本数据集来源于论文：（1）He, C., Liu, Z., Tian, J., & Ma, Q., (2014). Urban expansion dynamics and natural habitat loss in China: a multiscale landscape perspective. Global change biology, 20(9), 2886-2902.（2）Xu, M., He, C., Liu, Z., Dou, Y. (2016). How Did Urban Land Expand in China between 1992 and 2015? A Multi-Scale Landscape Analysis. PLoS ONE 11(5): e0154839。本数据集的制作流程主要包括：（1）对夜间灯光数据、植被指数数据和地表温度数据进行预处理，得到了1992-2020年覆盖全国范围的多源遥感数据；（2）通过经济分区、选取训练样本、支持向量机分类和年际序列订正，获取城市建成区动态信息。利用Landsat TM/ETM+数据进行精度评价，得到Kappa系数为0.60，总体精度为92.62%。该数据集已用于评估城市扩展过程对自然生境和耕地的影响，能够为理解中国城市扩展过程及其影响提供数据支持。
何春阳, 刘志锋, 许敏, 卢文路
透明度，作为一种最直观地反映水质特性的指标之一，能够综合地反映水体生态系统的营养状态。光学遥感技术为监测大范围湖泊（包括水库）透明度变化提供了可能。中国湖泊（>1公顷）透明度的年均值数据集覆盖时间从1990到2018年，时间分辨率为5年一期，空间分辨率为30米，使用的数据源为GEE平台的Landsat 长时间序列天顶角反射率产品数据。中国的青藏高原、蒙新高原和东北湖区的影像选择时间主要集中在每年5-10月的非冰期。研究团队利用3种实测透明度数据集进行中国湖泊透明度反演模型的构建与验证。第一种数据集是本研究团队在2004-2018年获取的野外实测数据，该数据集的3/4（976）用来建立模型（红/蓝波段比算法），精度为R2=0.79， rRMSE=61.9%；剩余的1/4（325）用来验证模型，精度为R2=0.80， rRMSE = 57.6%。另外两种数据集是用来验证透明度反演模型的时间迁移性，其中一种数据集是2007-2009年期间由中科院南京地理与湖泊研究所进行湖泊调查获取的实测数据（340），精度为R2=0.78，rRMSE = 59.1%；另一种数据集是1980s-1990s期间第一次湖泊调查结果（229），精度为R2=0.81，rRMSE = 50.6%。模型验证结果表明，透明度反演结果在时空上具有较好的精度和稳定性。最后，基于透明度反演模型，在GEE云平台上编写去云算法、水体指数算法等来实现中国湖泊透明度的反演。该数据集信息有助于决策者或者环境管理者更好改善和保护水质，维持区域的可持续发展。
陶慧, 宋开山, 刘阁, 王强, 温志丹
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
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