沱沱河源区植被类型图是基于 319 个地面采样点数据结合随机森林(RF)分类方法进行创建的。随机森林分类器的16个输入变量包括了Landsat-8的可见光、短波红外和热红外波段值及其反演的植被指数和地表温度数据等。根据研究区的植被特征及多年冻土模拟的需要，该图对高寒沼泽草甸(alpine swamp meadow)、高寒草甸(alpine meadow)、高寒草原(alpine steppe)和高寒沙漠(alpine desert )等4种植被类型进行了分类。图件的空间分辨率为30 m，可以提供更细节的植被类型的位置信息。
邹德富, 赵林, 刘广岳, 杜二计, 胡国杰, 李智斌, 吴通华, 吴晓东, 陈杰
该数据集包含了2018年长江源区人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了从1992到2015年的逐年黄河源、长江源、澜沧江三个源区的土地覆盖数据集。共包括了22种基于UN Land Cover Classification System的土地覆盖类型。集成了NOAA AVHRR, SPOT, ENVISAT, PROBA-V等植被分类产品。在中国区，（1）首先结合我国1：10万植被分类（2007）进行了质量订正和控制；（2）我国植被分类中侧重与气候区的结合，在订正CCI-LC时与我国气候区划相结合，与我国气候区划类型对应的植被类型相结合，全面订正了数据标签。
魏彦强
该数据集包含了黄河源、长江源、澜沧江三个源区的最大值合成法生产的NPP产品数据。MOD13Q1、MOD17A2以及MOD17A2H遥感产品数据来自于NASA网站（http://modis.gsfc.nasa.gov/）。MOD13Q1产品的分辨率为250 m, 16 d合成产品。MOD17A2和MOD17A2H产品数据都是8 d合成产品, MOD17A2的分辨率为 1000 m, MOD17A2H的分辨率为500 m。最终合成的MODIS NPP产品的分辨率为1km。 下载的MOD13Q1、MOD17A2、MOD17A2H遥感数据产品, 格式为HDF, 该数据已经过大气校正、辐射校正、几何校正和去云等处理。1）MRT投影转换。将下载的数据产品进行格式和投影转换, 将HDF格式转换为TIFF格式, 将投影转换为UTM投影, 输出250 m分辨率的NDVI、250 m分辨率的EVI、1000 m和500 m两种分辨率的净光合PSNnet。2）MVC最大值合成。将与地面实测数据同期的NDVI、EVI、PSNnet采用最大值合成, 得到与实测数据对应的值。采用最大值合成法可以有效减少云、大气、太阳高度角等的影响。3)基于NASA-CASA模型生成NPP年值。
Kamel Didan*, Armando Barreto Munoz, Ramon Solano, Alfredo Huete
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