基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集(RSSSM,2003~2020)是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上,采用神经网络方法,融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度,时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年,现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出,除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验,可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外,虽然RSSSM数据是基于遥感的,未融合任何降水资料,但其年际变异与降水量(如GPM IMERG降水数据)和标准化降水蒸散发指数(SPEI)的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式,压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
地表温度(Land Surface Temperature,LST)是地表能量平衡研究的关键参数,被广泛用于气象、气候、水文、农业和生态等领域研究。卫星(热红外)遥感作为获取全球和区域尺度LST信息的重要手段,容易受到云层覆盖和其他大气条件的影响,导致LST遥感产品时空不连续,极大限制了LST遥感产品在相关研究领域的应用。 本数据集的制备首先基于经验正交函数插值方法,利用Terra/Aqua MODIS 地表温度产品重建理想晴空条件下的LST,然后使用累积分布函数匹配方法融合 ERA5-Land再分析数据获取全天候条件下的LST。该方法充分利用了原始MODIS遥感产品的时空信息以及再分析数据中的云影响信息,缓解了云层覆盖对LST估算的影响,最终重建得到较高质量的全球0.05°时空连续的理想晴空和全天候LST数据集。 本数据集不仅实现了时空无缝覆盖,并且具有良好的验证精度。重建的理想晴空LST数据在全球17种土地覆盖类型实验区内,平均相关系数(R)为0.971,偏差(Bias)为-0.001 K至0.049 K,均方根误差(RMSE)为1.436 K至2.688 K。重建的全天候 LST 数据与地面站点实测数据的验证结果:平均 R 为 0.895,Bias为0.025 K 至 2.599 K, RMSE为4.503 K至7.299 K。 本数据集的时间分辨率为逐日4次,空间分辨率为0.05°,时间跨度为2002年-2020年,空间范围覆盖全球。
赵天杰, 余沛
该NDVI数据集是由NASA EOSDIS LP DAAC 和美国地质调查 USGS EROS共同发布的第六版MODIS均一化植被指数产品(2001-2016)。该产品的时间分辨率是16天,空间分辨率0.05度。该版本是在原有1公里分辨率的NDVI产品(MYD13A2)基础上生成的气候模拟格点(CMG)数据产品。 请在致谢中以下方式说明该数据的来源: The MOD13C NDVI product was retrieved from the online in courtesy of the NASA EOSDIS Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC), USGS/Earth Resources Observation and Science (EROS) Center, Sioux Falls, South Dakota, The [PRODUCT] was (were) retrieved from the online [TOOL], courtesy of the NASA EOSDIS Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC), USGS/Earth Resources Observation and Science (EROS) Center, Sioux Falls, South Dakota.
NASA
该NDVI数据集是最新发布的NOAA全球模拟和绘图项目(GIMMS,Global Inventory Monitoring and Modeling System)长序列(1981-2015)均一化植被指数产品,版本号3g.v1。 该产品的时间分辨率是每月两次,空间分辨率1/12度。时间跨度1981年7月至2015年12月。该产品为共享数据产品,可直接从ecocast.arc.nasa.gov下载。 详情请参考https://nex.nasa.gov/nex/projects/1349/
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