我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法，可以实现格陵兰冰盖典型冰川冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 IW每年7、8月的数据，为了抑制SAR图像的相干斑噪声，选择Probabilistic Patch-Based Weights (PPB)算法进行滤波，然后选择具有代表性的样本输入U-net网络进行模型训练，根据训练的模型进行冰裂隙的预测。以格陵兰2个典型冰川（Jakobshavn、Kangerdlussuaq）为例分类结果的平均准确率可达94.5%，其中裂隙区域的局部准确率可达78.6%，召回率为89.4%。
2022-07-29
我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法，可以实现南极冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 EW 1月、2月的数据，为了抑制SAR图像的相干斑噪声，选择Probabilistic Patch-Based Weights（PPB）算法进行滤波，然后选择具有代表性的样本输入U-net网络进行模型训练，根据训练的模型进行冰裂隙的预测。以南极5个典型冰架（Amery、Fimbul、Nickerson、Shackleton、Thwaiters）为例分类结果的平均准确率可达94.5%，其中裂隙区域的局部准确率可达78.6%，召回率为89.4%。
2022-07-28
太阳总辐射采用辐射表（CM21, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度分别采用温湿度传感器HMP45C-GM （Vaisala Inc., Vantaa, Finland）测量。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（AF）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2007-2020年。关于数据处理和太阳总辐射计算等可参考文献：Bai, J.; Zong, X.; Ma, Y.; Wang, B.; Zhao, C.; Yang, Y.; Guang, J.; Cong, Z.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations in Global Solar Radiation and Its Interaction with Atmospheric Substances at Qomolangma. Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 8906. https://doi.org/10.3390/ijerph19158906。该数据集可以用于珠峰地区太阳辐射及其衰减等相关研究。珠峰站太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/b9ab35b2-81fb-4330-925f-4d9860ac47c3/。
2022-07-26
针对青藏高原泛三江并流区的17.9万km2的区域，通过Sentinel-1升降轨，以及Palsar-1升轨三种SAR数据进行InSAR变形观测，根据获取的InSAR变形图像，结合地貌和光学影像特征进行综合解译。共识别得到海拔4000m以下的活动性滑坡949处。需要注意的是，因不同SAR数据的观测角度、敏感度和观测时相的差异，同一滑坡用不同数据解译存在一定的差异，在滑坡的范围、边界方面需要借助地面和光学影像进行修正。滑坡InSAR识别比例尺的概念与传统空间分辨率不同，主要依靠变形强度，因此一些规模较小，但与背景相比变形特征突出，整体性强，与地物具有逻辑空间关系的滑坡也能得以解译（配合SAR的强度图、地形阴影图、光学遥感影像为地物参照）。本次最小解译区域可达几个像素，如参考怒江沿江公路解译了一处只有4个像素的公路边坡滑坡。
2022-03-19
在国家重点研发计划“冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演”第一课题“冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制“的资助下，中国科学院青藏高原研究所张寅生课题组发展了青藏高原地区降尺度雪深产品。青藏高原积雪深度降尺度数据集来源于积雪概率数据和中国雪深长时间序列数据集的融合结果,采用新发展的亚像元时空分解算法对原始0.25度的积雪深度数据进行时空降尺度，得到0.05度逐日积雪深度产品。通过降尺度前后的雪深产品精度评估的对比，发现降尺度后雪深产品的均方根误差由原产品的2.15 cm减少到了1.54 cm。 青藏高原积雪深度降尺度数据集（2000-2018）的产品信息细节如下。投影为经纬度，空间分辨率0.05 度（约5公里），时间范围为2000年9月1日-2018年9月1日，为Tif格式文件，命名规则为：SD_YYYYDDD.tif，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365）。积雪深度（SD），单位：厘米（cm）。空间分辨率为0.05度。时间分辨率为逐日。
2021-10-08
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是一种基于新型地表温度时间分解模型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.08K至0.16K，偏差标准差（STD）为1.12K至1.46K。基于分布于黑河流域、东北、华北和华南地区的15个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-0.06K至-1.17K，RMSE为1.52K至3.71K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日2次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2021年（注：通过外推方式将缺少Aqua MODIS LST产品时段内的全天候地表温度补齐）；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2021）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
2021-04-09
本数据集是2019年9月川藏铁路沿线典型植被无人机高光谱观测数据，使用的是大疆M600 Resonon成像系统的机载光谱仪。包括2019年在拉萨的草原区域观测的高光谱数据，自带经纬度。高光谱调查时基本为晴天。飞行前进行了白板校准；采集数据时设有靶标（即适于草地的标准反光布），用于光谱校准；设有地面标志点（即有字母的泡沫板照片），并记录了每个标志点的经纬度坐标，用于几何精确校准。无人机高光谱相机记录的dn值，可使用Spectronon Pro软件转换为反射率。高光谱数据用于提取不同植被类型光谱特征、植被分类、反演植被覆盖度等。
2021-03-31
青藏高原地面光谱数据集主要是利用光谱仪测定不同土地利用类型的光谱特征，测定的地物类型主要分为林地、（高寒）灌木、（高寒）草地、湿地、耕地与裸地等。包含拉萨、林芝、日喀则、阿里、那曲部分县区的实地观测点。林地数据采集测定植被不同生长阶段的光谱特征；草地数据采集测定不同覆盖度的光谱特征；耕地测定常见作物油菜花与青稞田块的光谱特征；湿地则主要测定长流水河流旁的湿地、低洼谷地自然形成的湿地、湖泊旁的湿地等；裸地则测定无植被覆盖的荒漠、戈壁、道路等的光谱特征。观测时间为2019年7-8月，数据为日观测数据。数据集可以为遥感解译的实地验证提供参考。
2021-01-03
青藏高原是全球气候变化的敏感区域。地表温度（Land Surface Temperature, LST）作为地表能量平衡中的主要参数，表征了地气间能量和水分交换的程度，广泛应用于气象气候、水文、生态等领域的研究中。青藏高原的陆地-大气相互作用等研究，迫切需要较长时间序列和较高时空分辨率的全天候地表温度数据集。然而，该区域较为频繁的云覆盖特征，使现有卫星热红外遥感地表温度数据集的使用受到较大的局限。 相较于2019年发布的前一个版本——中国西部逐日1km空间分辨率全天候地表温度数据集（2003-2018）V1，本数据集（V2）采用了一种新的制备方法，即基于新型地表温度时间分解模型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。该方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。以MODIS LST为参考值时，该数据集在白天和夜间平均偏差（MBE）分别为-0.28 K和-0.29 K，偏差标准差（STD）分别为1.25 K和1.36 K。基于青藏高原和黑河流域的6个站点实测数据的检验结果表明，晴空条件下，本数据集在白天/夜间与实测LST均具有高度的一致性，其MBE为-0.42~0.25 K/-0.35~0.19 K；均方根误差 （RMSE）为1.03~2.28 K/1.05~2.05 K；非晴空条件下，本数据集在白天/夜间的MBE为-0.55~1.42 K/-0.46~1.27 K；RMSE为2.24~3.87 K/2.03~3.62 K。与V1版本的数据相比，两种全天候地表温度均在空间维度上表现除了空间无缝（即无缺失值）的特性，且在大部分区域内，两种全天候地表温度的空间分布和幅值均与MODIS地表温度高度一致。然而，在AMSR-E/AMSR2轨道间隙亮温缺失的区域内，V1版本的地表温度产生了低估。TRIMS地表温度与V1版本地表温度在AMSR-E/AMSR2轨道间隙外的质量接近，而在轨道间隙内前者的质量更加可靠。因此，建议用户使用V2版本。 本数据集的时间分辨率为逐日2次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2021年（注：通过外推方式将缺少Aqua MODIS LST产品时段内的全天候地表温度补齐）。本数据集的空间范围包括青藏高原为核心的我国西部及周边地区（72°E-104°E，20°N-45°N）。因此，本数据集的缩写名为TRIMS LST-TP（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST – Tibetan Plateau），以便用户使用。
2019-12-21
2012年8月1日在黑河上游，利用运12飞机，搭载WIDAS传感器，开展了可见光/近红外、热红外的多角度航空遥感试验。WIDAS系统集成了：高分辨率相机一台、可见光/近红外5波段多光谱相机两台（最大视场角48度）和热像仪一台（最大视场角46度）。获取的数据信息为：CCD分辨率0.1m.
2018-11-22
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