与生物量动态变化中具有重要作用。
本数据集使用多通道协同反演算法获取SMAP观测的土壤水分与植被光学厚度。该算法利用参数间的自约束关系与通道间的理论转换关系进行地表参数反演，反演过程不依赖于其他辅助数据，并适用于多种不同载荷配置。本数据集的土壤水分反演结果包含了融化期的土壤水分含量与冻结期的液态水含量；同时反演了水平和垂直两个极化的植被光学厚度，是全球第一套具有极化差异的L波段植被光学厚度产品。
本数据集基于国际土壤水分观测网络、美国农业部及研究室自建发布的共19个土壤水分密集观测站网（其中包含9个SMAP核心验证站点以及SMAP尚未使用的10个密集观测站点）以及被广泛使用的土壤气候分析网络SCAN进行验证，结果发现MCCA土壤水分反演结果精度优于其它SMAP产品。
数据文件命名方式：
<MCCA_SMAP_xxKM_CCFP_VSM_VOD_YYYY_V0.nc>, MCCA代表多通道协同反演算法，SMAP代表SMAP卫星，<xxKM>代表EASE GRID 2.0投影的格网大小，<CCFP>表示多通道协同反演算法使用是F波段（频率）的P极化作为主通道（Core channel, CC），VSM_VOD表示土壤水分和植被光学厚度产品，<YYYY>是数据的年份，V1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Python和Matlab读取数据和画图的代码。
赵天杰, 彭志晴, 姚盼盼, 施建成. (2022). SMAP卫星土壤水分与植被光学厚度逐日产品（多通道协同反演算法，2015-2022）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.11888/Terre.tpdc.272088.
CSTR:
18406.11.Terre.tpdc.272088.
[Zhao, T., Peng, Z., Yao, P., Shi, J. (2022). SMAP soil moisture and vegetation optical depth product using MCCA (2015-2022). A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.11888/Terre.tpdc.272088.
CSTR:
18406.11.Terre.tpdc.272088.
]
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1. Zhao, T.J., Shi, J.C., Entekhabi, D., Jackson, T.J., Hu, L., Peng, Z.Q., Yao, P.P., Li, S.N., & Kang, C.S. (2021). Retrievals of soil moisture and vegetation optical depth using a multi-channel collaborative algorithm. Remote Sensing of Environment, 257, 112321.( 查看 | Bibtex格式)
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第二次青藏高原综合科学考察研究 Second Tibetan Plateau Scientific Expedition Program
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