本数据集包括祁连山地区2002年6月19日至2018年12月30日SMAP时间扩展日0.25°×0.25°地表土壤水分产品。采用随机森林方法，利用AMSR-E和AMSR2 6.925 GHz V/H，10.65 GHz V/H及36.5 GHz V五个通道的亮温数据及相关辅助数据，实现对SMAP L3级地表土壤水分产品的时间扩展。参与训练随机森林模型的辅助数据包括IGBP地表分类数据，GTOPO30 DEM数据以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
湖泊的形成与消失、扩张与收缩对生态环境演化和社会经济发展都有重要影响。由于受气候、生态环境和人类活动等因素的综合影响，湖泊水域范围的变化速度快、幅度大，对观测的频率和分布都有很高的要求。近几十年以来，卫星遥感技术以其快速、覆盖面广、成本低廉等优点，为较大区域的湖泊动态监测提供了重要数据基础。针对大范围、高精度、长时间序列的湖泊变化分析对遥感数据时空分辨率的需求，本数据集基于 Landsat 卫星数据的自动湖泊提取方法（Feng et al., 2015），利用 2000 年以来的 Landsat 多颗卫星的观测数据，收集了2000 年以来的云量小于 80%的所有Landsat 数据，获得共 96278 景影像（约 25T 数据量），结合高性能数据存储和处理能力，提取了青藏高原和中亚地区 2000-2015 年湖泊分布记录，形成了时空一致的逐月水域范围数据集。利用分层随机采样采集样点，通过人工解译，获取能够代表不同时空分布的验证样点。评价结果表明：研究区时间序列水体数据总体精度为 99.45%(±0.59)，水体用户精度（错分）为 85.37% （±3.74），制图精度(漏分)为 98.17%（±1.05）。
冯敏, 车向红
本数据集包括祁连山地区1980、1985、1990、1995和2000年SMAP时间扩展月值0.25°×0.25°地表土壤水分产品。采用随机森林方法，利用SMMR，SSM/I和SSMIS 19 GHz V/H及37 GHz V三个通道的亮温数据及相关辅助数据，实现对SMAP L3级地表土壤水分产品的时间扩展。参与训练随机森林模型的辅助数据包括IGBP地表分类数据，GTOPO30 DEM数据，以及经/纬度等信息。
柴琳娜, 朱忠礼, 刘绍民
本数据为祁连山地区1980-2015年地表水体（包括液态水、冰川及多年积雪）分布产品。采用经典归一化水体指数法（Normalized Difference Water Index , NDWI）和人工修正的方法提取。原始基础数据为1978-2018年祁连山全境的Landsat系列影像。参考数据为谷歌影像和哨兵2号影像。产品以shp文件格式存储，包含坐标系、水体面积等属性。产品分为8期，时间分辨率为5年，空间分辨率为30米，边界精度在30米（一个像元）左右。该产品直观地反映了祁连山水体在近35年内的分布时序变化，可用于流域水资源定量估计研究。
李佳, 李建江
本数据集是2012年青藏高原地区的土地覆被数据，数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为300米，包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统，有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料，包括MERIS FR/RR，AVHRR，SPOT-VGT，PROBA-V等。经验证，该数据集的总体精度在70%以上，当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
杜云艳
该数据集为收集到的资源三号02星的遥感影像。资源三号02星（ZY3-02）于2016年5月30日11时17分，在我国在太原卫星发射中心用长征四号乙运载火箭成功将资源三号02星发射升空。将进一步加强国产卫星影像在国土测绘、资源调查与监测、防灾减灾、农林水利、生态环境、城市规划与建设、交通等领域的服务保障能力。文件列表： ZY302_PMS_E98.8_N37.4_20170707_L1A0000156704 ZY302_PMS_E100.4_N37.0_20171127_L1A0000217243 ZY302_TMS_E99.5_N37.0_20170717_L1A0000160059 ZY302_TMS_E100.3_N36.6_20171127_L1A0000217279 ZY302_TMS_E100.4_N37.0_20170529_L1A0000139947 文件夹命名规则：卫星名称_传感器名称_中心经度_中心纬度_获取时间_L1****
中国资源卫星应用中心
该数据集为高分一号卫星遥感数据，包括2017-8-13、2017-10-5 两景PMS1相机的数据，2017-5-27日一景PMS2相机的数据，2018-9-23日WFV2和WFV3相机影像各一景。文件列表： GF1_PMS1_E99.1_N37.2_20170813_L1A0002539236 GF1_PMS1_E101.2_N36.4_20171005_L1A0002653985 GF1_PMS2_E100.3_N37.7_20170527_L1A0002384098 GF1_WFV2_E98.4_N37.6_20180927_L1A0003481737 GF1_WFV3_E100.4_N37.3_20180927_L1A0003481706
周圣明
该数据集为收集到的资源三号卫星的遥感影像。资源三号卫星（ZY-3）于2012年1月9日成功发射。该卫星的主要任务是长期、连续、稳定、快速地获取覆盖全国的高分辨率立体影像和多光谱影像，为国土资源调查与监测、防灾减灾、农林水利、生态环境、城市规划与建设、交通、国家重大工程等领域的应用提供服务。文件列表： ZY3_MUX_E99.8_N36.6_20171011_L1A0003817398 ZY3_MUX_E99.9_N37.0_20171011_L1A0003817397 ZY3_MUX_E100.0_N37.4_20171011_L1A0003817396 ZY3_MUX_E100.1_N36.6_20170625_L1A0003738882 ZY3_MUX_E100.8_N36.6_20170710_L1A0003748776 ZY3_MUX_E100.9_N37.0_20170710_L1A0003748775 ZY3_NAD_E99.8_N36.6_20171011_L1A0003817439 ZY3_NAD_E99.9_N37.0_20171011_L1A0003817438 ZY3_NAD_E100.0_N37.4_20171011_L1A0003817437 ZY3_NAD_E100.1_N36.6_20170625_L1A0003746917 ZY3_NAD_E100.8_N36.6_20170710_L1A0003748580 ZY3_NAD_E100.9_N37.0_20170710_L1A0003748579
中国资源卫星应用中心
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/)
本数据集为青藏高原黄河源区2015年逐像素年内最大植被覆盖度空间分布图，该区域的面积约为4.4万平方公里。此数据是基于2015年MODIS（空间分辨率250米） 和Landsat-8 OLI（空间分辨率30米）植被生长季（5月初-9月末）的时间序列影像，并利用最大值合成方法、像元二分模型和时间插值等方式获得。植被覆盖度空间分布图的空间分辨率为30米，采用WGS 1984 UTM 投影，数据格式为grid格式。
王广军
基于Google earth高清卫星影像，根据青藏高原矢量图，通过目视解译获取青藏高原全区2018年设施农业用地。所用影像拍摄时间集中于2017.11—2018.11。其中，基于2018年影像提取的设施农业面积约占总面积的70.47%；基于2017年11月以来拍摄影像提取的设施农业面积占比更是高达86.87%；部分地区影像拍摄时间相对较早，但多人烟稀少，没有或很少有设施农业分布，对研究结果影响不大。该数据有利于充分摸清青藏高原全区设施农业的空间分布情况，有利于当地设施农业空间规划调整。
吕昌河, 魏慧
遥感影像解译标志也称判读要素，它能直接反映判别地物信息的影像特征，解译者利用这些标志在图像上识别地物或现象的性质、类型或状况，因此它对于遥感影像数据的人机交互式解译意义重大。本数据建立解译标志所采用的影像避免了植被覆盖度高的夏季，也避免了积雪较多、云层遮盖或烟雾影响较大的数据，并按照基础地理信息数据提取要求选择遥感影像波段组合顺序及与全色波段进行融合。在对数据进行增强处理时，避免引起信息损失。在影像上选择典型的标志建立区的要求是：范围适中以便反映该类地貌的典型特征，尽可能多的包含该类地貌中的各种基础地理信息要素类且影像质量好。标志区的选取完成后，寻找标志区内包含的所有基础地理信息要素类，然后选择各类典型图斑作采集标志，然后去实地进行野外校验，通过均匀布点采样设计（约52km为间隔均匀采点），收集整理了采样参考点3429个，照片数1870个，建立了解译标志库，并对不合理的部分进行修改，直到与实地相符为止。同时拍摄该图斑地面实地照片，以便于影像和实际地面要素建立关联，表达遥感影像解译标志的真实性和直观性，加深使用者对解译标志的理解。
刘铁
中亚地区荒漠化（土地沙化、盐渍化和植被退化）专题数据主要包括：中亚地区沙化土地分布图、中亚地区盐渍化土地分布图和中亚地区土地植被退化分布图，空间分辨率为1km，时间分辨率为年。中亚地区盐渍化土地分布图将盐渍化土地分为了轻度、中度、重度和极重度盐渍化土地四类。中亚地区土地植被退化分布图将植被退化状况分为了显著改善、轻微改善、稳定或无植被、轻微退化和显著退化五类。数据由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。
许文强
中亚-西亚地区典型流域荒漠化关键要素数据集由4部分组成，分别是阿姆河流域农用地分布及变化、阿姆河流域草地分布及变化、阿姆河流域灌丛分布及变化和阿姆河流域森林分布及变化，数据空间分辨率为30m。由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，数据生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。阿姆河流域荒漠化关键要素数据集由1990年、2000年和、2010年三期数据组成，是基于TM/ETM遥感影像解译获得。
中亚-西亚地区荒漠化关键要素数据集（阿姆河流域）主要包括：阿姆河流域湖泊分布图、植被覆盖度图和净初级生产力图，其中阿姆河流域湖泊分布图和植被覆盖度图空间分辨率为30m，时间分辨率为1990、2000和2010年三期；净初级生产力图空间分辨率为500m，时间分辨率为2001和2010年两期（由于1990年还没有发射MODIS卫星，所以没有1990年数据）。数据由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。阿姆河流域湖泊分布和植被覆盖度数据是基于1990年、2000年和2010年TM/ETM遥感影像解译和计算得出。净初级生产力数据是基于MODIS影像数据计算的净初级生产力（NPP）年累计值。
许文强
MODIS土地覆盖类型产品第六版（MCD12Q1_v06）是根据一年的Terra和Aqua观测所得的数据经过处理，描述土地覆盖的类型产品。该土地覆盖数据集中包含了17个主要土地覆盖类型，根据国际地圈生物圈计划（IGBP），其中包括11个自然植被类型，3个土地开发和镶嵌的地类和3个非草木土地类型定义类。 1-常绿针叶林；2-常绿阔叶林；3-落叶针叶林；4-落叶阔叶林；5-混交林；6-稠密灌丛；7-稀疏灌丛；8-木本稀树草原；9-稀树草原；10-草地；11-永久湿地；12-农用地；13-城市和建筑区；14-农用地/自然植被拼接；15-雪和冰；16-裸地；17-水 为了便于用户使用方便，在分块数据的基础上，我们将0-90N，0-180E内所有区块进行拼接，没有经过任何重采样处理。数据分辨率为500m，投影为正弦投影 数据下载地址：https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/order/1/MCD12Q1--6
何永利, 美国陆面过程数据分发中心
1.数据来源： MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid V006产品（2000-2017） 下载地址 https://search.earthdata.nasa.gov/ 2.数据名称： （1）resize为批量裁剪过程中自动生成，表示已经过掩膜提取，处理后数据范围为新疆自治区； （2）七位数字代表数据获取时间，前四位为年份，后三位表示一年中的第几天。如“2000049”，表示数据获取年份为2000年，具体时间为当年第49天； （3）250m表示地面分辨率，即250米； （4）16_days表示时间分辨率，即16天； （5）NDVI表示数据类型，即归一化植被指数； 3.数据时间范围： 2000049-2017353，数据间隔为16天； 4..tif文件与.hdr文件 .tif文件为原始NDVI数据，同名.hdr文件为支持.tif文件正常使用的掩膜数据，请勿删除或重命名； 5. 用于冰冻圈生态效应分析
吴雪娇
数据来源于美国地质勘探局（USGS）开发的30秒全球高程数据集，于1996年完成。从NCAR和UCAR联合的数据下载中心（https://rda.ucar.edu/datasets/ds758.0/）下载了泛第三极区域的数据，并通过数据中心重新分发。GTOPO30在分发时将全球分为33个区块，采样间隔为30弧秒， 即0.008333333333333度，坐标参考为WGS84，其值为垂直方向高出海平面的距离，即海拔，单位为m，海拔范围-407到8752，这里不包含海洋深度信息，负值为大陆架的海拔；海洋处标记为-9999，海岸线以上大陆海拔至少为1；小于1平方千米的岛不考虑。详细说明信息请见说明文档。 为了便于用户使用方便，在分块数据的基础上，将-10S-90N，20W-180E内10个区块进行拼接，没有经过任何重采样处理。本数据文件为DEM_ptpe_Gtopo30.nc
何永利
植被指数是反映植被物候变化的关键参数，高时间和空间分辨率的植被指数数据能够为全球变化研究提供可靠数据支持。目前，MODIS卫星数据产品是获取植被指数的一项重要数据源。MOD13Q1以每像素为基础提供植被指数（VI）值。有2个主要植被层。第一个是归一化差异植被指数（NDVI），第二个植被层是增强植被指数（EVI）。以17个关键节点为研究区域，基于2000至2016年MOD13Q1数据，对不同地区植被的NDVI、EVI各种数据进行了裁剪和估算，最终得到了关键节点区域2000-2016年16天百米级植被指数数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
数据包含青藏高原地区的植被指数数据，空间分辨率为1000m，时间分辨率为16d，时间覆盖范围为2000年、2005年、2010年、2015年。数据来源为MOD13A2(C6)。植被指数是研究植被覆盖时空演变特征的常用遥感数据处理模型。植被指数（NDVI）是根据植被的光谱特性，将卫星可见光和近红外波段进行组合,形成的各种植被指数。植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量。数据对于分析青藏高原的生态环境有重要意义。
杨飞
基于2015年欧空局全球陆地覆盖数据（ESA CCI-LC，300m栅格），结合清华大学全球土地覆被数据（FROM-GLC，30m栅格）、美国NASA的MODIS全球土地覆被数据（MCD12Q1，300m栅格）、美国地质调查局USGS的全球耕地数据（GFSAD30，30m）、日本全球林地数据的（PALSAR/PALSAR-2，25m），构建了“一带一路”区域LUCC分类系统以及其余数据分类系统的转换规则，构建土地覆被分类置信度函数和地类融合规则，进行土地覆被产品融合与修正，完成了“一带一路”区域土地利用数据V1.0（64+1个国家，2015，1 km×1 km栅格，一级分类）。
许尔琪
阿姆河流域土地利用分布图包括1990年、2000年、2010年和2015年四期数据，由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，数据空间分辨率为30m。数据生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。阿姆河流域土地利用分布图是基于1990年、2000年、2010年和2015年TM、ETM遥感影像数据，基于去云、镶嵌与裁剪、拼接、阴影处理等预处理，借助eCognition软件进行面向对象的地类分类，实现软件自动分类和人工信息提取相结合，最后对分类结果进行人工检查与修正。土地利用类型二级类有25个，分别是水田、水浇地、旱地、有林地、灌木林地、疏林地、其他林地、高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地、城镇用地、农村居民点、其他建设用地、机场用地、河渠、湖泊、水库坑塘、永久性冰川雪地、滩地、沙漠、戈壁、盐碱地、湿地、裸土地和裸岩石砾地。数据验证方式为野外实地验证和高精度影像验证两种方式，解译精度达到85％。
许文强
阿拉木图土地使用数据，分辨率30米，数据格式为TIF，时间分别为1990.05.03和2018.04.14。数据来源GLC，其全球陆地覆盖数据的原始数据来自Envisat卫星，由MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）传感器拍摄完成。目前共有两期，GlobCover（Global Land Cover Map）和GlobCover （Global Land Cover Product）.
黄金川, 马海涛
土地利用/覆被是环境问题与灾害风险防控研究最基础的本底数据。在分析现有土地利用产品的基础上，基于10m分辨率的多时相Sentinel数据，对其进行大气校正、辐射定标、裁剪等预处理后，采用eCognition平台的面向对象遥感分类方法，多尺度分割、构建特征空间、对关键节点区域土地利用/覆被进行遥感监测。分类体系为：10.Forest森林；20.Cultivated Land 耕地；21.Paddy filed 水田；22.Dry farmland 旱地；30.Water 水体；31.River 河流；32.Lake 湖泊（含水库、坑塘）；33.wetland 沼泽湿地；40.Artificial surface 人工表面；43. Mining area 采矿区；50.Bareland 裸土、裸岩、荒漠等；60.Grassland 草地；70.Shrubland 灌丛。基于有限样本对数据进行精度分析，分类精度约在90%以上，数据质量精度有待进一步分析。本年度获取了8个节点区域（缅甸皎漂港、仰光、吉布提、曼德勒、汉班托塔港、科伦坡港、泰中罗勇工业区、曼谷）2017年10m分辨率的土地利用/覆被数据。
王立辉
基于环境敏感区指数（ESAI）方法，计算获得中西亚的栅格荒漠化风险数据。ESAI方法考虑土壤，植被，气候和管理质量，是监测荒漠化风险最广泛的方法之一。根据ESAI指标框架，选择了14个指标计算四个质量领域，每个质量指数均由几个指标参数计算获得。参考前人研究，确定每个参数分类及其阀值。然后，根据每个类别在荒漠化的敏感性中的重要性以及与荒漠化过程的开始或不可逆转的退化关系，把每个类别分配了1（最低敏感度）和2（最高敏感度）之间的敏感性得分。关于如何选取指标以及与荒漠化风险和得分相关性，在Kosmas的研究中提供了更全面的描述。主要指标数据集来源于联合国粮农组织的世界土壤数据，欧空局的土地覆盖数据和AVHRR数据。所有栅格数据集重采样到1km并合成年度值。尽管验证综合评估指数存在困难，但根据ESAI值的时空比较，对荒漠化风险进行了间接验证，包括对ESAI与稀疏植被和草地转变关系的定量分析和分析ESAI与植被净初级生产力之间的关系。验证结果表明中西亚地区的荒漠化风险数据精度可靠。
许文强
塔什干土地使用数据，分辨率30米，数据格式为TIF，测量时间分别为1990.03.03和2018.03.16。数据来源GLC，其全球陆地覆盖数据的原始数据来自Envisat卫星，由MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）传感器拍摄完成。目前共有两期，GlobCover（Global Land Cover Map）和GlobCover （Global Land Cover Product）
黄金川, 马海涛
青藏高原生态资产评估遥感反演基础数据集包括了青藏高原自2000年起年度的植被覆盖度(FVC)，净初级生产力(NPP)和叶面积指数(LAI)等基于遥感反演的生态参数，以供区域尺度生态资产评估研究使用。其中净初级生产力数据基于CASA模型的NPP估算方法完成。在某些极端或环境因子迅速变化的情况下，如果完全适应不可能，或者植物还来不及适应新的环境，NPP则受到最紧缺资源的限制，它们可以通过一个转换因子连接起来，这一转换因子可以是一个复杂的模型，也可以是一个简单的比率常数。
刘文俊
生态系统总初级生产力（ Ecosystem Gross Primary Productivity, GPP）是全球变化研究中的关键参数，为应用生态学方法研究生态系统的碳通量、碳储量以及碳循环过程，评价生态系统在全球的碳平衡以及区域贡献和响应提供了基础。目前，MODIS卫星数据产品是反演生态系统总初级生产力的一项重要数据源。以18个关键节点为研究区域，基于2000至2016年MOD17A2H数据，对不同地区的生物积累量或有机碳的积累量进行了裁剪和估算，最终得到了关键节点区域2000-2016年8-16天GPP数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
MODIS三级数据土地覆盖类型产品（Land Cover data）是基于Terra和Aqua卫星的年度观测数据提取而来的。根据国际地圈生物圈计划（IGBP）定义的土地覆盖类型，该数据产品集中包含了17个主要土地覆盖类型，其中包括11个自然植被类型，3个土地开发和镶嵌的地类和3个非草木土地类型。MODIS Terra/Aqua三级土地覆盖年度全球500米产品MCD12Q1采用了五种不同的土地覆盖分类方案，而信息提取主要技术则是监督决策树分类。以主要覆盖东南亚和中东的18个关键节点为研究区域，基于2001至2016年的MCD12Q1数据，利用MatLab对数据进行研究区的掩模裁剪，最终得到了东南亚18个关键节点区域2001-2016逐年的地表土地覆盖数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
青藏高原生态资产评估遥感反演基础数据集包括了青藏高原自2000年起年度的植被覆盖度(FVC)，净初级生产力(NPP)和叶面积指数(LAI)等基于遥感反演的生态参数，以供区域尺度生态资产评估研究使用。其中植被覆盖度数据以MODIS NDVI数据为主体，基于像元二分模型，利用多尺度遥感影像，结合植被群落类型、分布特征等高精度遥感参数，发展植被覆盖度模型，用混合像元分解法构建。精度验证估测值与实测值的RMSE为0.21，在样本值0-0.5之间均存在一定的高估情况。
刘文俊
中亚沙漠油气田分布城镇分布数据，数据格式为“.shp”格式矢量数据。包括了中亚五国油气田及主要城镇居民点的分布。该数据由MODIS-MCD12Q产品提取裁切而成，该产品空间分辨率为500 m，时间分辨率为1年，其分类标准采用的是IGBP全球植被分类方案，该方案共分为17种土地覆被类型，其中城镇数据利用该分类方案中的建筑与城镇用地。该数据可为中亚地区沙漠油气田与绿城城镇风沙灾害评估和防治提供数据支撑。
高鑫
生态系统净初级生产力（ Ecosystem Net Primary Productivity, NPP）是全球变化研究中的关键参数，为应用生态学方法研究生态系统的碳通量、碳储量以及碳循环过程，评价生态系统在全球的碳平衡以及区域贡献和响应提供了基础。目前，MODIS卫星数据产品是反演生态系统总初级生产力的一项重要数据源。以18个关键节点（Bangkok, Burma_Port, Chittagong, Colombo, Dhaka, Gwadar_Port, Hambantota, Huangjing_Port_and_Malacca, Karachi, Kolkata, Kuantan, Maldives, Mandalay, Mumbai, Sihanouk, Taizhong_Luoyong, Vientiane, Yangon）为研究区域，基于2002至2014年MYD17A3H数据，对不同地区的生物积累量或有机碳的积累量进行了裁剪和估算，最终得到了关键节点区域2002-2014年年平均NPP数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
蒸散发(evapotranspiration，ET)是水文循环中自降水到达地面后由液态或固态转化为水汽返回大气的过程，通常指地表土壤水分的蒸发(evaporation, E)和植物体内水分的蒸腾(transpiration, T)的总和，是全球变化研究中的关键参数是地气相互作用中水分平衡的重要部分。目前，MODIS卫星蒸散发数据产品是监测地表时空变化的一项重要数据源，地表蒸散发是地气相互作用中水分平衡的重要部分。本数据以具有较高时空分辨率的MODIS16全球陆地蒸散发产品为基础，以一带一路整个区域划分出来的31个关键节点以及中老泰柬铁路、中缅石油天然气管道和雅万高铁三个重点核查区域范围的ET进行了裁剪、估算，得到的关键节点区域8-16天的ET产品，时间范围为2000-2016年。相比一些主要用于一带一路相关区域地表水分和能量平衡过程的模拟和动态监测以及合理管理区域水资源，尤其是对水资源的科学配置、实现水资源的高效利用具有重要的现实意义，能够有目的性的对一带一路区域的相关研究提供数据支持和参考。
阴海明
青藏高原生态资产评估遥感反演基础数据集包括了青藏高原自2000年起年度的植被覆盖度(FVC)，净初级生产力(NPP)和叶面积指数(LAI)等基于遥感反演的生态参数，以供区域尺度生态资产评估研究使用。叶面积指数数据主要基于已有MODIS MCD15A2产品，通过基于TSF滤波的叶面积指数估算改进方法及尺度下推方法来完成。为了验证数据精度，在全国范围内均匀布设了746个样地，包括76个农田样点、47个草地样点、467个森林样点和156个灌木样点，均为在30米*30米样地内使用LAI-2000、LAI-2200或TRAC等专用设备获得。
刘文俊
地表温度（Land Surface Temporature, LST）是全球变化研究中的关键参数，其对生态系统和生物地球化学等具有重要研究意义。目前，Landsat热红外系列卫星数据（包括Landsat TM，ETM+和OLI热红外波段）是地表温度反演的一项重要数据源。以达卡关键节点为研究区域，基于2000至2016年Landsat TM/ETM+/TIRS系列质量较好（云量低于30%）的数据，采用单通道算法（single channel，SC算法）进行地表温度反演。同时，考虑了基于NDVI来源的反射率校正，以便对不同地区和条件进行更准确的LST估算。最终得到了达卡关键节点区域2000-2016逐年每季度（近似）地表温度数据。注：由于该区域数据受云干扰严重，对数据种进行了云掩膜处理。
葛咏, 凌峰, 张一行
MODIS卫星的MOD09A1 Version 6产品提供了针对气体、气溶胶和瑞利散射等大气条件校正的第1至7波段的地表光谱反射率的估计值。它是由500m分辨率的MOD09GA组成的3级数据合成的产品，每个产品像元包含了基于高观测覆盖率、低视角、云覆盖以及气溶胶负载而选择的8天期间可能的最佳L2G观测值。除了7个500米的反射波段之外，还有一个质量图层和四个观测波段。对于每个像元，从8天合成周期内采集的所有观测值中选择一个值。像元选择的标准包括云量和太阳天顶角。 本数据集基于National Aeronautics and Space Administration（NASA）下载的2000-2016年8天合成的MOD09A1 V6版本数据，空间分辨率500米，利用MatLab对数据进行研究区的掩模裁剪，最终得到了18个关键节点区域2000-2016年8日合成的地表土地覆盖数据。 数据涉及的18个关键区域主要包括：曼谷、缅甸港口、吉大港、科伦坡、达卡、瓜达尔港、汉班托特、黄荆港和马六甲、关丹、马尔代夫、曼德勒、西哈努克、万象、仰光等区域）
李炘妍
地表温度（Land Surface Temporature, LST）是全球变化研究中的关键参数，其对生态系统和生物地球化学等具有重要研究意义。目前，MODIS卫星数据是地表温度反演的一项重要数据源。以18个关键节点为研究区域，基于2000至2016年MOD11A2数据，Modis采用的是劈窗算法，在此种算法的基础之上，对不同地区的温度反演数据加入了经验拟合的修正，进行了裁剪和估算，最终得到了18个关键节点区域2000-2016逐年8天1km的地表温度数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
MODIS百米级森林覆盖度是反映森林总体覆盖情况的关键参数，森林在岩石圈、生物圈、土壤圈和大气圈中充当特殊的“转化”作用，为评价生态系统在全球的碳平衡以及区域贡献和响应提供了基础。目前，MODIS卫星数据产品是反演森林覆盖度的一项重要数据源。以18个关键节点为研究区域，基于2000至2016年MOD44B数据，对不同地区的森林覆盖度数据进行了裁剪和估算，最终得到了关键节点区域2000-2016年MODIS百米级森林覆盖度数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
基于微波数据同化的中国土壤水分数据集包含2002-2011年3层土壤水分数据（0-5cm，5-20cm，20-100cm）。数据采用Yang et al.(2007) 发展的自动标定参数的陆面同化系统（ITPLDAS），以中国区域高时空分辨率的地面气象要素数据集（ITP-forcing数据集）驱动陆面过程模型SiB2，同化AMSR-E 卫星观测亮温，输出三层土壤水分数据。土壤水分均方根误差：5%VWC（在青藏高原那曲和玛曲的评估精度）。 数据文件名称： Soil-Moisture_from_ITPLDAS_daily_0.25deg_v2.1.nc 数据内容变量描述： 文件主要包括5个变量：lon、lat、lev、time及www； www(time, lev, lat, lon)是土壤水分含量（缺值为：-999.0）, 其中lon、lat、lev、time分别是经度、纬度、深度及时间四个维度坐标。 变量单位描述： 土壤水分体积含量（www）：m3/m3。 附：ncdump –h 命令可以直接查看头文件信息。
阳坤
本数据集是通过卫星数据和地表能量平衡法得到的全球陆地地表每天和每月的蒸散发量。该数据集的空间分辨率是5公里。ET数据生产的算法主要采用Chen et al. 2019 JGR 和Chen et al. 2013 (JAMC)最新修订的SEBS 算法。如何采用热红外得到无缝的每日蒸发资料请参考 Chen et al. 2021 JGR, 该文还对不同蒸发产品做了对比，结果发现该产品在灌溉区显著优于Landflux, GLEAM, MOD16, GLDAS, 和ERA-Interim 产品，再分析驱动数据的降尺度详见该文。MODIS LST，NDVI，全球森林高度，GlobAlbedo都已经用于此ET数据集的计算中。模型产生的全球地表感热通量、净辐射通量和潜热通量可以联系作者获得。 日蒸散发文件命名规则: 20001201-ET-V1.mat, 2000-year, 12-month,01-day, ET-Evapotranspiration, V1-version 1;蒸发单位: 毫米每天 (数据存储采用unit8格式，需转成单精度或双精度，转换后需要除10再使用)；数据类型: 为了减小数据保存空间，采用unit8的数据保存格式，海洋和陆地水体象元为固定值255. 月蒸散发文件命名规则: ETm200012-ET-V1.mat, 2000-year, 12-month, ET-Evapotranspiration, V1-version 1; 蒸发单位:毫米每月 (数据存储采用int16格式，转成单精度或双精度使用，另外转换后需要除10); 数据类型:为减少存储空间采用int16的数据格式，海洋和陆地水体象元为固定值0.
陈学龙
本数据包含两个数据文件，GLOBELAND30 TILES（原始数据）和TIBET_ GLOBELAND30_MOSAIC（镶嵌数据）。 原始数据下载自全球地表覆盖数据网站（GlobalLand3）（http://www.globallandcover.com），范围涵盖青藏高原及周边地区。原始数据分幅存储，为了便于用户使用数据，在分幅数据的基础上，我们使用Erdas软件对原始数据进行了拼接镶嵌。 全球地表覆盖数据（GlobalLand30）是国家863计划重点项目“全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究”的科研成果，该数据利用美国陆地卫星影像（TM5、ETM+）和中国环境减灾卫星（HJ-1）影像数据，采用基于像素分类-对象提取-知识检核的综合方法提取而成。数据包括耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、苔原、人造覆盖、裸地、冰川和永久积雪10个一级地表覆盖类型，没有进行二级类型提取。在准确度评估方面，评估九种类型和超过150,000个测试样品。GlobeLand30-2010的整体精度达到80.33％。Kappa指标为0.75。 GlobeLand30数据采用WGS84坐标系，UTM投影，6度分带，参考椭球为WGS 84椭球。根据不同的纬度情况，采用2种分幅方式进行数据组织。在南北纬60°区域内，按照5°（纬度）×6°（经度）大小进行分幅；在南北纬60°至80°区域内，按照5°（纬度）×12°（经度）大小进行分幅，按照奇数6°带的中央经线进行投影。 GLOBELAND30 TILES：原始数据保留数据原貌，未进行处理。 TIBET_ GLOBELAND30_MOSAIC：使用erdas软件对原始数据进行镶嵌，参数设置使用默认值原始数据保留数据原貌，精度同下载网站。
陈军
SRTM（Shuttle Radar Topography Mission，即航天飞机雷达地形测绘任务）数据，2000年2月由美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合发射的“奋进”号航天飞机测量得到，“奋进”号上搭载的SRTM系统共计进行了222小时23分钟的数据采集工作，获取北纬60度至南纬56度之间，覆盖全球陆地表面的80%以上，覆盖中国全境。该计划获取的雷达影像数据经过两年多的处理，制成了数字地形高程模型。 本数据集原始数据下载自SRTM数据分发网站（http://srtm.csi.cgiar.org）。为了便于用户使用数据，在分幅STRM数据的基础上，我们使用erdas软件进行拼接制备青藏高原STRM镶嵌图。 精度30米，数据格式为geotif格式。 本数据集的原始数据下载于SRTM数据分发网站（http://srtm.csi.cgiar.org ） SRTM数据每经纬度方格提供一个文件，经度有1 arc-second和3 arc-second两种，称作SRTM1与SRTM3，或者称作30m与90m数据。本数据集为90m分辨率的SRTM3数据，数据版本SRTM V4.1（Geotiff格式）。
Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）
该数据集记录了青藏高原中部土壤温湿度观测网数据。 数据内容（数据文件、表名称，包含的观测指标内容） （1）57个观测站点 （2）2个观测变量（土壤湿度、土壤温度） （3）4个观测深度（0-5、10、20和40cm） （4）3个典型空间尺度，分别对应GCM网格（1°）、被动微波卫星象元（0.3°）、以及雷达卫星象元（0.1°） 观测网的建立将为一系列水文气象研究提供支持，主要包括：提供三个空间尺度（1°、0.3°、0.1°）的土壤水分和冻融实测数据集；为土壤水分升尺度研究提供数据基础；完善那曲地区中尺度水文气象观测。 青藏高原中部土壤温湿度观测网位于青藏高原中部10000km²的空间范围，站点平均海拔为4650米。纬度：31°-32°N；经度：91.5°-92.5°E。 数据文件字段描述： 例如 “SM_NQ-30 minutes-05cm.txt”，“ST_NQ-30 minutes-05cm.txt” 其中SM指土壤水分，ST指土壤温度，NQ指那曲，30minutes指代数据时间分辨率，05cm指采样土壤层深度。 数据内容字段描述： （1）30min分辨率 变量1-6：日期（整型：yyyy-mm-dd-hh-mm-ss） 变量7-63：各站点观测数据值（实型，缺测值：-99.00） （2）daily分辨率 变量1-3：日期（整型：yyyy-mm-dd） 变量4-60：各站点观测数据值（实型，缺测值：-99.00） 土壤水分体积含量（SM） 单位：%vol（m³/m³） 土壤温度（ST） 单位：℃ 30min分辨率温度数据是进行质量控制后的直接采样数据，土壤水分体积含量是以烘干法测量土壤水分为基础的校正值。 daily 分辨率数据是在30min分辨率基础上的算术平均值。 土壤水分测量精度和分辨率：±3%VWC和0.1%VWC。
阳坤, 陈莹莹, 赵龙, 秦军, 拉珠, 周旭, 姜尧志, 田佳鑫
将冰湖划分为冰面湖、与冰川末端相连和非相连湖泊等三种类型。在分类的基础上，研究第三极地区各流域冰湖的数量与面积、不同大小面积变化幅度、与冰川距离远近、有冰川融水径流补给与无冰川融水径流补给冰湖面积的变化差异以及冰湖面积随海拔梯度变化特征等内容。 数据源：Landsat TM/ETM+ 1990，2000，2010。 数据通过目视解译，包括面积大于0.003平方公里的冰湖数据，结合原始影像与Google Earth检查编辑。 数据应用于第三极地区冰湖变化与冰湖溃决洪水( GLOF) 评估。 数据类型：矢量。 投影坐标系：Albers Conical Equal Area。
张国庆
该数据集是玛多地区2016年7月、8月、9月的植被指数（NDVI），基于高分一号的多光谱数据计算得到，空间分辨率为16m。对高分一号数据进行镶嵌、转投影、裁切等处理，然后在7月、8月、9月中每个月进行最大化合成。
李飞, 张志军
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/
NCAR
全球Cryosat-2 GDR数据集由欧空局(ESA)制作，数据覆盖时间从2010年到2016年，覆盖范围为全球。 2010年4月8号，ESA发射了Cryosat - 2高倾斜极轨卫星。该卫星上搭载了合成孔径干涉雷达高度计SIRAL，主要用于监测极地的冰层厚度和海冰厚度变化，进而研究极地冰层的融化对全球海平面上升的影响，以及全球气候变化对南极冰厚的影响。这种高度计工作在Ku波段，工作频率为13.575 GHz，包括3种测量模式：一是低分辨率指向星下点的高度计测量模式（LRM），可获得陆地、海洋和冰盖所有表面观测值，它的处理过程与ENVISAT/RA - 2 类似，沿轨分辨率为5到7 km；二是合成孔径雷达（SAR）测量模式，主要为提高海冰观测精度和分辨率，可使沿轨分辨率达到250 m左右；三是干涉合成孔径雷达模式（InSAR），主要为提高冰盖或冰架边缘等地形复杂区域精度。 Cryosat -2/SIRAL数据产品主要包括0级数据、1b级数据、2级数据和高级数据。Cryosat - 2/SIRAL产品由XML头文件（.HDR）和数据产品文件（.DBL）两个文件组成，HDR文件是辅助性的ASCII文件，用于快速识别检索数据文件。1b级产品是按照测量模式分开存储的，不同模式的数据记录格式也有所不同。LRM模式和SAR模式的每个波形有128个采样点，SARIn模式的波形则有512个采样点。2级GDR产品可以满足大多数的科学研究应用，包括了测量时间、地理位置、高度等信息。并且，GDR产品中的高度信息已经经过了仪器校正、传输延迟改正、几何改正和地球物理改正（如大气改正与潮汐改正）。GDR产品是单独的全球性的全轨道数据，即三种模式的测量结果，经过不同的处理过程后，按照时间先后顺序，合并到一起，从而统一了数据记录格式。三种模式的数据采用了不同的波形重跟踪算法来获得高度值，在最新更新的Baseline C数据中，LRM模式的数据采用了3种算法，分别为Refined CFI、UCL和Refined OCOG。
沈国状, 傅文学
Sentinel-1A/B卫星使用近极地太阳同步轨道，轨道高度693 km，轨道倾角98.18°，轨道周期99 min，搭载了C波段合成孔径雷达(SAR)，设计使用寿命为7年(预期12年)Sentinel-l 具有多种成像方式，可实现单极化、双极化等不同的极化方式。Sentinel-1A SAR共有4种工作模式：条带模式(Strip Map Mode，SM)、超宽幅模式 (Extra Wide Swath，EW)、宽幅干涉模式 (Interferometric Wide Swath，IW) 和波模式 (Wave Mode，WV)。A星于2014年4月成功发射，同一区域重访周期为12天，B星2016年4月成功在轨运行，目前重返周期达到3-6天，双星运行以后，南极地区S1数据获取频率大幅度增加。 本数据集为南极冰盖和格陵兰冰盖地区哨兵一号SAR数据。 该数据波段为C波段超宽幅地距多视数据，分辨率为20m*40m, 时间分辨率和往返周期有关，为12天，幅宽为400km，噪声水平为-25dB，辐射测量精度1.0dB。 本数据每年覆盖时间为：南极10月到来年3月，格陵兰4月到9月；覆盖范围南极冰盖冰架地区和格陵兰冰盖。
张露
随着SAR干涉测量技术的不断进步，使得高精度获取冰川区的多时相DEM成为了可能。特别是，2000年美国国家航空航天局（NASA）主导的航天飞机雷达制图计划（SRTM）提供了覆盖全球56ºS - 60ºN范围的DEM资料；德国宇航局（DLR）的TanDEM-X双站SAR干涉测量系统能够提供全球范围高分辨率、高精度DEM。这些高质量、大覆盖范围的SAR干涉测量数据，以及发布的DEM数据产品，为利用多时相DEM探测冰川厚度变化提供了宝贵的基础资料。 青藏高原典型冰川厚度变化数据的时间段为2000-2013年，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率30米。利用TanDEM-X双站InSAR数据和C波段 SRTM DEM，首先采用差分干涉测量方法高精度的生成TanDEM-X DEM，然后在进行DEM精确配准的基础上，通过对比不同时期获取的DEM数据，估算冰川厚度变化。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川冰厚变化存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川厚度变化数据集-数据说明。
江利明
该数据为2005年格陵兰岛地区ENVISAT-1卫星ASAR传感器获取的Wide Swath模式Level 1B级SAR数据，幅宽400km，空间分辨率为75m，绝对定位精度约为200米。 该SAR数据在存储时都是以时间增长为序的方式存储的，这使的下行轨道的图象为左右镜象，而上行轨道的图象为上下镜象。 该数据的命名规则如下例所示： ASA_IMS_1PPIPA 20050402_095556_000000162036_00065_16151_0388.N1 ASA: 产品标识,ASAR传感器 IMS: 数据的接收、处理信息(成像模式，如WS，WSS，IM，...) 1PPIPA:订制的编号 20050402: 数据获取的时间（UTC时间) 095556:地理位置（开始、结束） 000000162036:卫星轨道信息 00065:产品信任数据 16151:产品大小、结构信息 0388 => 校验码
惠凤鸣
黑河流域1km/5天合成叶面积指数（LAI）数据集提供了2010-2014年的5天LAI合成结果，该数据利用Terra/MODIS、Aqua/MODIS、以及国产卫星FY3A/MERSI和FY3B/MERSI传感器数据构建空间分辨率1km、时间分辨率5天的多源遥感数据集。多源遥感数据集可在有限时间内提供比单一传感器更多的角度和更多次的观测，但是，由于传感器的在轨运行时间及性能差异，多源数据集的观测质量参差不齐。因此，为更有效的利用多源数据集，算法首先对多源数据集进行了质量分级，根据观测合理性分为一级数据、二级数据、三级数据。三级数据为受薄云污染的观测，不用于计算。质量评估及分级的目的是为LAI反演时最优数据集的选择及反演算法流程设计提供依据。叶面积指数产品反演算法设计为区分山地平地、区分植被类型使用不同模型的神经网络法反演。基于全球DEM图和地表分类图，针对草地和农作物等连续植被采用PROSAIL模型，针对森林和山地植被采用坡面GOST模型。利用黑河上游森林和中游绿洲的地面实测数据生成的参考图，并将对应的高分辨率参考图升尺度到1km分辨率，与LAI产品进行比较，产品在农田和森林区域与参考值间均具有良好的相关性，总体精度基本满足GCOS规定的误差不超过 (0.5, 20%)的精度阈值。将本产品与MODIS、GEOV1和GLASS等LAI产品进行交叉对比，相比较参考值而言，本LAI产品精度优于同类产品。总之，黑河流域1km/5天合成LAI数据集综合利用多源遥感数据以提高LAI参数产品的估算精度、时间分辨率等，更好的服务于遥感数据产品的应用。
李静, 尹高飞, 仲波, 吴俊君, 吴善龙
2012年6月15日在大满加密观测区超级站附近的TerraSAR-X样方进行了卫星过境地面同步观测。TerraSAR-X卫星搭载X波段的合成孔径雷达（SAR），该日过境影像为HH/VV极化，标称分辨率3 m，入射角介于22-24°，过境时间为19:03（北京时间），主要覆盖中游人工绿洲生态水文试验区。本地面同步数据集可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分算法提供基本地面数据集。 样方及采样策略： 选择了超级站东南边的6个自然地块，面积约为100 m×100 m。样方西北角的一个地块为西瓜地，其他为玉米。样方的选择依据是：（1）考虑了不同植被种类，即西瓜和玉米；（2）样方的大小考虑到了可见光像元，100 m见方的大小可以保证至少4个30 m像元落在其中；（3）样方的位置选在超级站附近，交通便利，北面有超级站的观测，东西两侧各有一个WATERNET节点，为今后融入这些观测提供了可能；（4）此外，在样方四周，也有一些明显地物点，能够保证今后对SAR影像的几何纠正比较准确。 考虑到影像的分辨率，同步观测中，以5 m为间隔，采集了21条样线（东西分布），每条线5 m间隔共23个点（南北方向），使用4台Hydraprobe Data Acquisition System （HDAS，参考文献2）同时测量，通过测绳上的刻度和移动样线来控制采样间隔以弥补不能使用手持GPS的不足。 测量内容： 获取了样方上约500个点，每个点2次观测，即对覆膜玉米地，在每个采样点进行2次观测，1次膜内（数据记录中标记为a），1次膜外（数据记录中标记为b）；西瓜地虽然也覆膜，但考虑到并非水平铺设，只测量非覆膜位置土壤水分（两次数据记录中标记均为b）。由于HDAS系统采用POGO便携式土壤传感器，观测获得土壤温度、土壤水分（体积含水量）、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电实部及虚部。植被小组完成了生物量、LAI、植被含水量、株高、行垄距、叶绿素等的测量。 数据： 本数据集包括土壤水分观测和植被观测两部分，前者保存数据格式为矢量文件，空间位置即为各采样点位置（WGS84+UTM 47N），土壤水分等测量信息记录在属性文件中；植被采样信息记录在EXCEL表格中。
王树果, 马明国, 李新
黑河流域河道温度同步观测的目的在于获取TASI飞行期间不同位置河道同步温度，用于支持航空飞行TASI资料反演河道温度的验证和尺度效应分析。 本次试验的观测时间为2012年7月3日和2012年7月4日，选取了黑河流域中游的肃南桥、滨河新区、黑河桥、铁路桥、乌江桥、高崖水文站、板桥、平川桥、伊家庄、刘家桥10个位置的河面温度进行了同步观测，利用两种仪器测量不同位置的河道辐射温度，包括固定自记点温计（北师大2#、北师大3#）和手持式红外温度计（寒旱所H1#、H2#、H3#、H4#，遥感所Y1#、Y2#，北师大B1#、B2#），其中铁路桥和高崖水文站使用的是固定自记点温计，自动每6秒记录一次温度，其它8个点的河流断面温度采用手持式红外温度计人工观测，每隔2米设置一个观测点，每15分钟可以对整个河流断面观测一次，同时记录每个观测点的下垫面特征。每个仪器在使用之前均进行了黑体标定。观测数据以Excel存储。
何晓波, 家淑珍
在2012年中游航空遥感试验开展期间，在飞行时同步开展黑白布的光谱观测，在飞行前后针对中游典型下垫面开展地物波谱的观测，与为CASI、SASI和TASI航空飞行资料预处理提供基础数据集。 观测仪器： 中科院遥感所SVC-HR1024地物光谱仪（350-2500nm）和中科院对地观测中心ASD Field Spec 3地物光谱仪（350-2500nm），参考板。 测量方式： 测量地物前先垂直测量参考板辐射亮度，再垂直测量地物辐射亮度，测完地物后需再次测量参考板辐亮度。 数据内容： 本数据集包括光谱仪导出的原始光谱数据，SVC光谱仪记录数据 *.sig(可用SVC-HR1024配套软件打开，也可用记事本直接打开)，ASD光谱仪记录数据*.asd。还包括观测位置信息，记录表格等。 观测时间： 2012-6-15，SVC光谱仪观测EC矩阵内各种典型地物 2012-6-16，SVC光谱仪观测湿地站 2012-6-29，ASD光谱仪观测超级站和戈壁站，各种植被类型和裸土等 2012-6-29，ASD光谱仪与CASI飞行同步观测黑白布 2012-6-30，ASD光谱仪观测中游样带荒漠植被和裸土 2012-7-05，ASD光谱仪与CASI飞行同步观测黑白布 2012-7-07，ASD光谱仪在大满超级站开展玉米光谱日变化观测 2012-7-08，ASD光谱仪与CASI飞行同步观测黑白布 2012-7-08，ASD光谱仪在大满超级站开展玉米光谱日变化观测 2012-7-09，ASD光谱仪在大满超级站开展玉米光谱日变化观测 2012-7-10，ASD光谱仪在大满超级站开展玉米光谱日变化观测 2012-7-11，ASD光谱仪在大满超级站开展玉米光谱日变化观测
肖青, 马明国
生物生产力是指生物及其群体甚至更大尺度(包括生态系统及生物圈)生命有机体的物质生产能力，它随环境不同而发生变化，因此，它又成为环境变化和地球系统健康与否的指示物。植被的净初级生产力(Net Primary Productivity，NPP)指绿色植物在单位时间单位面积上由光合作用产生的有机物质总量(GPP)中扣除自养呼吸(Autotrophic Respiration，Ra)后的剩余部分。黑河流域的NPP产品主要围绕光能利用率模型的重要参数PAR以及FPAR进行了算法的改进和产品生产.提出了区分直射与散射辐射的FPAR反演模型以及基于静止与极轨卫星相结合的PAR反演方法。最终，利用光能利用率模型，生产黑河流域净初级生产力数据集。算法提高了数据产品的时空分辨率，产品精度也有了明显提高。
李丽, 仲波, 吴俊君, 吴善龙, 辛晓洲
差分GPS定位测量目的是通过与国家高等级控制点坐标联测，使多个测区统一到相同坐标系下并实现精确绝对定位，在2000国家大地坐标系下，完成黑河中游通量观测矩阵、葫芦沟小流域、天姥池小流域和大野口流域观测系统和靶标的精确定位。为实现航空、航天光学影像和SAR影像及机载LiDAR数据的几何纠正和绝对定位，完成地面控制点的布设和高精度测量。其中中游区域，在东、南、西、北、中5个方向各联测1个国家高等级控制点。 测量仪器: 有TRIMBLE R8 GNSS系统3套。 测量原则： 对于控制网加密点，采用与测区外围四个象限的高等级已知点网状联接且均匀分布于测区。对于地面控制点（GCP），采用地面布设靶标与选取独立地物的明显特征点（如房屋角点，道路交点、拐点等）且均匀分布于测区。测量时对于精度要求高的地面点，采用分别测量多次（至少三次）求平均值的原则。 测量方法： 试验区控制网加密，采用GPS静态测量与国家高等级控制网进行联测并解算，测量时多台GPS接收机在不同测站上进行静止同步观测，其观测时间严格按照控制网测量规范。 试验区地面点精确定位，采用GPS-RTK定位技术并利用国家高等级控制点来校正到当地坐标系，坐标采集时等流动站获得固定解再进行测量且单次测量持续观测时间为5S。 测量位置: （1）通量观测矩阵 通量观测矩阵核心区17个站点、LAS塔、WATERNET、SoilNET、BNUNET节点；CASI飞行区域地面控制点；雷达覆盖区域地面角反射器位置；激光雷达飞行区地面靶标位置。 （2）葫芦沟小流域 激光雷达飞行区地面靶标位置。 （3）天姥池小流域 激光雷达飞行区地面靶标位置。 （4）大野口流域 卫星影像几何校正地面控制点。 数据格式： GPS静态测量，原始数据格式为“.DAT”和“.T01”（或“.T02”）文件（或转换的RENIX数据）和“外业记录”。GPS-RTK测量，原始项目为“.job”文件（或转换的“.dc”文件）。 该试验结果以导出“.csv”数据格式提交，该文件可用Excel软件查看与编辑。 测量时间： 2012-6-19至2012-7-30
刘向锋, 马明国
2012年6月29日，在黑河中游的样带区域，利用运12飞机，搭载CASI传感器，开展了可见光/近红外高光谱航空遥感数据获取飞行试验。飞行相对高度2000米（海拔高3500米），CASI传感器波长范围分别为380-1050纳米，空间分辨率分别为1米。利用同步测量的地面数据和大气数据，经过几何和6S大气校正，得到地表反射率产品。参考样带区域地表覆盖类型实地调查数据，利用分层分类方法对两条航空飞行样带进行地表覆盖分类制图。
肖青, 刘良云
在2012年夏季LiDAR和WIDAS飞行期间，地面同步开展地面基站差分GPS的连续观测，获取同步的GPS静态观测数据，用于支持航空飞行数据的同步解算。 测量仪器: TRIMBLE R8 GNSS系统2套。 中国中纬ZGP8001套 测量时间和地点： 2012年7月19日，EC矩阵LiDAR飞行，在MJWXB（毛家湾西北）和SBMZ（什八民子）两个基站同时观测 2012年7月25日，上游葫芦沟小流域和天姥池小流域LIDAR飞行，在XT夏塘观测，中游张掖城区校验场LIDAR飞行，在MJWXB（毛家湾西北）观测 2012年7月26日，上游葫芦沟小流域和天姥池小流域LIDAR飞行，在XT夏塘观测，中游张掖城区校验场LIDAR飞行，在HCZ（火车站）观测 2012年8月1日，上游东西支WIDAS飞行，在YNG（野牛沟）观测 2012年8月2日，中游EC矩阵试验区WIDAS飞行，在HCZ（火车站）观测 2012年8月3日，中游EC矩阵试验区WIDAS飞行，在MJWXB（毛家湾西北）观测 数据格式： 差分预处理前原始数据格式。
刘向锋, 马明国
黑河流域250m/1km月合成植被覆盖度（FVC）数据集提供了2011-2014年的月FVC合成结果，该数据利用MODIS的植被指数产品MOD13A2和MOD13Q1，基于像元二分法生产。
仲波, 吴俊君
2012年7月10日，在黑河中游的30*30公里核心观测区域、临泽测区和黑河河道，利用运12飞机，搭载TASI传感器开展了热红外高光谱航空遥感数据飞行试验。飞行高度为2500米。TASI传感器波长范围为8-11.5微米，空间分辨率为3米。航空测量获取的数据，利用同步测量的坐标数据和大气数据，经过几何和大气校正，得到大气校正后的地表辐亮度，并进行温度发射率分离，得到地表温度数据。
肖青, 闻建光
本数据为利用2012年6月29日的航飞高光谱数据反演得到黑河流域中游核心试验区（5.5km*5.5km）的反照率产品，空间分辨率为5m.
肖青, 闻建光
2012年8月19日，在黑河中上游的核心观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064纳米，多次回波（1,2,3和末次）。小沙漠地区飞行绝对航高2900米，平均点云密度 点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DEM和DSM数据产品。
肖青, 闻建光
2012年8月19日，在黑河中上游的核心观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064纳米，多次回波（1,2,3和末次）。小沙漠地区飞行绝对航高2900米，平均点云密度 点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DEM和DSM数据产品。
肖青, 闻建光
本数据集包含HiWATER黑河中游人工绿洲试验区共计5个PLMR飞行日的土壤水分遥感反演产品，飞行日期分别为：2012年6月30日，7月7日，7月10日，7月26日，8月2日。利用三角度（7°，21.5°，38.5°）双极化共六个通道的PLMR亮温观测，并结合Levenberg-Marquardt优化算法，对土壤水分（SM)、植被含水量（VWC）和地表粗糙度参数（Hr）同时进行三参数反演，得到空间分辨率700m的土壤表面体积含水量（单位cm3/cm3，代表约5cm深度的平均含水量）。本数据集格式为asc，投影为UTM（中央经线47°N）。土壤水分的反演结果通过生态水文无线传感器网络和人工土壤水分同步观测数据进行了验证，结果表明土壤水分产品的总体精度在0.05cm3/cm3左右，其中7月7日与7 月10日的反演精度可达0.04cm3/cm3左右。利用PLMR亮温反演得到的黑河中游绿洲土壤水分数据集，可为流域陆面/水文模型及数据同化提供数据集，对于揭示绿洲灌溉空间格局以及发展土壤水分产品的尺度转换算法也有重要意义。
李大治, 晋锐, 亢健, 李新
在2012年中游航空遥感试验开展期间，对黑河中游核心观测区利用航飞CASI数据结合地面调查获得了高分辨率的土地覆盖数据。 分类方法： 基于CASI航空遥感数据，采用分层分类方法对该区域进行分类。树木、草地、裸地+建筑用地类别：综合运用基于像素与基于对象的分类方法。各种农作物类别：对于难以区分的类别，通过结合地面调查点，目视解译得到。 数据内容： 土地覆盖类型，包括玉米、韭菜、白杨、菜花、菜椒，土豆，青笋，果园，西瓜，四季豆，梨园，阴影，非植被和未分类14种地表类型。 观测地点： 黑河中游核心观测区，5*5矩阵。 观测时间： 本次调查时间从2012年6月25日。
张苗
2012年7月19日，在黑河中上游的核心观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064纳米，多次回波（1,2,3和末次）。中游地区飞行相对高度1500米（海拔高度2700米)，平均点云密度4点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DEM和DSM数据产品。
肖青, 闻建光
2012年6月26日在大满加密观测区超级站附近的TerraSAR-X样方进行了卫星过境地面同步观测。TerraSAR-X卫星搭载X波段的合成孔径雷达（SAR），该日过境影像为HH/VV极化，标称分辨率3 m，入射角介于22-24°，过境时间为19:03（北京时间），主要覆盖中游人工绿洲生态水文试验区。本地面同步数据集可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分算法提供基本地面数据集。 样方及采样策略： 选择了超级站东南边的6个自然地块，面积约为100 m×100 m。样方西北角的一个地块为西瓜地，其他为玉米。样方的选择依据是：（1）考虑了不同植被种类，即西瓜和玉米；（2）样方的大小考虑到了可见光像元，100 m见方的大小可以保证至少4个30 m像元落在其中；（3）样方的位置选在超级站附近，交通便利，北面有超级站的观测，东西两侧各有一个WATERNET节点，为今后融入这些观测提供了可能；（4）此外，在样方四周，也有一些明显地物点，能够保证今后对SAR影像的几何纠正比较准确。 考虑到影像的分辨率，同步观测中，以5 m为间隔，采集了21条样线（东西分布），每条线5 m间隔共21个点（南北方向），使用3台Hydraprobe Data Acquisition System （HDAS，参考文献2）同时测量，通过测绳上的刻度和移动样线来控制采样间隔以弥补不能使用手持GPS的不足。 测量内容： 获取了样方上约440个点，每个点2次观测，即对覆膜玉米地，在每个采样点进行2次观测，1次膜内（数据记录中标记为a），1次膜外（数据记录中标记为b）；西瓜地虽然也覆膜，但考虑到并非水平铺设，只测量非覆膜位置土壤水分（两次数据记录中标记均为b）。由于HDAS系统采用POGO便携式土壤传感器，观测获得土壤温度、土壤水分（体积含水量）、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电实部及虚部。因该区域植被开展了例行的5天一次采样观测，因此当日未开展专门的植被同步采样。 数据： 本数据集保存数据格式为矢量文件，空间位置即为各采样点位置（WGS84+UTM 47N），土壤水分等测量信息记录在属性文件中。
王树果, 马明国, 李新
2012年6月4日在大满加密观测区超级站附近的TerraSAR-X样方进行了卫星过境地面同步观测。TerraSAR-X卫星搭载X波段的合成孔径雷达（SAR），该日过境影像为HH/VV极化，标称分辨率3 m，入射角介于22-24°，过境时间为19:03（北京时间），主要覆盖中游人工绿洲生态水文试验区。本地面同步数据集可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分算法提供基本地面数据集。 样方及采样策略： 选择了超级站东南边的6个自然地块，面积约为100 m×100 m。样方西北角的一个地块为西瓜地，其他为玉米。样方的选择依据是：（1）考虑了不同植被种类，即西瓜和玉米；（2）样方的大小考虑到了可见光像元，100 m见方的大小可以保证至少4个30 m像元落在其中；（3）样方的位置选在超级站附近，交通便利，北面有超级站的观测，东西两侧各有一个WATERNET节点，为今后融入这些观测提供了可能；（4）此外，在样方四周，也有一些明显地物点，能够保证今后对SAR影像的几何纠正比较准确。 考虑到影像的分辨率，同步观测中，以5 m为间隔，采集了23条样线（东西分布），每条线5 m间隔共24个点（南北方向），使用4台Hydraprobe Data Acquisition System （HDAS，参考文献2）同时测量，通过测绳上的刻度和移动样线来控制采样间隔以弥补不能使用手持GPS的不足。 测量内容： 获取了样方上约550个点，每个点2次观测，即对覆膜玉米地，在每个采样点进行2次观测，1次膜内（数据记录中标记为a），1次膜外（数据记录中标记为b）；西瓜地虽然也覆膜，但考虑到并非水平铺设，只测量非覆膜位置土壤水分（两次数据记录中标记均为b）。由于HDAS系统采用POGO便携式土壤传感器，观测获得土壤温度、土壤水分（体积含水量）、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电实部及虚部。植被小组完成了生物量、LAI、植被含水量、株高、行垄距、叶绿素等的测量。 数据： 本数据集包括土壤水分观测和植被观测两部分，前者保存数据格式为矢量文件，空间位置即为各采样点位置（WGS84+UTM 47N），土壤水分等测量信息记录在属性文件中；植被采样信息记录在EXCEL表格中。
王树果, 李新
2012年7月19日，在黑河中游的核心试验区获取了机载激光LIDAR数据，可以提供高空间分辨率（米级）和高精度（20cm)的地表高程信息。 通过对机载激光雷达数据处理分别生成了DEM，DSM和点云密度图，在此基础上将DSM与DEM直接相减，得到黑河流域中游核心试验区植被高度产品，产品总体精度为88%。
肖青, 闻建光
2012年6月30日，在黑河中游的30*30公里核心观测区域、临泽测区和黑河河道，利用运12飞机，搭载TASI传感器开展了热红外高光谱航空遥感数据飞行试验。TASI传感器波长范围为8-11.5微米，空间分辨率为3米。飞行高度为2500米。航空测量获取的数据，利用同步测量的坐标数据和大气数据，经过几何和大气校正，得到大气校正后的地表辐亮度，并进行温度发射率分离，得到地表温度数据。
肖青, 闻建光
中游人工绿洲生态水文实验区地表温度同步观测的目的在于获取不同地表特征的日变化温度数据和热红外传感器飞行期间大棚薄膜、屋顶、道路、沟渠、水泥地等下垫面的同步地表温度，用于支持航空飞行TASI资料反演地表温度的验证和尺度效应分析。 1、观测时间、内容以及观测方式 2012年6月25日：沟渠和沥青公路使用手持式红外温度计进行观测，观测频率为5min一次。 2012年6月26日：沟渠和沥青公路使用手持式红外温度计进行观测，观测频率为5min一次；大棚薄膜和水泥地使用固定自记点温计进行观测，观测频率为1s一次。 2012年6月29日：水泥地使用手持式红外温度计进行观测，在TASI传感器进入观测上空时进行连续观测；大棚薄膜和水泥地使用固定自记点温计进行观测，观测频率为1s一次。 2012年6月30日：沥青公路、沟渠、裸土、西瓜地和田埂使用手持式红外温度计进行观测，TASI传感器进入观测上空时进行连续观测，其他时间每5min观测一次；大棚薄膜和水泥地使用固定自记点温计进行观测，观测频率为1s一次。 2012年7月10日：沥青公路、沟渠、裸土、西瓜地和田埂使用手持式红外温度计进行观测，TASI传感器进入观测上空每1min观测一次，其他时间每5min观测一次；水泥地使用固定自记点温计进行观测，观测频率为6s一次。 2012年7月26日：沥青公路、水泥地、裸土和西瓜地使用手持式红外温度计进行观测，WiDAS传感器进入观测上空进行连续观测，其他时间每5min观测一次；水泥地和大棚薄膜使用固定自记点温计进行观测，观测频率为6s一次。 2012年8月2日：玉米地和水泥地使用手持式红外温度计进行观测，其中玉米地观测根据WiDAS飞行的航带选择观测点，共选取了12个航带，每个航带下选择一个观测点在WiDAS传感器进入观测上空进行连续观测；水泥地和大棚薄膜使用固定自记点温计进行观测，观测频率为6s一次。 2012年8月3日：玉米地和水泥地使用手持式红外温度计进行观测，其中玉米地观测根据WiDAS飞行的航带选择观测点，共选取了14个航带，每个航带下选择3个观测点在WiDAS传感器进入观测上空进行连续观测；水泥地和大棚薄膜使用固定自记点温计进行观测，观测频率为6s一次。 2、观测仪器参数及标定 固定自记点温计的视场角约10°， 塑料薄膜架设高度约0.5m，水泥地面的架设高度约1m，均采用垂直观测；手持式红外温度计视场角为1°，观测比辐射率设为0.95。所有观测仪器在使用过程中分别于2012年7月6、2012年8月5和2012年9月20进行了3次标定。 3、数据的存储 所有观测数据均用Excel格式存储。
耿丽英, 家淑珍, 王宏伟, 王海波, 吴桂平, 陈书林, 彭莉, 董存辉
2012年7月19日，在黑河中上游的核心观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064纳米，多次回波（1,2,3和末次）。中游地区飞行相对高度1500米（海拔高度2700米)，平均点云密度4点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DEM和DSM数据产品。
肖青, 闻建光
2012年7月4日，在黑河中游的30*30公里核心观测区域、临泽测区和黑河河道，利用运12飞机，搭载TASI传感器开展了热红外高光谱航空遥感数据飞行试验。TASI传感器波长范围为8-11.5微米，空间分辨率为3米。飞行高度为1000米。航空测量获取的数据，利用同步测量的坐标数据和大气数据，经过几何和大气校正，得到大气校正后的地表辐亮度，并进行温度发射率分离，得到地表温度数据。
肖青, 闻建光
通过数据编程，2012年5月中旬获取了大野口流域WorldView-2立体像对数据。同年7-8月，在流域GPS差分大地控制网基础上，测得27个GPS像控点及检查点数据。在全野外GPS地面控制点基础上，利用数字摄影测量软件系统，对WorldView-2影像自带RPC文件进行校正。在立体模型上通过影像自动匹配技术，匹配60个均匀分布的高精度影像连接点快速提取黑河流域上游大野口子流域1米、2米数字高程模型（DEM）。同时，在阴坡森林覆盖区、大野口水库等重点区域进行DEM进行编辑，在地形特征变化大的地方测量一定数量的特征点、线数据，极大地提高了成果精度。通过外业控制点、模型保密点组成的检查点进行定量DEM验证，其高程中误差分别为1.9米和1.2米，达到1:2000比例尺2级高山地2米精度要求。
张彦丽, 马明国
通过数据编程，2012年5月中旬获取了大野口流域WorldView-2立体像对数据。同年7-8月，在流域GPS差分大地控制网基础上，测得27个GPS像控点及检查点数据。在全野外GPS地面控制点基础上，利用数字摄影测量软件系统，对WorldView-2影像自带RPC文件进行校正。在立体模型上通过影像自动匹配技术，匹配60个均匀分布的高精度影像连接点快速提取黑河流域上游大野口子流域1米、2米数字高程模型（DEM）。基于共线条件方程，利用数字微分纠正原理，选取立体像对中的正视影像生成大野口流域数字正射影像DOM。
张彦丽, 马明国
影像：MODIS影像 制备方法：清华ReDRAW遥感蒸散发模型计算 空间范围：黑河全流域 时间范围：2001-2014年月数据
王忠静, 郑航
利用ETWatch模型与系统完成黑河流域2014年1公里分辨率月尺度地表蒸散发数据与中游绿洲30米分辨率月尺度地表蒸散发数据集，该数据集为栅格影像数据，它的时间分辨率是逐月尺度，空间分辨率为1公里尺度（覆盖整个流域）与30米尺度（覆盖中游绿洲区），单位为毫米。数据类型包括月、季、年数据。 数据的投影信息如下： Albers 等积园锥投影， 中央经线：110度， 第一割线：25度， 第二割线：47度， 坐标西偏：4000000 meter。 文件命名规则如下： 1）1公里分辨率遥感数据集 每月累计ET值文件命名：heihe-1km_2014m01_eta.tif 其中heihe表示黑河流域，1km表示分辨率为1公里，2014表示2014年，m01表示1月份，eta表示实际蒸散数据，tif表示数据为tif格式； 每季累计ET值文件命名：heihe-1km_2014s01_eta.tif 其中heihe表示黑河流域，1km表示分辨率为1公里，2014表示2014年，s01表示1-3月，为第一季度，eta表示实际蒸散数据，tif表示数据为tif格式； 每年累计值文件命名： heihe-1km_2014y_eta.tif 其中heihe表示黑河流域，1km表示分辨率为1公里，2014表示2014年，y表示年，eta表示实际蒸散数据，tif表示数据为tif格式。 2）30米分辨率遥感数据集 每月累计ET值文件命名：heihe-midoasis-30m_2014m01_eta.tif 其中heihe表示黑河流域，midoasis表示中游绿洲区，30m表示分辨率为30米，2014表示2014年，m01表示1月份，eta表示实际蒸散数据，tif表示数据为tif格式； 每季累计ET值文件命名：heihe-midoasis-30m_2014s01_eta.tif 其中heihe表示黑河流域，midoasis表示中游绿洲区，30m表示分辨率为30米，2014表示2014年，s01表示1-3月，为第一季度，eta表示实际蒸散数据，tif表示数据为tif格式； 每年累计值文件命名： heihe-midoasis-30m_2014y_eta.tif 其中heihe表示黑河流域，midoasis表示中游绿洲区，30m表示分辨率为30米，2014表示2014年，y表示年，eta表示实际蒸散数据，tif表示数据为tif格式。
吴炳方
黑河流域1km/5day植被指数（NDVI/EVI）数据集提供了2015年的5天分辨率NDVI/EVI合成产品，该数据利用我国国产卫星FY-3数据兼具较高时间分辨率（1天）和空间分辨率（1km）的特点构造多角度观测数据集，在对多源数据集以及现有合成植被指数产品及算法进行分析的基础上，提出了基于多源数据集生产1km分辨率5天周期的全球合成植被指数产品算法体系。植被指数合成算法基本采用MODIS的植被指数合成算法，即基于半经验的Walthall模型的BRDF角度归一化方法、CV-MVC法和MVC法的算法体系。利用该算法体系，分别对一级数据、二级数据计算合成植被指数，并进行质量标识。多源数据集可在有限时间内提供比单一传感器更多的角度和更多次的观测，但是，由于传感器的在轨运行时间及性能差异，多源数据集的观测质量参差不齐。因此，为更有效的利用多源数据集，算法体系首先对多源数据集进行了质量分级，根据观测合理性分为一级数据、二级数据、三级数据。三级数据为受薄云污染的观测，不用于计算。在黑河中游农田、森林区域的验证结果表明，联合多时相、多角度观测数据的NDVI/EVI合成结果与地面实测数据具有较好的一致性（RMSE=0.105）。与MODIS MOD13A2产品的时间序列对比分析，充分显示了时间分辨率从16天提高到5天时，稳定的高精度的植被指数对植被生长细节的细致描述。总之，黑河流域1km/5day合成植被指数（NDVI/EVI）数据集综合利用多时相、多角度观测数据以提高参数产品的估算精度、时间分辨率等，更好的服务于遥感数据产品的应用。
李静, 柳钦火, 仲波, 杨爱霞
黑河流域2015年1km/5天合成叶面积指数（LAI）数据集提供了2015年的5天LAI合成结果，该数据利用Terra/MODIS、Aqua/MODIS、以及国产卫星FY3A/MERSI和FY3B/MERSI传感器数据构建空间分辨率1km、时间分辨率5天的多源遥感数据集。多源遥感数据集可在有限时间内提供比单一传感器更多的角度和更多次的观测，但是，由于传感器的在轨运行时间及性能差异，多源数据集的观测质量参差不齐。因此，为更有效的利用多源数据集，算法首先对多源数据集进行了质量分级，根据观测合理性分为一级数据、二级数据、三级数据。三级数据为受薄云污染的观测，不用于计算。质量评估及分级的目的是为LAI反演时最优数据集的选择及反演算法流程设计提供依据。叶面积指数产品反演算法设计为区分山地平地、区分植被类型使用不同模型的神经网络法反演。基于全球DEM图和地表分类图，针对草地和农作物等连续植被采用PROSAIL模型，针对森林和山地植被采用坡面GOST模型。利用黑河上游森林和中游绿洲的地面实测数据生成的参考图，并将对应的高分辨率参考图升尺度到1km分辨率，与LAI产品进行比较，产品在农田和森林区域与参考值间均具有良好的相关性，总体精度基本满足GCOS规定的误差不超过 (0.5, 20%)的精度阈值。将本产品与MODIS、GEOV1和GLASS等LAI产品进行交叉对比，相比较参考值而言，本LAI产品精度优于同类产品。总之，黑河流域1km/5天合成LAI数据集综合利用多源遥感数据以提高LAI参数产品的估算精度、时间分辨率等，更好的服务于遥感数据产品的应用。
李静, 尹高飞, 仲波, 吴俊君, 吴善龙
黑河流域1km/5天合成植被覆盖度（FVC）数据集提供了2015年的5天FVC合成结果，该数据利用Terra/MODIS、Aqua/MODIS、以及国产卫星FY3A/MERSI和FY3B/MERSI传感器数据构建空间分辨率1km、时间分辨率5天的多源遥感数据集。将全国划分为不同植被区划、地类，分别计算植被指数（NDVI）与FVC的转换系数，采用计算的转换系数查找表和1km/5天合成NDVI产品生产区域1km/5天合成FVC产品。黑河流域1km/5天合成FVC产品通过高分辨率数据可以直接获得植被覆盖比例，减轻低分辨率数据异质性的影响；另外，选择植被生长变化的典型时期，通过对每一个像元时间序列植被指数进行拟合得到每个像元对应的生长曲线参数；再配合土地利用图和植被分类图，寻找区域的代表性均一像元用于训练植被指数的转换系数。通过与黑河流域高分辨率ASTER参考FVC结果相比，首先联合地面实测数据，利用尺度上推方法，将黑河流域ASTER产品聚合到 1km 尺度得到ASTER聚合FVC数据，并与Geoland2项目发布的基于SPOT VEGETATION遥感数据的FVC产品（简称GEOV1 FCOVER）进行间接比较，根据三种数据FVC时间序列曲线图，结果表明：GEOV1的结果较ASTER 影像联合地面实测的结果偏高，黑河流域1km/5天合成FVC产品结果位于两者之间，在实验区内黑河流域1km/5天合成FVC产品优于GEOV1产品。总之，黑河流域1km/5天合成FVC数据集综合利用多源遥感数据以提高FVC参数产品的估算精度、时间分辨率等，更好的服务于遥感数据产品的应用。
穆西晗, 阮改燕, 仲波, 柳钦火
黑河流域30m/月植被指数（NDVI/EVI）数据集提供了2011-2014年的月度NDVI/EVI合成产品，该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率（组网后2天）和空间分辨率（30m）的特点构造多角度观测数据集，以平均合成MC法作为主算法进行合成，备用算法采用VI法。同时，将多源数据集主要观测角作为质量描述符的一部分，以辅助分析合成植被指数残留的角度效应。每月获取的遥感数据能够提供比单天传感器数据更多的角度和更多次的观测，但由于传感器的在轨运行时间及性能差异，多时相、多角度观测数据的质量参差不齐。因此，为有效利用多时相、多角度观测数据，本算法在利用多源数据集进行植被指数合成前，设计了对多源数据集的数据质量检查，去除了较大误差观测及不一致的观测。在黑河中游农田区域的验证结果表明，联合多时相、多角度观测数据的NDVI/EVI合成结果与地面实测数据具有较好的一致性（R2=0.89，RMSE=0.092）。总之，黑河流域30m/月合成植被指数（NDVI/EVI）数据集综合利用多时相、多角度观测数据以提高参数产品的估算精度、时间分辨率等，实现了稳定的标准化产品的从无到有，更好的服务于遥感数据产品的应用。
李静, 柳钦火, 仲波, 吴俊君, 吴善龙
黑河流域1km/5day植被指数（NDVI/EVI）数据集提供了2011-2014年的5天分辨率NDVI/EVI合成产品，该数据利用我国国产卫星FY-3数据兼具较高时间分辨率（1天）和空间分辨率（1km）的特点构造多角度观测数据集，在对多源数据集以及现有合成植被指数产品及算法进行分析的基础上，提出了基于多源数据集生产1km分辨率5天周期的全球合成植被指数产品算法体系。植被指数合成算法基本采用MODIS的植被指数合成算法，即基于半经验的Walthall模型的BRDF角度归一化方法、CV-MVC法和MVC法的算法体系。利用该算法体系，分别对一级数据、二级数据计算合成植被指数，并进行质量标识。多源数据集可在有限时间内提供比单一传感器更多的角度和更多次的观测，但是，由于传感器的在轨运行时间及性能差异，多源数据集的观测质量参差不齐。因此，为更有效的利用多源数据集，算法体系首先对多源数据集进行了质量分级，根据观测合理性分为一级数据、二级数据、三级数据。三级数据为受薄云污染的观测，不用于计算。在黑河中游农田、森林区域的验证结果表明，联合多时相、多角度观测数据的NDVI/EVI合成结果与地面实测数据具有较好的一致性（RMSE=0.105）。与MODIS MOD13A2产品的时间序列对比分析，充分显示了时间分辨率从16天提高到5天时，稳定的高精度的植被指数对植被生长细节的细致描述。总之，黑河流域1km/5day合成植被指数（NDVI/EVI）数据集综合利用多时相、多角度观测数据以提高参数产品的估算精度、时间分辨率等，更好的服务于遥感数据产品的应用。
李静, 柳钦火, 仲波, 杨爱霞
黑河流域土地利用覆盖数据集提供了2011-2015年的月度地表类型覆盖数据，该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率（组网后2天）和空间分辨率（30m）的特点构造时间序列数据，针对各类地物随时间变化呈现的NDVI时间序列曲线不同，对不同地物特征进行知识归纳，设定提取规则不同地物信息。黑河流域土地利用覆盖数据集保留了传统的土地利用图的基本类别信息，包括水体，城镇，耕地，常绿针叶林，落叶阔叶林等，同时增加了对耕地范围的作物精细分类（包括玉米、大麦、油菜、春小麦等主要作物信息）、更新了上游冰川、积雪等信息，使黑河流域的土地覆盖信息更为详细。 通过和黑河流域历史土地利用图以及其他植被覆盖产品相比，黑河流域土地利用覆盖数据集的分类效果在视觉上都要优于其他数据，利用黑河中游实地调研数据，中游的作物精细分类信息精度也较高。由Google Earth高清影像和实地调研数据对2012年的分类结果进行精度评价，总体精度达到92.19%。总之，黑河流域土地利用覆盖数据集不仅具有较高总体精度而且细化了耕地范围的作物信息，更新了冰川、积雪等地类信息，是精度更高、分类更细的黑河流域地表分类数据。
仲波, 杨爱霞
黑河流域30m/月合成光合有效辐射吸收比例（FAPAR）数据集提供了2011-2014年的月度LAI合成产品，该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率（组网后2天）和空间分辨率（30m）的特点构造多角度观测数据集，考虑不同植被类型，基于土地覆盖分类图，结合30m/月合成叶面积指数（LAI）产品，采用基于能量守恒的FAPAR-P模型，进行月合成FAPAR产品生产。算法从能量守恒原理出发，考虑植被间及土壤与植被间的多次反弹，也考虑了天空散射光等多种因素的影响，通过分析光子与冠层作用的过程，从光子在植被冠层内的运动和发生多次散射时的再碰撞概率相等为出发点，建立了均匀连续植被FAPAR模型。此外，分析多种影响因素对FAPAR模型的影响，其中土壤和叶片反射率、聚集指数、G函数在针对不同情况采用不同取值。算法具有很高的动态性，对于不同的土壤背景、植被类型、辐射条件、光照与观测几何、天气条件下获得的图像都能得到较好的结果。通过与2012年7月8日甘肃省张掖市盈科灌区玉米冠层PAR测量数据对比，30m/月合FAPAR产品与地面观测数据具有高度的一致性，与观测值误差小于5%。总之，黑河流域30m/月合成光合有效辐射吸收比例（FAPAR）数据集综合利用多时相、多角度观测数据以提高参数产品的估算精度、时间分辨率等，更好的服务于遥感数据产品的应用。
范闻捷, 柳钦火, 仲波, 吴俊君, 吴善龙
黑河流域1km/5天合成植被覆盖度（FVC）数据集提供了2011-2014年的5天FVC合成结果，该数据利用Terra/MODIS、Aqua/MODIS、以及国产卫星FY3A/MERSI和FY3B/MERSI传感器数据构建空间分辨率1km、时间分辨率5天的多源遥感数据集。将全国划分为不同植被区划、地类，分别计算植被指数（NDVI）与FVC的转换系数，采用计算的转换系数查找表和1km/5天合成NDVI产品生产区域1km/5天合成FVC产品。黑河流域1km/5天合成FVC产品通过高分辨率数据可以直接获得植被覆盖比例，减轻低分辨率数据异质性的影响；另外，选择植被生长变化的典型时期，通过对每一个像元时间序列植被指数进行拟合得到每个像元对应的生长曲线参数；再配合土地利用图和植被分类图，寻找区域的代表性均一像元用于训练植被指数的转换系数。通过与黑河流域高分辨率ASTER参考FVC结果相比，首先联合地面实测数据，利用尺度上推方法，将黑河流域ASTER产品聚合到 1km 尺度得到ASTER聚合FVC数据，并与Geoland2项目发布的基于SPOT VEGETATION遥感数据的FVC产品（简称GEOV1 FCOVER）进行间接比较，根据三种数据FVC时间序列曲线图，结果表明：GEOV1的结果较ASTER 影像联合地面实测的结果偏高，黑河流域1km/5天合成FVC产品结果位于两者之间，在实验区内黑河流域1km/5天合成FVC产品优于GEOV1产品。总之，黑河流域1km/5天合成FVC数据集综合利用多源遥感数据以提高FVC参数产品的估算精度、时间分辨率等，更好的服务于遥感数据产品的应用。
穆西晗, 阮改燕, 仲波, 柳钦火
黑河流域30m/月合成植被覆盖度（FVC）数据集提供了2011-2014年的月度FVC合成产品，该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率（组网后2天）和空间分辨率（30m）的特点构造多角度观测数据集，将全国划分为不同植被区划、地类，分别计算植被指数（NDVI）与FVC的转换系数，采用计算的转换系数查找表和月度合成NDVI产品生产区域月度合成FVC产品。黑河流域30m/月合成FVC产品通过高分辨率数据可以直接获得植被覆盖比例，减轻低分辨率数据异质性的影响；另外，选择植被生长变化的典型时期，通过对每一个像元时间序列植被指数进行拟合得到每个像元对应的生长曲线参数；再配合土地利用图和植被分类图，寻找区域的代表性均一像元用于训练植被指数的转换系数。通过黑河流域30m/月合成FVC产品与ASTER参考FVC结果相比，30m/月合成FVC产品的数值略高于ASTER参考结果，但总体偏差并不大，产品与参考值的均方根误差（RMSE）最大值小于0.175。此外，与河北怀来实验场地面测量数据对比，30m/月合成FVC产品总体上反映了植被生长季节性变化，与地面测量数据结果偏差小于0.1；同时与东北、华北、东南地区的多个流域植被盖度地面测量结果对比，30m/月合成FVC产品与地面测量数据整体误差在0.2以内。总之，黑河流域30m/月合成FVC数据集综合利用多时相、多角度遥感数据以提高FVC参数产品的估算精度、时间分辨率等，更好的服务于遥感数据产品的应用。
穆西晗, 阮改燕, 仲波, 吴俊君, 吴善龙, 柳钦火
黑河流域30m/月合成叶面积指数（LAI）数据集提供了2011-2014年的月度LAI合成产品，该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率（组网后2天）和空间分辨率（30m）的特点构造多角度观测数据集，考虑地表分类和地形起伏影响，算法针对不同植被类型特点选择适宜的一体化模型参数化方案，基于查找表方法反演LAI。每月获取的遥感数据能够提供比单天传感器数据更多的角度和更多次的观测，但由于传感器的在轨运行时间及性能差异，多时相、多角度观测数据的质量参差不齐。因此，为有效利用多时相、多角度观测数据，首先设计了数据质量检查方案。利用黑河上游大野口地区与中游盈科、临泽等地区的9个森林样方，20个农田样方和14个稀树草原样方的LAI地面观测数据验证7月份LAI，反演结果与测量结果吻合得很好，平均误差小于1；此外联合多时相、多角度观测数据的LAI反演结果与地面实测数据具有较好的一致性（R2=0.9，RMSE=0.42）。总之，黑河流域30m/月合成叶面积指数（LAI）数据集综合利用多时相、多角度观测数据以提高参数产品的估算精度、时间分辨率等，更好的服务于遥感数据产品的应用。
柳钦火, 范闻捷, 仲波
黑河流域植被物候数据集提供了2012年至2015年遥感物候产品。其空间分辨率为1km，投影类型为正弦投影。该数据采用MODIS LAI产品MOD15A2作为物候遥感监测数据源，MODIS陆地覆盖分类产品MCD12Q1作为辅助数据集进行提取。产品算法首先采用时间序列数据重建方法（BISE法）控制输入时间序列的数据质量；然后利用主算法（Logistic函数拟合法）与备用算法（分段线性拟合法）相结合的方式提取植被物候参数，实现算法互补，保证精度的同时提高可反演率。算法可提取一年最多三个生长周期，每个生长周期包含6个数据集，包括植被生长起点、生长峰值起点、生长峰值终点、生长终点、生长最快点、衰落最快点，同时记录了生长周期类型、生长季长度、质量标识等，共25个数据集。该物候产品降低了反演缺失率，提高了产品稳定性，数据集信息丰富，是相对可靠的。
李静
本数据为盈科绿洲农田观测的一个生长周期内的ASTER植被覆盖度数据集。数据观测从2012年5月30日开始到9月12日结束。 原始数据： 1、 ASTER的15m分辨率L1B反射率产品 2、 中游人工绿洲生态水文试验区植被覆盖度数据集 数据处理： 1、 对ASTER反射率产品进行预处理得到ASTER NDVI； 2、 通过NDVI-FVC非线性转换形式，利用ASTER NDVI与地面实测FVC得到不同时相的ASTER尺度下NDVI到FVC的转换系数； 3、 将此系数应用到ASTER影像上，得到15m分辨率的植被覆盖度； 4、 将15m分辨率ASTER FVC聚合，得到1km ASTER FVC产品
黄帅, 马明国
2008年6月01日在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区进行了机载红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）航空飞行的地面同步观测。WiDAS由4个CCD相机、1个中红外热像仪（AGEMA 550）和1个热红外热像仪（S60）组成， 能同时获取可见光/近红外（CCD）波段5个角度、中红外波段（MIR）7个角度和热红外波段（TIR ）7个角度的数据。地面同步观测数据包括ASD光谱仪数据、LAI、光合速率、FPAR、反照率、辐射温度、覆盖度和CE318太阳分光光度计大气参数数据。 测量内容： （1）热像仪ThermaCAM SC2000测量得到的辐射温度。测量对象为盈科绿洲玉米地内的玉米、小麦和裸土以及花寨子荒漠样地1的辐射温度。仪器获取视场角为24°×18°组分辐射温度数据，并同时拍摄同视场的光学照片。热像仪拍摄高度约为1.2m。 本数据包括原始数据与记录、仪器黑体定标数据。原始数据可利用配套处理软件ThermaCAM Researcher 2001，也可将数据在该软件中转换为其他格式，自行编程读取。仪器黑体定标数据以Excel格式存储。 （2）固定自记点温计测量的辐射温度数据。利用中科院遥感所固定自记点温计1号连续测量盈科绿洲玉米地的红外辐射温度数据。仪器的视场角约为10°，垂直向下观测，采样间隔高于1s。架设高度见数据文档。仪器设定比辐射率为1.0. 本数据包括原始数据与经过黑体定标、比辐射率纠正后的处理数据。均以Excel格式保存。 （3）光合有效辐射比率（FPAR：Fraction of Photosynthetically Active Radiation）数据，测量对象为盈科绿洲玉米地样地内的玉米与小麦。测量仪器为SUNSCAN冠层分析仪、数码相机。分上，下三段测量，并同时测量入射和反射PAR。二者比值即为光合有效辐射比率。本数据以Excel保存。 （4）ASD光谱仪数据。利用ASD（Analytical Sepctral Devices）光谱仪测量盈科绿洲玉米地、花寨子荒漠样地1的的光谱数据。其中，盈科绿洲玉米地测量仪器为北京大学的光谱仪（350-2500nm），采样方式为冠层垂直观测和条带观测；花寨子荒漠样地1测量仪器为中科院寒旱所光谱仪（350-2500nm），采样方式为东北-西南对角线，采样间隔30米，导出定标后原始数据，反射率需进一步计算。数据包括原始数据与记录数据、处理后的反射率数据。 本数据的原始数据为ASD标准格式，可利用其自带软件ViewSpec打开。处理后的反射率数据以Excel格式保存。 （5）反照率数据，测量对象为盈科绿洲玉米地内的行播玉米。测量仪器包含短波表的上表电压值，下表电压值，后经过表的敏感系数转换成反照率数据。下表视场半径R与探头高度H的关系为：R =10H。本数据以Excel存储。 （6）手持式红外温度计测量的辐射温度数据。测量对象为盈科绿洲玉米地、盈科绿洲小麦地的温度数据。玉米地的测量仪器为北师大的手持辐射计，采样方式为冠层垂直观测、条带观测、对角线观测。其中，度假村旁的玉米地利用手持式红外温度计和针式温度计测定了30米样方的玉米辐射温度和物理温度。小麦地使用寒旱所的一台手持式红外温度计测量小麦冠层及垄间裸土的条带温度。花寨子荒漠样地1采样方式为冠层垂直观测及冠层东北-西南对角线观测，垂直观测样方为30m宽。数据包括原始数据与记录数据、经过黑体定标后的温度数据。本数据的原始数据为Word的doc格式。处理后数据以Excel格式保存。 （7）CE318太阳分光光度计大气参数数据。利用法国CIMEL公司生产的太阳分光光度计测量得到的大气参数。测量地点为度假村活动室屋顶。下垫面主要覆盖类型：农作物和森林，Height = 1526m，文件中具体的坐标位置。 CE318太阳分光光度计通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量，水平能见度也可从CE318数据导出。本次测量采用了北京师范大学的CE318，其可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。 本数据包括原始数据和处理后的大气数据。原始数据以CE318特有文件格式*.k7存储，可用ASTPWin软件打开，并附带说明文件ReadMe.txt ；处理后文件包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。 数据结果以Excel格式保存。 （8）比辐射率数据。当日利用了W型比辐射率观测仪测量了花寨子荒漠样地1的裸土、植被比辐射率数据。该仪器在假设测量时间段内环境稳定的前提下，通过改变“冷热”辐射环境的四次测量来推算出地物的比辐射率。因此要获得地物比辐射率数据，需要依次测量：加盖加金板；不加盖加金板；加盖不加金板；不加盖不加金板。 数据类型以Word的表格格式存储。
陈玲, 何涛, 任华忠, 任智星, 阎广建, 张吴明, 徐瑱, 晋锐, 李新, 盖迎春, 舒乐乐, 蒋熹, 黄春林, 光洁, 李丽, 刘思含, 王颖, 辛晓洲, 张阳, 周春艳, 刘晓臣, 陶欣, 陈少辉, 梁文广, 李笑宇, 程占慧, 刘良云, 杨天付
2008年5月30日在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区进行了机载红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）航空飞行的地面同步观测。WiDAS由4个CCD相机、1个中红外热像仪（AGEMA 550）和1个热红外热像仪（S60）组成， 能同时获取可见光/近红外（CCD）波段5个角度、中红外波段（MIR）7个角度和热红外波段（TIR ）7个角度的数据。地面同步观测数据包括ASD光谱仪数据、LAI、光合速率、FPAR、反照率、辐射温度、覆盖度和CE318太阳分光光度计大气参数数据。 测量内容： （1）手持式红外温度计测量的辐射温度数据，测量对象为盈科绿洲玉米地、花寨子荒漠玉米地以及花寨子荒漠样地2的温度数据。玉米地的测量仪器为北师大的手持式红外温度计，采样方式为冠层垂直观测和条带观测。花寨子荒漠样地2采样方式为冠层对角线观测。数据包括原始数据与记录数据、经过黑体定标后的温度数据。本数据的原始数据为Word的doc格式。处理后数据以Excel格式保存。 （2）利用手持式红外温度计测量的组分温度。测量对象为盈科绿洲玉米地、盈科小麦地、花寨子荒漠玉米地的玉米和小麦。 当观测玉米时，组分温度指：① 玉米垂直冠层温度：垂直观测光照玉米叶片辐射温度； ②玉米裸土温度：玉米垄与垄之间光照裸土温度； ③塑料薄膜温度：玉米垄中塑料薄膜 当观测小麦时，组分温度指：① 小麦垂直冠层温度：垂直观测小麦冠层温度； ② 小麦半高温度：小麦植株1/2处高度； ③小麦底部温度：小麦植株1/3处高度； ④小麦裸土温度：小麦根部所在裸土垂直观测温度（非光照） 数据包括原始数据与记录数据、经过黑体定标后的温度数据。原始数据为Word的doc格式。处理后数据以Excel格式保存。 （3） 热像仪ThermaCAM SC2000测量辐射温度，测量对象为盈科绿洲玉米地内的玉米、小麦和裸土的辐射温度。仪器获取视场角为24°×18°组分辐射温度数据，并同时拍摄同视场的光学照片。热像仪拍摄高度约为1.2m。 包括原始数据与记录、仪器黑体定标数据。原始数据可利用配套处理软件ThermaCAM Researcher 2001，也可将数据在该软件中转换为其他格式，自行编程读取。仪器黑体定标数据以Excel格式存储。 （4）利用固定自记点温计测量的辐射温度数据，冠层多角度辐射温度数据，以及热红外遥感定标数据。其中，辐射温度测量样地为盈科绿洲玉米地样地、花寨子荒漠玉米地以及花寨子荒漠样地2。盈科绿洲玉米地样地有2台仪器，测量对象为玉米冠层。花寨子荒漠玉米地有1台仪器，测量对象为玉米冠层。荒漠样地有2台仪器，测量对象为植被（红砂）冠层和荒漠裸土。仪器的视场角约为10°，垂直向下观测，采样间隔为1s。架设高度见数据文档。仪器设定比辐射率为1.0。多角度辐射温度数据采用中科院遥感所的热辐射仪以多角度测量盈科玉米样地玉米垄与垄间裸土的植被冠层辐射温度。此外，热红外传感器的定标在度假村样地由1台固定自计点温计完成。 本数据包括原始数据与经过黑体定标、比辐射率纠正后的处理数据。均以Excel格式保存。 （5）植被覆盖度数据。测量对象为盈科绿洲玉米地样地。测量方式：利用自制覆盖度观测仪器，相机在距地面2.5m至3.5m高度拍摄地面照片，同时在照片范围内放置长度已知的物体（皮尺、竹竿等）来标定照片的面积大小，利用GPS确定照片拍摄的位置，并记录下与覆盖度、拍摄环境相关的信息。覆盖度原始数据包括覆盖度光学照片与覆盖度数据记录两部分。利用LAB色度空间变换技术，提取光学照片绿色植被覆盖度（参考覆盖度处理数据）。 覆盖度数据包括经过LAB色度空间变换提取的植被影像和植被覆盖度数据。植被覆盖度数据可由记事本打开。 （6） ASD光谱仪反射率数据和BRDF测量数据。利用ASD（Analytical Sepctral Devices）光谱仪测量盈科绿洲玉米地、花寨子荒漠样地2的光谱数据。其中，盈科绿洲玉米地测量仪器为中国科学院遥感应用研究所的光谱仪（350-2500nm），采样方式为冠层垂直观测和条带观测；度假村定标场测量仪器为北京大学光谱仪（350-2500nm），以进行CCD相机光谱定标。利用自制多角度观测架观测盈科玉米样地玉米垄和垄间裸土植被的主平面与垂直主平面冠层BRDF（二向性反射分布函数）。数据包括原始数据与记录数据、处理后的反射率数据。 本数据的原始数据为ASD标准格式，可利用其自带软件ViewSpec打开。数据集已将其导出为Excel格式。处理后的反射率数据以Excel格式保存。 （7）CE318太阳分光光度计大气参数数据：本数据集为利用法国CIMEL公司生产的CE318太阳分光光度计测量得到的大气参数。测量地点为度假村定标场。该仪器通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量，水平能见度也可从CE318数据导出。本次测量采用了北京师范大学的CE318，其可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。 本数据包括原始数据和处理后的大气数据。原始数据以CE318特有文件格式*.k7存储，可用ASTPWin软件打开，并附带说明文件ReadMe.txt ；处理后文件包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。 数据结果以Excel格式保存。 （8）土壤水分与土壤温度等数据，包括在花寨子荒漠样地1里面0-40cm的土壤水分，土壤温度和样地粗糙度数据。土壤水分测量利用换刀取样称重法，土壤温度用热电偶测得；粗糙度测量利用自制粗糙度板和照相法，沿花寨子荒漠样地1对角线每隔30m采样，采样方式为东西向和南北向各一次。数据以Excel保存。 （9）反照率数据，测量对象为盈科绿洲玉米地内的行播玉米。测量仪器包含短波表的上表电压值，下表电压值，后经过表的敏感系数转换成反照率数据。下表视场半径R与探头高度H的关系为：R =10H。本数据以Excel存储。 （10） 光合有效辐射比率（FPAR：Fraction of Photosynthetically Active Radiation）数据，测量对象为盈科绿洲玉米地样地内的玉米与小麦。测量仪器为SUNSCAN冠层分析仪、数码相机。分上，下三段测量，并同时测量入射和反射PAR。 FPAR=（到达冠层PAR－地表透射PAR－冠层反射PAR+地表反射PAR）/到达冠层PAR APAR=FPAR×到达冠层PAR 本数据以Word格式的表格保存。 （11）LAI等冠层结构数据，测量样地为盈科绿洲玉米地。测量方法为：利用皮尺、卷尺、直尺测量在盈科绿洲玉米地测量玉米和小麦每株各叶片的最大长度和最大宽度。利用室内扫描真实叶面积与最大长度和最小宽度的转换系数，获得叶面积指数。这天数据没有利用激光叶面积仪测量。 本数据以Excel保存在5月31日的数据中。
柴源, 陈玲, 何涛, 康国婷, 钱永刚, 任华忠, 任智星, 王颢星, 张吴明, 邹杰, 盖迎春, 舒乐乐, 王建华, 徐瑱, 光洁, 刘思含, 辛晓洲, 张阳, 周春艳, 刘晓臣, 陶欣, 梁文广, 王大成, 李笑宇, 程占慧, 杨天付, 黄波, 李世华, 罗震
2008年7月11日在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区进行了红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）飞行的地面同步观测。WiDAS由4个CCD相机、1个中红外热像仪（AGEMA 550）和1个热红外热像仪（S60）组成， 能同时获取可见光/近红外（CCD）波段5个角度、中红外波段（MIR）7个角度和热红外波段（TIR ）7个角度的数据。地面数据包括冠层辐射温度、植被光合作用速率、反照率、FPAR、热像仪数据、ASD光谱数据、冠层连续辐射温度、大气参数和大气水汽含量数据。 测量内容： （1）CE318太阳分光光度计大气参数数据 本数据集为北师大CE318太阳分光光度计测量得到的大气参数。测量地点为花寨子荒漠样地2。 太阳分光光度计CE318通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量，水平能见度也可从CE318数据导出。本次测量采用的北京师范大学的CE318，其可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。 本数据包括原始数据和处理后的大气数据。原始数据以CE318特有文件格式*.k7存储，可用ASTPWin软件打开，并附带说明文件ReadMe.txt ；处理后文件包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。 数据结果以Excel格式保存。 （2）热像仪测量地表辐射温度数据。测量仪器有遥感所热像仪和北师大热像仪，测量对象分别为盈科绿洲玉米地内的玉米、小麦和裸土的辐射温度以及花寨子荒漠样地2的植被和裸土的辐射温度。仪器获取组分辐射温度数据，并同时拍摄同视场的光学照片。热像仪拍摄高度约为1.2m。 本数据包括原始数据与记录、仪器黑体定标数据。原始数据可利用配套处理软件ThermaCAM Researcher 2001，也可将数据在该软件中转换为其他格式，自行编程读取。仪器黑体定标数据以Excel格式存储。 （3）LI-6400光合仪数据。 测量对象为盈科绿洲玉米地。作过程请参考联合试验操作规范。 其数据包括原始数据和处理数据。 原始数据以仪器自定义格式保存，可用记事本等常用软件打开。处理数据以Excel保存。 （4） ASD光谱仪数据。 利用ASD（Analytical Sepctral Devices）光谱仪测量盈科绿洲玉米地、花寨子玉米地、花寨子荒漠样地1和花寨子荒漠样地2的光谱数据。测量仪器为中国科学院遥感应用研究所的光谱仪（350-2500nm）和灰板。 数据包括原始数据与记录数据、处理后的反射率数据。 本数据的原始数据为ASD标准格式，可利用其自带软件ViewSpec打开。处理后的反射率数据以Excel格式保存。 （5）手持式红外温度计测量的辐射温度数据。测量对象为盈科绿洲玉米地和花寨子荒漠样地2，测量仪器分别为遥感所手持式红外温度计和北师大的手持式红外温度计。数据包括原始数据与记录数据、经过黑体定标后的温度数据。原始数据为Word的doc格式。处理后数据以Excel格式保存。 （6）光合有效辐射比率（FPAR：Fraction of Photosynthetically Active Radiation）数据 测量地点为盈科绿洲玉米地。测量仪器为SUNSCAN冠层分析仪、数码相机。分上，下三段测量，并同时测量入射和反射PAR。二者比值即为光合有效辐射比率。 本数据以Excel保存。 （7）固定自记点温计测量的辐射温度数据，仪器定标数据以及测量地点坐标。测量样地为花寨子荒漠玉米样地。仪器为北师大固定自记点温计。测量对象为玉米冠层。仪器的视场角约为10°，垂直向下观测，采样间隔为1s。架设高度见数据文档。仪器设定比辐射率为0.95。 本数据包括原始数据与经过黑体定标、比辐射率纠正后的处理数据。均以Excel格式保存。 （8）反照率数据，测量仪器为遥感所1号和2号短波辐射表，测量对象为盈科绿洲玉米地内的行播玉米。短波表的上表电压值，下表电压值，经过表的敏感系数转换成反照率数据。下表视场半径R与探头高度H的关系为：R =10H。本数据以Excel存储。
任华忠, 王天星, 阎广建, 李丽, 历华, 刘思含, 夏传福, 辛晓洲, 周春艳, 周梦维, 杨贵军, 李笑宇, 程占慧, 刘良云
2008年6月29日在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区进行了红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）飞行的地面同步观测，作为补充同步飞行观测。WiDAS由4个CCD相机、1个中红外热像仪（AGEMA 550）和1个热红外热像仪（S60）组成， 能同时获取可见光/近红外（CCD）波段5个角度、中红外波段（MIR）7个角度和热红外波段（TIR ）7个角度的数据。 地面数据包括ASD光谱仪数据、LAI、光合速率、FPAR、反照率、辐射温度、比辐射率、覆盖度和CE318太阳分光光度计大气参数数据。 测量内容： （1）CE318太阳分光光度计大气参数。测量地点为花寨子荒漠样地2。CE318太阳分光光度计通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量，水平能见度也可从CE318数据导出。本次测量采用了北京师范大学的CE318，其可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。 本数据包括原始数据和处理后的大气数据。原始数据以CE318特有文件格式*.k7存储，可用ASTPWin软件打开，并附带说明文件ReadMe.txt ；处理后文件包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。 数据结果以Excel格式保存。 （2）红外比辐射率数据。本数据为利用北京师范大学的便携式红外波谱仪102F测量的盈科绿洲玉米地内的玉米和小麦的光谱比辐射率数据。 102F可提供地物在2.0~25.0um光谱比辐射率，其中8~14um数值较为稳定。102F获得地物比辐射率时需要依次测量：暖黑体、冷黑体、目标物和已知比辐射率镀金板。两个黑体测量数据用于对仪器进行动态定标，镀金板测量用于消除大气下行辐射对目标辐射的影响。四次测量的原始文件类型分别为*.WBX，*.CBX，*.SAX和*.CBX，均可利用记事本等常见软件打开。*.RAX和*.EMX分别为地物的光谱辐亮度和102F本身提供的算法得到的比辐射率。 考虑到目标实际物理难以获得，从而使102F本身算法得到的比辐射率（*.EMX）易出现异常值。因此，本数据还提供了利用迭代光谱的TES（ISSTES）算法所得到的比辐射率数值。数据结果以Excel格式保存。 （3）LAI等结构参数数据 测量样地为盈科绿洲玉米地。测量方法为：利用皮尺、卷尺、直尺测量在盈科绿洲玉米地测量玉米和小麦每株各叶片的最大长度和最大宽度。利用室内扫描真实叶面积与最大长度和最小宽度的转换系数，获得叶面积指数。这天数据没有利用激光叶面积仪测量。 本数据以Excel保存在07月02日数据中。 （4）光合有效辐射比率（FPAR：Fraction of Photosynthetically Active Radiation）数据，测量对象为盈科绿洲玉米地样地内的玉米与小麦。测量仪器为SUNSCAN冠层分析仪、数码相机。分上，下三段测量，并同时测量入射和反射PAR。 FPAR=（到达冠层PAR－地表透射PAR－冠层反射PAR+地表反射PAR）/到达冠层PAR APAR=FPAR×到达冠层PAR 本数据以Word格式的表格保存。 （5）固定自记点温计测量的辐射温度。 测量对象为盈科绿洲玉米样地、花寨子荒漠玉米地和花寨子荒漠样地2。盈科绿洲玉米地有北师大和遥感所仪器各一台，花寨子荒漠玉米地有一台北师大仪器，连续测量了玉米冠层的辐射温度。花寨子荒漠样地2有2台仪器，测量对象为植被（红砂）冠层和荒漠裸土。仪器的视场角约为10°，垂直向下观测，采样间隔为1s。架设高度见数据文档。仪器设定比辐射率为0.95。本数据包括原始数据与经过黑体定标、比辐射率纠正后的处理数据。均以Excel格式保存。 （6）手持辐射计测量的组分温度。 测量对象为盈科绿洲玉米地、盈科小麦地和花寨子荒漠玉米地。在盈科绿洲玉米地观测有2台仪器，分别是北京师范大学的手持式辐射仪和热像仪。 当观测玉米时，组分温度指： ①玉米垂直冠层温度：垂直观测光照玉米叶片辐射温度；②玉米裸土温度：玉米垄与垄之间光照裸土温度；③ 塑料薄膜温度：玉米垄中塑料薄膜。 当观测小麦时，组分温度指：① 小麦垂直冠层温度：垂直观测小麦冠层温度；②小麦半高温度：小麦植株1/2处高度；③小麦底部温度：小麦植株1/3处高度；④小麦裸土温度：小麦根部所在裸土垂直观测温度（非光照） 数据包括原始数据与记录数据、经过黑体定标后的温度数据。原始数据为Word的doc格式。处理后数据以Excel格式保存。 （7）反照率数据。 测量对象为盈科绿洲玉米地内的行播玉米。测量仪器包含短波表的上表电压值，下表电压值，后经过表的敏感系数转换成反照率数据。下表视场半径R与探头高度H的关系为：R =10H。本数据以Excel存储。 （8）手持辐射计测量的辐射温度数据。 测量对象为盈科绿洲玉米地、花寨子荒漠玉米地、花寨子荒漠样地2的地表温度数据。玉米地的测量仪器为北师大的手持辐射计，采样方式为冠层垂直观测和条带观测。花寨子荒漠样地2采样方式为冠层东北-西南对角线观测。数据包括原始数据与记录数据、经过黑体定标后的温度数据。 本数据的原始数据为Word的doc格式。处理后数据以Excel格式保存。 （9）ASD光谱仪数据 利用ASD（Analytical Sepctral Devices）光谱仪测量盈科绿洲玉米地光谱数据。其中，盈科绿洲玉米地测量仪器为北京大学的光谱仪（350-2500nm），采样方式为冠层垂直观测和条带观测。导出原始数据，反射率需进一步计算。数据包括原始数据与记录数据、处理后的反射率数据。 本数据的原始数据为ASD标准格式，可利用其自带软件ViewSpec打开。处理后的反射率数据以Excel格式保存。
陈玲, 郭新平, 任华忠, 王天星, 肖月庭, 阎广建, 车涛, 盖迎春, 高帅, 历华, 李丽, 刘思含, 苏高利, 邬明权, 辛晓洲, 周春艳, 周梦维, 范闻捷, 沈心一, 余凡, 杨贵军, 刘良云
2007年10月19日-25日期间，在阿柔加密观测区天然草场开展了多频率、多极化、多角度的地基微波辐射计连续观测。包括X波段地基微波辐射计观测（2007年10月20日-25日），S波段地基微波辐射计观测（2007年10月20日-25日），K波段地基微波辐射计观测（2007年10月19日-24日），Ka波段地基微波辐射计观测（2007年10月20日-24日），主要观测目标为地表的冻融状态对微波亮温的影响。本数据可为发展和验证冻/融土的微波辐射传输正向模型和参数反演算法提供基础数据。 地基微波辐射计的连续观测在阿柔样方1开展，地表类型为干枯状天然草地。地面实况观测数据包括自记观测和人工观测两部分： 1）自记观测：温度探头获得的0cm、5cm、10cm、15cm和20cm土壤温度数据，观测时段为2007年10月21日-25日；TDR探头获得的浅层（0-5cm）、5cm、10cm、15cm及20cm土壤水分，观测时段从2007年10月19日-21日，两者观测时间步长均为5分钟； 2）人工观测：包括手持式外红温度计测量的地表辐射温度；玻璃管温度计测量的0cm、5cm、10cm、15cm和20cm土壤温度；针式温度计测量的0-5cm平均土壤温度，测量时间步长为30分钟，观测时段为2007年10月19日-21日。
白云洁, 曹永攀, 郝晓华, 晋锐, 李弘毅, 李新, 李哲, 秦春, 王维真
2008年4月5日-8日期间，在阿柔加密观测区平整裸土（N38º03.639'；E100º26.793'；2998m）开展了多频率多极化多角度的地基微波辐射计连续观测，包括S波段地基微波辐射计观测（4月6日-8日），C波段地基微波辐射计观测（2008年4月7日-8日），K波段地基微波辐射计观测（4月5日-8日）及Ka波段地基微波辐射计观测（4月5日）。主要观测目标为地表的冻融状态对微波亮温的影响。 该场地为平整裸土，初始含水量较干约14%，后经人工均匀浇水，含水量可达30%左右。土壤水热观测场布置在微波辐射计观测场东侧，包括5cm土壤温度自动观测（10分钟观测步长）；5cm，10cm，20cm和30cm土壤温度人工观测（采用针式温度计，1小时观测步长）；5cm，10cm，20cm和30cm土壤水分自动观测（10分钟观测步长）。本数据可为发展冻/融土壤的微波辐射传输正向模型和微波遥感反演模型提供基础数据。 本数据集包括7个文件，分别为：S波段地基微波辐射计观测数据，C波段地基微波辐射计观测数据，K波段地基微波辐射计观测数据，Ka波段地基微波辐射计观测数据，土壤温度自动观测数据，温度人工观测数据，土壤水分自动观测数据。其中水分数据和温度数据都以Excel表格存贮。
曹永攀, 车涛, 郝晓华, 晋锐, 李哲, 王维真, 吴月茹
2008年5月25日和6月22日在临泽站加密观测区开展荒漠过渡带样方调查。 调查的主要内容： 1．土壤剖面；土壤分层：0-10cm，10-20cm，20-30cm，30-40cm共计4层，东西样带和南北样带各1各剖面。观测项目：土壤水分和土壤温度。观测仪器与采样数量：土壤水分观测用环刀（体积50cm^3），每层1次；土壤温度观测用美国6310针式土壤温度计（15cm），每层2个重复。数据存储：Excel。测量时间：2008-05-25。 2．生物量调查；观测项目：生物量（干重和鲜重），有采样时照片。观测方法：收割法。观测地点：LY07样方周围，6个生物量收割法采样样方。红柳和沙拐枣单株植物较大，无法采用收割法，只按比例，将其中的一支或者两支剪下；其余采样样方均为50cm×50cm。数据存储：Excel。测量时间：2008-06-22。 3．植被覆盖度；测量方法：对角线法，即分别估测两条对角钱上植被的覆盖度（重叠部分只算1 次），按算术平均计算样地的总覆盖度。覆盖度观测与生物量观测同时进行。数据存储：Excel。测量时间：2008-06-22。
高松, 潘小多, 钱金波, 宋怡, 汪洋, 朱仕杰
2008年7月7日在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区进行了红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）、Landsat TM同步观测，地面数据包括ASD光谱数据、热像仪数据、组分温度、定标相关辐射温度、冠层连续温度、反照率、覆盖度和CE318太阳分光光度计大气参数数据、FPAR、叶绿素荧光。 测量内容： （1）中国科学院遥感所热像仪测得的辐射温度。测量对象为盈科绿洲玉米地的玉米、小麦和裸土的辐射温度。仪器获取组分辐射温度数据，并同时拍摄同视场的光学照片。热像仪拍摄高度约为1.2m。 本数据包括原始数据与记录、仪器黑体定标数据。原始数据可利用配套处理软件ThermaCAM Researcher 2001，也可将数据在该软件中转换为其他格式，自行编程读取。仪器黑体定标数据以Excel格式存储。 （2）反照率数据，测量对象为盈科绿洲玉米地内的行播玉米。测量仪器包含短波表的上表电压值，下表电压值，后经过表的敏感系数转换成反照率数据。下表视场半径R与探头高度H的关系为：R =10H。本数据以Excel存储。 （3）ASD光谱仪数据。利用中科院遥感所提供的光谱仪（350-1603nm），灰板测量盈科绿洲玉米地的光谱。利用北京农林科学院的光谱仪、灰板以及黑白布在飞机场测量了定标光谱。导出定标后的反射率的原始数据需进一步计算。数据包括原始数据与记录数据、处理后的反射率数据。 本数据的原始数据为ASD标准格式，可利用其自带软件ViewSpec打开。处理后的反射率数据以Excel格式保存。 （4）手持辐射计测量的组分温度。测量地点为盈科绿洲玉米地、花寨子玉米地。当观测玉米时，组分温度指：①玉米垂直冠层温度：垂直观测光照玉米叶片辐射温度； ② 玉米裸土温度：玉米垄与垄之间光照裸土温度；③ 塑料薄膜温度：玉米垄中塑料薄膜 当观测小麦时，组分温度指：① 小麦垂直冠层温度：垂直观测小麦冠层温度；②小麦半高温度：小麦植株1/2处高度；③小麦底部温度：小麦植株1/3处高度；④小麦裸土温度：小麦根部所在裸土垂直观测温度（非光照） 数据包括原始数据与记录数据、经过黑体定标后的温度数据。原始数据为Word的doc格式。处理后数据以Excel格式保存。 （5）手持辐射计测量的辐射温度数据。测量地点为盈科绿洲玉米地、花寨子荒漠玉米地、张掖飞机场跑道和花寨子荒漠样地2。数据内容具体包括：盈科绿洲玉米地的冠层平均温度、飞机场测量黑、白布得到的辐射温度定标数据、花寨子荒漠玉米地的条带温度、花寨子荒漠样地2对角线辐射温度以及样地内30m样方辐射温度。各个仪器的设定比辐射率为1.00。这天同时测量了组分温度。 数据包括原始数据与处理数据，处理数据为经过黑体定标后的温度。原始数据为Word的doc格式。处理后的数据以Excel格式保存。 （6）盈科绿洲玉米地内大豆（C3），玉米（C4）叶片光谱，光合，荧光及叶绿素信息。用遥感所SPAD叶绿素仪测量了空气温度、大豆叶片温度、玉米叶片温度，单位均为：摄氏度℃。叶片叶绿素含量用SPAD测量。 （7）遥感所ASD光谱仪（编号64831）和遥感所50%灰板测了叶片光谱。遥感所50％灰板定标数据，利用光谱仪配套定标灯数据，将光谱DN值转换为辐亮度值，并转换成可读Excel文件。并根据参考板反射率将参考板辐亮度转换为太阳辐亮度。即太阳辐亮度＝参考板辐亮度/参考板反射率。 （8）叶片荧光。所用仪器为北京农林科学院ImagingPam成像荧光仪。其中F：光照下打开饱和脉冲前记录的荧光；m'：光照下打开饱和脉冲记录的最大荧光；YII =（Fm'-F）/Fm'，PSII实际量子产量。成像荧光数据格式为pim文件，需用ImagingPam软件打开（可从http://www.zealquest.com下载安装程序及操作指南）。获取整幅图像荧光平均值（配套软件自动计算）。 （9）LI-6400光合仪测量叶片光合，数据参数见数据文件。 （10）固定自记点温计测量数据。测量盈科绿洲玉米地和花寨子玉米地内辐射温度。仪器分别为：中国科学院遥感所测温仪和北京师范大学的固定自记点温计。 中国科学院遥感所仪器采样间隔为0.05s，仪器设定比辐射率为1.0。架设高度见数据文档。北京师范大学仪器的视场角约为10°，垂直向下观测，采样间隔为1s，仪器设定比辐射率为0.95。 本数据包括原始数据与经过黑体定标、比辐射率纠正后的处理数据。均以Excel格式保存。 （11）光合有效辐射比率（FPAR：Fraction of Photosynthetically Active Radiation）数据，测量地点为盈科绿洲玉米地样地。测量仪器为SUNSCAN冠层分析仪、数码相机。分上，下三段测量，并同时测量入射和反射PAR。FPAR=（到达冠层PAR－地表透射PAR－冠层反射PAR+地表反射PAR）/到达冠层PAR APAR=FPAR×到达冠层PAR。本数据以Word格式的表格保存。 （12）CE318太阳分光光度计大气参数数据。利用法国CIMEL公司生产的太阳分光光度计测量得到的大气参数。测量地点为盈科绿洲玉米地。CE318太阳分光光度计通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量，水平能见度也可从CE318数据导出。本次测量采用了北京师范大学的CE318，其可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。 本数据包括原始数据和处理后的大气数据。原始数据以CE318特有文件格式*.k7存储，可用ASTPWin软件打开，并附带说明文件ReadMe.txt ；处理后文件包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞丽散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。处理数据以Excel格式保存。
陈玲, 任华忠, 王天星, 阎广建, 郝晓华, 王树果, 李丽, 历华, 刘思含, 苏高利, 夏传福, 辛晓洲, 周春艳, 周梦维, 李新辉, 余凡, 朱小华, 杨贵军, 程占慧, 刘良云
蒸散发监测对农业水资源管理、区域水资源利用规划和社会经济可持续发展至关重要。传统监测ET 方法的局限性主要在于无法做到大面积同时观测，只能局限于观测点上，因此人员设备成本相对较高，既不能提供面上的ET 数据，也不能提供不同土地利用类型和作物类型的ET 数据。利用遥感可以做到ET的定量监测，遥感信息的特点是既能反映地球表面的宏观结构特性，又能反映微观局部的差异。 本数据使用2012年6-9月份MODIS数据和M-SEBAL 模型以及基于参考蒸发比的时间尺度扩展方案估算了黑河中游整个生长季的蒸散发的时空分布，并使用地面观测数据对M-SEBAL 模型和时间尺度扩展方案进行了详细的评估。 其时间分辨率为逐日尺度，空间分辨率为250米，数据覆盖范围为黑河中游，单位为毫米。 数据的投影信息如下：UTM投影，47N
周彦昭, 周剑
基于遥感地表蒸散发模型ReDraw模式制备的近地表大气驱动数据估算了黑河流域2001-2010年逐月地表蒸散发。坐标系统为经纬度投影，空间范围为：96.5E–102.5E, 37.5N–43N。数据格式为GEOTIFF。
王忠静
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