山地冰川是中国西部及其周边地区重要的淡水资源。由于冰川融水在流域尺度为生态和社会经济用水提供补给，因此，确定冰川作用（补给）流域是开展冰川水资源供给功能和服务研究的基础。基于Randolph Glacier Inventory 6.0、中国历次冰川编目、中国三级流域边界数据（中国科学院资源与环境科学数据中心提供）和全球流域边界数据HydroBASINS（www.hydrosheds.org），通过将冰川分布数据与流域边界数据进行相交分析，生成了20世纪50年代至21世纪20年代（至今）（1）中国两级冰川作用流域边界、（2）中国冰川作用的国际河流流域边界以及（3）亚洲高山区冰川作用流域边界数据。该数据兼顾了中国和全球常用流域边界，并将二者很好匹配，以期为中国及其周边地区冰川水资源研究提供基础数据。
苏勃
地表土壤水分（SSM）是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来，被动微波（PM）技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择，而另一方面，PM观测的粗分辨率（通常>10 km）阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究，以缩小基于卫星PM的SSM的规模，但很少有产品可供公众使用，以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此，在本研究中，我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的，涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度（LST）是降尺度模型的主要数据输入，以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间，这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份，与最初的每日PM观测值相比，开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估，发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的，无偏RMSE的站平均值在0.053 vol到0.056 vol之间。此外，评估结果还表明，开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel（主被动微波）组合SSM产品。这表明，我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。
宋沛林, 张永强
中国地表温度数据集包含2003-2017年期间中国（约960万平方公里土地）的地表温度数据，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5600 m。 数据集主要是通过集成MODIS每日数据（MOD11C1和MYD11C1），月数据（MOD11C3和MYD11C3）和气象站数据，以重建月尺度LST图像云覆盖下的真实LST来生成的，然后构建回归分析模型以进一步提高精度。 六个具有不同气候条件的自然分区。 精度分析表明，重建结果与现场测量结果密切相关，平均RMSE为1.39°C，MAE为1.30°C，R2为0.97。 详情请参考引用文献Zhao et al (2020)。
毛克彪
数据来源于联合国粮农组织（FAO）和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1 )(HWSD). 中国境内数据源为第二次全国土地调查南京土壤所所提供的1：100万土壤数据。 该数据可为建模者提供模型输入参数,农业角度可用来研究生态农业分区,粮食安全和气候变化等。数据格式:grid栅格格式，投影为WGS84。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。 土壤属性表主要字段包括: SU_SYM90（FAO90土壤分类系统中土壤名称)； SU_SYM85(FAO85分类); T_TEXTURE(顶层土壤质地); DRAINAGE(19.5); REF_DEPTH(土壤参考深度); AWC_CLASS(19.5); AWC_CLASS(土壤有效水含量); PHASE1: Real (土壤相位); PHASE2: String (土壤相位)； ROOTS: String (到土壤底部存在障碍的深度分类)； SWR: String (土壤含水量特征)； ADD_PROP: Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)； T_GRAVEL: Real (碎石体积百分比)； T_SAND: Real (沙含量)； T_SILT: Real (淤泥含量)； T_CLAY: Real (粘土含量)； T_USDA_TEX: Real (USDA土壤质地分类)； T_REF_BULK: Real (土壤容重)； T_OC: Real (有机碳含量)； T_PH_H2O: Real (酸碱度) T_CEC_CLAY: Real (粘性层土壤的阳离子交换能力)； T_CEC_SOIL: Real (土壤的阳离子交换能力) T_BS: Real (基本饱和度)； T_TEB: Real (交换性盐基)； T_CACO3: Real (碳酸盐或石灰含量) T_CASO4: Real (硫酸盐含量)； T_ESP: Real (可交换钠盐)； T_ECE: Real (电导率)。 其中以T_开头属性字段表示上层土壤属性（0-30cm），以S_开头属性字段表示下层土壤属性（30-100cm）。 具体属性值代表何意义请参考文件夹下说明文档*.pdf及数据库*.mdb。
Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）, aa
结合Landsat影像(4215景)、地形图，利用半自动水体提取及人工目视检查编辑，完成了过去60多年来（1960s, 1970s, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015, 2020）详细的中国湖泊(大于1平方公里)数量与面积变化研究。从1960s到2020年，中国湖泊总数量（≥ 1 km^2）从2127个增加到2621个，面积从68537 km^2扩张到82302 km^2 。
张国庆
数据集包括以下土壤理化性质：pH值、有机质含量、阳离子交换量、根系丰度、总氮（N）、总磷（P）、总钾（K）、碱解氮、速效磷、速效钾、可交换H+、Al3+、Ca2+、Mg2+、K+、Na+、土层厚度、土壤剖面深度、砂、淤泥和C。铺设部分、岩石碎片、体积密度、孔隙、结构、稠度和土壤颜色。提供了质量控制信息（QC）。 分辨率为30弧秒（赤道处约1公里）。土壤性质的垂直变化由8层记录，深度为2.3 m（即0-0.045-0.091、0.091-0.166、0.166-0.289、0.289-0.493、0.493-0.829、0.829-1.383和1.383-2.296 m），以便于在普通土地模型和社区土地模型（CLM）中使用。 数据采用NetCDF格式存储，数据文件名称及其说明如下： 1.THSCH.nc: Saturated water content of FCH 2.PSI_S.nc: Saturated capillary potential of FCH 3.LAMBDA.nc: Pore size distribution index of FCH 4.K_SCH.nc: Saturate hydraulic conductivity of FCH 5.THR.nc: Residual moisture content of FGM 6.THSGM.nc: Saturated water content of FGM 7.ALPHA.nc: The inverse of the air-entry value of FGM 8.N.nc: The shape parameter of FGM 9.L.nc: The pore-connectivity parameter of FGM 10.K_SVG.nc: Saturated hydraulic conductivity of FGM 11.TH33.nc: Water content at -33 kPa of suction pressure, or field capacity 12.TH1500.nc: Water content at -1500 kPa of suction pressure, or permanent wilting point
戴永久, 上官微
DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Model)是流域地形、地物识别的重要原始资料。DEM 的原理是将流域划分为m 行n列的四边形(CELL)，计算每个四边形的平均高程，然后以二维矩阵的方式存储高程。由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征，因此通过DEM 可提取大量的地表形态信息，这些信息包含流域网格单元的坡度、坡向以及单元格之间的关系等。同时根据一定的算法可以确定地表水流路径、河流网络和流域的边界。因此从DEM 提取流域特征，一个良好的流域结构模式是设计算法的前提和关键。 高程数据图是根据中国1:25万等高线和高程点形成的1km数据，包括DEM、山影（hillshade）、坡度（Slope）、坡向（Aspect）图 数据集投影： 两种投影方式 ： 正轴割圆锥等面积投影 Albers Conical Equal Area（105、25、47) 大地坐标WGS84坐标系
汤国安
基于第二次全国土壤调查的中国1:1000000比例尺土壤图和8595个土壤剖面图，以及美国农业部（USDA）中国区域土地和气候模拟标准，开发了一个多层土壤粒度分布数据集（砂、粉土和粘土含量）。 采用多边形链接方法，结合土壤剖面和地图多边形之间的距离、剖面的样本大小和土壤分类信息，推导出砂、粉土和粘土的含量分布图。该数据集分辨率为1公里，可用于区域范围内的土地和气候建模。 数据特征 投影：GCS_Krasovsky_1940 覆盖范围：中国 分辨率：0.00833 度（约一公里） 数据格式：FLT, TIFF 取值范围：0%-100% 文件说明 浮点栅格文件包括： sand1.flt, clay1.flt – 表层(0-30cm) 砂粒、粘粒含量。 sand2.flt, clay2.flt – 底层(30-100cm) 砂粒、粘粒含量。 psd.hdr – 头文件: ncols – 列数 nrows – 行数 xllcorner – 左下角纬度 yllcorner – 左下角经度 cellsize – 单元格大小 NODATA_value – 空值 byteorder - LSBFIRST, Least Significant Bit First TIFF 栅格文件包括: sand1.tif, clay1.tif -表层(0-30cm) 砂粒、粘粒含量。 sand2.tif, clay2.tif -底层(30-100cm) 砂粒、粘粒含量。
上官微, 戴永久
植物功能型（PFT）是根据植物种的生态系统功能及其资源利用方式而对宠大的植物种进行的组合，每一种植物功能型共享相似的植物属性，是将植物种的多样性简化为植物功能和结构的多样性。植物功能型的概念受到生态学家特别是生态系统建模者的推崇。其基本假设是全球重要的生态系统动态可以通过有限的植物功能型表达和模拟。目前，植物功能型已被广泛用于生物地理模型、生物地球化学模型、陆面过程模型和全球动态植被模型，如美国国家大气研究中心（NCAR）的陆面过程模型已经将原来用土地覆盖信息变为应用植物功能型图（Bonan et al., 2002）。植物功能型已经被用于动态全球植被模型（DGVM）中，用以预测全球变化情景下生态系统结构与功能的变化。 参考全球植物功能型分类体系，根据模型需求，将土地覆盖类型与植物功能型合并考虑，确定该数据的分类体系下表。 1、植物功能型分类体系 1 Needleleaf evergreen tree, temperate 2 Needleleaf evergreen tree, boreal 3 Needleleaf deciduous tree 4 Broadleaf evergreen tree, tropical 5 Broadleaf evergreen tree, temperate 6 Broadleaf deciduous tree, tropical 7 Broadleaf deciduous tree, temperate 8 Broadleaf deciduous tree, boreal 9 Broadleaf evergreen shrub, temperate 10 Broadleaf deciduous shrub, temperate 11 Broadleaf deciduous shrub, boreal 12 C3 grass, arctic 13 C3 grass 14 C4 grass 15 Crop 16 Permanent wetlands 17 Urban and built-up lands 18 Snow and ice 19 Barren or sparsely vegetated lands 20 Bodies of water 2、制图方法 中国1公里植物功能型图是根据Bonan等（Bonan et al., 2002）提出的土地覆盖与植物功能型转换的气候规则，对MICLCover土地覆盖图(冉有华 等，2009；Ran et al., 2012)进行转换。MICLCover土地覆盖图是融合了2000年中国1：10万土地利用数据、中国植被图集（1：100万）的植物型、中国1：10万冰川分布图、中国1：100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆盖产品（MOD12Q1）的最新发布的土地覆盖数据，采用IGBP土地覆盖分类系统。评价显示，其可能是目前存在的全国1km尺度上精度最高的土地覆盖图。气候数据利用何杰等(2010)发展的1981-2008年的空间分辨率为0.1度、时间分辨率为3小时的中国大气驱动数据，是我国现存的在全国尺度上具有最高时空分辨率的气候数据，该数据融合了Princeton 陆面模式驱动数据(Sheffield et al., 2006)、GEWEX-SRB 辐射数据(Pinker et al., 2003)、TRMM 3B42 和APHRODITE 降水数据以及中国气象局740个气象台站的观测数据。根据RanYouhua等(2010)的评价结果，GLC2000在目前的全球土地覆盖数据集中，具有相对较高的精度，且其分类系统中没有混交林这一类，因此MICLCover土地覆盖图中的混交林利用GLC2000 (Bartholome and Belward, 2005; 徐文婷 等，2005)中的信息进行了替换。该数据可用于陆面过程模型等相关研究中。
冉有华, 李新
中国土地利用现状遥感监测数据库是在国家科技支撑计划、中国科学院知识创新工程重要方向项目等多项重大科技项目的支持下经过多年的积累而建立的覆盖全国陆地区域的多时相土地利用现状数据库。 数据集包括1980年代末期，1990年、1995年、2000年、2005年、2010年，2015年七期，数据生产制作是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成。数据缺少南海部分岛屿数据。 空间分辨率1公里，投影参数：Albers_Conic_Equal_Area 中央经线105，标准纬线1: 25，标准纬线2: 47。 中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度比较高的土地利用遥感监测数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。 土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级类型以及25个二级类型。
中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/)
该数据由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息,采用十进制度为单位的地理坐标表示,主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
张树清
该数据由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息,采用十进制度为单位的地理坐标表示,主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
张树清
该数据由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息，采用十进制度为单位的地理坐标表示,主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
张树清
该数据由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息，采用十进制度为单位的地理坐标表示，主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
张树清
该数据由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息，采用十进制度为单位的地理坐标表示，主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
张树清
该数据由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息,采用十进制度为单位的地理坐标表示,主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
张树清
该数据由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来，得到甘肃省100万湿地数据。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息,采用十进制度为单位的地理坐标表示,主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
张树清
中国西部地貌信息集成是由中国科学院地理科学与资源环境研究所谢传节博士领导的小组完成的。其中包括1:400万全国地貌数据库和1：100万西部地貌数据库，1:400万地貌数据是追踪收集和整理由中国科学院国家计划委员会地理所编制，李炳元主编的“中国地貌图（1:400万）”和陈志明主编的“中国及其毗邻地区地貌图（1:400万）”。对资料进行扫描配准，利用ArcMap软件将所有配准得图件进行矢量化，并建立各自得分类和代码体系，按照图斑（普染色）和符号将地貌类型分为基本地貌类型和形态结构类型（点、线、面表示)，数据分为构造地貌和形态地貌。 投影信息： Projection: Albers False_Easting: 0.000000 False_Northing: 0.000000 Central_Meridian: 105.000000 Standard_Parallel_1: 25.000000 Standard_Parallel_2: 47.000000 Latitude_Of_Origin: 0.000000 Linear Unit: Meter (1.000000) Geographic Coordinate System: datumg Angular Unit: Degree (0.017453292519943299) Prime Meridian: <custom> (0.000000000000000000) Datum: D_Krasovsky_1940 Spheroid: Krasovsky_1940 Semimajor Axis: 6378245.000000000000000000 Semiminor Axis: 6356863.018773047300000000 Inverse Flattening: 298.300000000000010000
程维明, 周成虎
本数据集的源数据来源于第二次土壤普查的1：100万中国土壤图和8595个土壤剖面。本数据包括剖面深度、土层厚度、砂粒、粉粒、粘粒、砾石、容重、孔隙度、土壤结构、土壤颜色、pH值、有机质、氮、磷、钾、可交换阳离子量、可交换的氢、铝、钙、镁、钾、钠离子和根量。数据集还提供了数据质量控制信息。 数据为栅格格式，空间分辨率为30弧秒。为便于使用CLM模型，土壤数据分为8层，最到深度为2.3米 (i.e. 0- 0.045, 0.045- 0.091, 0.091- 0.166, 0.166- 0.289, 0.289- 0.493, 0.493- 0.829, 0.829- 1.383 and 1.383- 2.296 m) 数据文件说明： 1 Soil profile depth PDEP.nc 2 Soil layer depth "LDEP.nc LNUM.nc" 3 pH Value (H2O) PH.nc 4 Soil Organic Matter SOM.nc 5 Total N TN.nc 6 Total P TP.nc 7 Total K TK.nc 8 Alkali-hydrolysable N AN.nc 9 Available P AP.nc 10 Available K AK.nc 11 Cation Exchange Capacity (CEC) CEC.nc 12 Exchangeable H+ H.nc 13 Exchangeable Al3+ AL.nc 14 Exchangeable Ca2+ CA.nc 15 Exchangeable Mg2+ MG.nc 16 Exchangeable K+ K.nc 17 Exchangeable Na+ NA.nc 18 Particle-Size Distribution Sand SA.nc Silt SI.nc Clay CL.nc 19 Rock fragment GRAV.nc 20 Bulk Density BD.nc 21 Porosity POR.nc 22 Color (water condition unclear) Hue Unh.nc Value Chroma Unc.nc 23 Dry Color Hue Dh.nc Value Chroma Dc.nc 24 Wet Color Hue Wh.nc Value Chroma Wc.nc 25 Dominant and Second Structure S1.nc SW1.nc RS.nc 26 Dominant and Second Consistency C1.nc CW1.nc RC.nc 27 Root Abundance Description R.nc
上官微, 戴永久
本研究所用的数据由美国EROS（地球资源观测系统）数据中心的探路者数据库提供，其植被指数NDVI的制备过程为：采用经过辐射校正和几何粗校正的NOAA-AVHRR数据源，再进一步对每日、每轨图像进行几何精校正、除坏线、除云等处理，进而进行NDVI计算及合成。每日的NDVI计算公式为：1000×（b2-b1）/（b2+b1），其中b1、b2为AVHRR的第1、2通道。 Pathfinder AVHRR的参数表 参数/变量 定义 单元 值域 NDVI 归一化植被指数 无 （-1,1） CLAVR标识 从CLAVR算法中的云量指数 无 （0,30） QC标识 数据质量标识 无 （0,16） 扫描角度 传感器的角度 弧度 （-1.05,1.05） 太阳天顶角 每个像元的太阳天顶角 弧度 （0，1.04） 相对天顶角 传感器的相对天顶角 弧度 （-1.05，1.05） Ch1反射率 第一通道的反射率 (0.58－0.68um) 百分比 (0，100) Ch2反射率 第二通道的反射率 (0.72－1.10um) 百分比(0，100） Ch3亮温 第三通道的亮温值（3.55－3.95um) 开氏温标（160，340） Ch4亮温 第四通道的亮温值（10.3－11.3um）开氏温标（160，340） Ch5亮温 第五通道的亮温值（11.5－12.5um）开氏温标(160，340） 数据集包括1981至2001年6月至9月每旬中国子区NDVI的数据及1982、1986、1991和1996年全年各月每旬的数据（共84个月的343幅，其中1981年6月和7月第1旬、1994年9月第3旬缺少数据） 数据集属性及格式: 本数据集以年为文件夹进行存储，其中包含相同文件名下的.HDR头文件、.IMG文件和.JPG图像文件，其中IMG中数据以整数型进行存储。命名规则如下: avhrrpf.*.Intfgl.yymmdd_geo其中*代表ch1或ch2或ch4或ch5或ndvi，其具体含义与值域请参考表 1；yy代表年的末尾两位数；mm代表月份；dd代表具体日期。 数据投影： Size is 963, 688 Coordinate System is: GEOGCS["WGS 84", DATUM["WGS_1984", SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563, AUTHORITY["EPSG","7030"]], TOWGS84[0,0,0,0,0,0,0], AUTHORITY["EPSG","6326"]], PRIMEM["Greenwich",0, AUTHORITY["EPSG","8901"]], UNIT["degree",0.0174532925199433, AUTHORITY["EPSG","9108"]], AUTHORITY["EPSG","4326"]] Origin = (70.035426000000001,54.945585999999999) Pixel Size = (0.072727000000000,-0.072727000000000) Corner Coordinates: Upper Left ( 70.0354260, 54.9455860) ( 70d 2'7.53"E, 54d56'44.11"N) Lower Left ( 70.0354260, 4.9094100) ( 70d 2'7.53"E, 4d54'33.88"N) Upper Right ( 140.0715270, 54.9455860) (140d 4'17.50"E, 54d56'44.11"N) Lower Right ( 140.0715270, 4.9094100) (140d 4'17.50"E, 4d54'33.88"N) Center ( 105.0534765, 29.9274980) (105d 3'12.52"E, 29d55'38.99"N) Band 1 Block=963x1 Type=UInt16, ColorInterp=Undefined Computed Min/Max=1.000,55480.000
Tucker, C.J., J.E.Pinzon, M.E.Brown
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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