植被覆盖度（Fractional vegetation cover, FVC）表示植被地面垂直投影面积与研究区总面积的百分比，是衡量生态保护和生态恢复有效性的重要指标，被广泛应用于气候、生态和土壤侵蚀等领域。FVC不仅是反映植被生产能力的理想参数，而且在评估地形差异、气候变化和区域生态环境质量时也能发挥较好的作用。本研究工作主要是对两套GLASS FVC数据进行后处理，通过数据融合、剔除异常值和剪裁后给出较为可靠的2013年和2018年的环北极圈（范围为北纬66°以北）和青藏高原（范围为北纬26°到39.85°，东经73.45°到104.65°）的植被覆盖度情况。
叶爱中
本数据集是一个包含接近35年（1984-2018）的全球高分辨率光合有效辐射数据集，其分辨率为3小时/逐日/逐月，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于生态过程模拟和全球碳循环的理解。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据、MERRA-2气溶胶数据以及MODIS反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明，该数据集的精度通常比CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来生态过程模拟的研究和全球二氧化碳通量的估算。
唐文君
此数据集是基于中科院中国土地利用现状遥感监测数据集，经过裁剪、拼接等操作得到的1985年祁连山国家公园土地利用类型的数据。数据生产制作是利用Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成，得到的矢量数据。土地利用类型包括耕地、森林、灌木林、草地、湿地、水体、苔原、人造表面、裸地、冰川和永久积雪这10个一级类型。可以分析祁连山区域历史的土地利用类型，并结合当前的土地利用类型数据，分析祁连山区域土地利用类型的变化。
年雁云
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
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是一种基于新型地表温度时间分解模型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.08K至0.16K，偏差标准差（STD）为1.12K至1.46K。基于分布于黑河流域、东北、华北和华南地区的15个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-0.06K至-1.17K，RMSE为1.52K至3.71K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日2次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2021年（注：通过外推方式将缺少Aqua MODIS LST产品时段内的全天候地表温度补齐）；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2021）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
周纪, 张晓东, 唐文彬, 丁利荣, 马晋, 张旭
1）意义：建设用地是人类活动的最高级表现之一。自然资源的消耗与生态环境的变化可以与建设用地的发展紧密的联系起来。本数据反映了中国7个省/直辖市，同时也是城镇化快速推进的重要地区，从1990年到2019年的30m空间分辨率的高精度建设用地演变情况。 2）数据来源：Landsat系列卫星数据；中国区域地面气象要素驱动数据集（1979-2018）；SRTM 30m 高程数据 3）加工方法：采用监督分类的方法，利用随机森林算法和傅里叶变换处理特征波段，并基于目视解译的控制点进行分类。 3-1）光谱特征的获取：首先筛选出含运量<20%的Landsat图像，并以3年为单位将这些图像叠加，然后取每个叠加像元的中间值作为目标像进行拼接，得到整个研究区的无云图像。此方法也能较好的去除Landsat7数据的条带影响。 3-2）时间特征的获取：对云量筛选并进行3年叠加的每个像元，遵循最小均方差的拟合原则进行离散傅里叶变换，得到每个像元在时间纬度上的“波峰”，“波谷”和“相位”作为时间特征。 此方法能较好的消除“裸地”对建设用地提取的影响，因为裸地有可能在春夏季节被植被覆盖，其时间特征与建设用地具有较大的差别。 3-3）气象与地形特征的提取：气象特征由中国区域地面气象要素驱动数据集（1979-2018）计算获得：将该数据集按照与Landsat相同的时间间隔进行叠加，并且求得每个像元的平均值作为气象特征（由于缺少2019的气象数据，最后一期的气象特征由2017和2018两年数据计算得到）。地形特征（高程，坡度）采用SRTM-30m数据。 详细方法和代码可见：https://github.com/wangjinzhulala/North_China_Plain_GEE_Organized 4）数据质量：所有年限的总体精度均优于94%。 5）应用前景：区域城市扩张模拟；城市化的环境影响估算；粮食安全和可持续发展量化。
王金柱
该数据集依据中分辨率长时间序列遥感影像Landsat，通过影像融合、遥感解译、数据反演等多种方式获得青藏高原1990/1995/2002/2005/2010/2015六期生态系统类型情况分布图，作出25年（1990-2015）青藏高原生态本底图，空间参考系统为Krasovsky_1940_Albers，空间分辨率为1000m。青藏高原各类生态系统面积统计表明，1990-2015年间，林地、草地面积略有减少，城镇用地、农村居民点及其他建设用地面积增加，河流、湖泊等水体面积增加，永久性冰川积雪面积减少。该图集可用于青藏高原生态工程的规划、设计及管理，并可作为生态系统现状的基准，用于阐明青藏高原重大生态工程建设的时空格局，揭示青藏高原生态系统格局和功能的变化规律和区域差异。
赵慧, 王小丹
青藏高原是全球气候变化的敏感区域。地表温度（Land Surface Temperature, LST）作为地表能量平衡中的主要参数，表征了地气间能量和水分交换的程度，广泛应用于气象气候、水文、生态等领域的研究中。青藏高原的陆地-大气相互作用等研究，迫切需要较长时间序列和较高时空分辨率的全天候地表温度数据集。然而，该区域较为频繁的云覆盖特征，使现有卫星热红外遥感地表温度数据集的使用受到较大的局限。 相较于2019年发布的前一个版本——中国西部逐日1km空间分辨率全天候地表温度数据集（2003-2018）V1，本数据集（V2）采用了一种新的制备方法，即基于新型地表温度时间分解模型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。该方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。以MODIS LST为参考值时，该数据集在白天和夜间平均偏差（MBE）分别为-0.28 K和-0.29 K，偏差标准差（STD）分别为1.25 K和1.36 K。基于青藏高原和黑河流域的6个站点实测数据的检验结果表明，晴空条件下，本数据集在白天/夜间与实测LST均具有高度的一致性，其MBE为-0.42~0.25 K/-0.35~0.19 K；均方根误差 （RMSE）为1.03~2.28 K/1.05~2.05 K；非晴空条件下，本数据集在白天/夜间的MBE为-0.55~1.42 K/-0.46~1.27 K；RMSE为2.24~3.87 K/2.03~3.62 K。与V1版本的数据相比，两种全天候地表温度均在空间维度上表现除了空间无缝（即无缺失值）的特性，且在大部分区域内，两种全天候地表温度的空间分布和幅值均与MODIS地表温度高度一致。然而，在AMSR-E/AMSR2轨道间隙亮温缺失的区域内，V1版本的地表温度产生了低估。TRIMS地表温度与V1版本地表温度在AMSR-E/AMSR2轨道间隙外的质量接近，而在轨道间隙内前者的质量更加可靠。因此，建议用户使用V2版本。 本数据集的时间分辨率为逐日2次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2021年（注：通过外推方式将缺少Aqua MODIS LST产品时段内的全天候地表温度补齐）。本数据集的空间范围包括青藏高原为核心的我国西部及周边地区（72°E-104°E，20°N-45°N）。因此，本数据集的缩写名为TRIMS LST-TP（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST – Tibetan Plateau），以便用户使用。
周纪, 张晓东, 唐文彬, 丁利荣, 马晋, 张旭
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
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
本数据集覆盖中国西部，为八十年代左右，TM遥感影像 数据属性： Pixel Size:30-meter reflective: Bands 1-5 and 7 60-meter thermal: Band 6 Output Format:GeoTIFF Resampling method:cubic convolution (CC) Map Projection:UTM – WGS 84 Polar Stereographic for the continent of Antarctica. Image Orientation:Map (North Up) 数据部分下载自USGShttp://eros.usgs.gov/网站，部分从各个项目收集而来。 数据文件夹命名为影像所在的行列号，文件夹内包括TM7个波段的影像(*.tif)，头文件(*.met,*.hdr)和缩略图(jpg)。影像文件命名格式为行列号_TM影像标志（5t），影像获取时间_波段号。
EROS DATA CENTER
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
关注我们
时空三极环境大数据平台 © 2018-2020 陇ICP备05000491号 | All Rights Reserved
｜ 
京公网安备11010502040845号
数据中心技术支持: 数云软件
