本数据集数据源为：欧洲航天局多光谱卫星Sentinel-2卫星。其中包含2017年青藏高原湖泊CDOM和DOC年均值数据。使用方法：基于实测样点的CDOM数据，提取影像反射率信息，通过皮尔森相关性分析选择最佳预测变量，构建多元逐步回归CDOM 预测模型，获得青藏高原水体CDOM结果。由于CDOM与DOC具有很好的相关性，所以DOC预测结果通过CDOM计算。最终青藏高原CDOM模型的调整R²达到0.81。
宋开山
基于我国高分一号及二号数据，采用深度学习分类方法，结合人工目视解译修正，生产出青藏工程走廊冻融灾害分布数据。数据地理范围为青藏公路西大滩至安多段沿线40km范围。数据包括热融湖塘分布数据及热融滑坡分布数据。该数据集可为青藏工程走廊冻融灾害的研究工作及工程防灾减灾提供数据基础。青藏公路西大滩至安多段沿线40km范围冻融灾害空间分布基于国产高分二号影像数据自制。首先，利用深度学习方法从高分二号数据中提取泥流阶地区块；然后，利用ArcGIS进行人工编辑，将数据解译后合在一张图上可现实。
牛富俊, 罗京
地表实际蒸散发是陆表水循环的关键环节，同时也是能量平衡的重要支出项，且与地表碳收支密切相关，其准确估算不仅对于研究地球系统和全球气候变化具有重要意义，而且对于水资源有效开发利用、农作物需水生产管理、旱情监测和预测、天气预报等方面具有十分重要的应用价值。ETMonitor全球逐日1公里分辨率地表实际蒸散发数据集是基于多参数化、适用于不同土地覆盖类型的地表蒸散发遥感估算模型ETMonitor计算得到，输入数据主要采用的遥感数据包括GLASS产品（叶面积指数、植被覆盖度和反照率）、MODIS产品（地表覆盖、积雪覆盖）、动态地表水体覆盖、ESA CCI土壤水分、GPM降水等，并结合欧洲中期天气预报中心的ERA5全球大气再分析数据等。利用ETMonitor模型在日尺度上估算1公里分辨率像元尺度的植被蒸腾、土壤蒸发、冠层降水截留蒸发、水面蒸发和冰雪升华，并对各分量求和获得逐像元逐日蒸散发量。利用FLUXNET等地面观测数据进行直接验证，估算结果与地面实测数据一致性较好，逐日蒸散发验证RMSE为0.93mm/d，误差为0.08 mm/d，相关系数为0.75。本数据集将ETMonitor估算获得的逐日蒸散发值（https://doi.org//10.12237/casearth.6253cddc819aec49731a4bc2）进行累积求和运算，获得逐月蒸散发，并转为经纬度投影进行公开发布。本数据集覆盖全球，时间步长为每月，空间分辨率为1公里，单位为mm/月，数据类型为整型，缩放系数为0.1，无效值填充-1。
郑超磊, 贾立, 胡光成
及时准确地监测绿洲的时空格局和动态变化对干旱区社会经济的可持续发展至关重要。本研究基于1986年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2018年、2020年共计9期Landsat TM/OLI影像数据，采用OSTU阈值法和人工目视解译相结合的方法获取1986~2020年河西走廊绿洲分布数据，并结合高分辨率Google Earth影像和实地验证数据基于混淆矩阵的方法建立随机样点验证绿洲提取结果的准确性。河西走廊绿洲数据的总体精度超过94%，Kappa系数超过0.88。本数据集可以为河西绿洲生态环境保护提供数据支持。
颉耀文, 张学渊, 刘怡阳, 黄晓君, 李汝嫣, 宗乐丽, 肖敏, 秦梦瑶
青藏高原六大外流河（黄河、金沙江、雅砻江、怒江、澜沧江、雅鲁藏布江）平滩流量条件下河流表面SHP矢量数据，以1km为步长的平滩流量下河宽和面积的SHP矢量和XLS表格数据。 基于现场实测水文和大断面数据（1967-2020年），结合洪水频率分析，确定六大水系沿程的平滩流量、日期和河宽；采用MNDWI指数分别从Sentinel-2（2017-2020年）和Landsat5/7/8（1984-2020年）影像中提取平滩流量下河流表面矢量。 该数据库可作为全球水文数据集的补充，为研究青藏高原河床演变、河流生态、水文模拟、河流水-气界面物质交换等提供基础数据。
李丹, 薛源, 覃超, 吴保生, 陈博伟, 汪舸
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
NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关。是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。根据该参数,可以知道不同季节的农作物对氮的需求量, 对合理施用氮肥具有重要的指导作用。植被修正指数Correct NDVI (C-NDVI) 是剔除气候要素（气温、降水等）对NDVI的影响后的NDVI的值。以降水为例，降水对植被生长影响的滞后效应的研究表明，不同地区由于植被组成和土壤类型的差异，降水影响的滞后时间不同。本研究工作主要是对MODIS NDVI数据进行后处理，首先将当月NDVI值与本月的降水量、本月与上月的降水量的平均值、本月与上两个月的降水量的平均值等分别进行相关分析,确定最优的滞后时间。将NDVI与降水和气温做回归分析，得到相关的系数，然后通过MODIS NDVI与气候因子回归的NDVI的差值计算出校正的NDVI值。我们利用气候数据对NDVI进行修正后给出可靠的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°）的植被修正指数。数据空间分辨率为0.5度，时间分辨率为月度值。
叶爱中
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（即总初级生产力，Gross Primary Productivity，GPP）中扣除自养呼吸后的剩余部分，NPP作为陆地生态系统的水循环、养分循环和生物多样性变化的基础，是估算地球支持能力和评价陆地生态系统可持续发展的重要生态指标。本数据集包括祁连山区域2021年月度合成30m NPP产品。采用最大值合成（Max value composition, MVC）方法，利用Landsat8和sentinel 2红光和近红外两个通道的反射率数据，实现对地表月度NDVI产品的合成，进而计算NPP。
吴俊君, 李艺, 仲波
叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）定义为地面单位投影面积内叶片总面积的一半，是描述植被的核心参数之一。LAI控制着植被的许多生物、物理过程，如光合、呼吸、蒸腾、碳循环和降水截获等，同时为植被冠层表面最初的能量交换提供定量化的信息，是一个十分重要的研究植被生态系统结构和功能的参数。本数据集包括祁连山区域2021年月度合成30m LAI产品。采用最大值合成 (Max value composition, MVC) 方法，利用Landsat8和sentinel 2红光和近红外两个通道的反射率数据，实现对地表月度NDVI产品的合成，进而计算LAI。
吴俊君, 李艺, 仲波
归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是近红外波段的反射率值与红光波段的反射率值之差比上近红外波段的反射率值与红光波段的反射率值之和。植被指数合成是指在适当合成周期内选出植被指数最佳代表，合成一幅空间分辨率、大气状况、云状况、观测几何、几何精度等影响最小化的植被指数栅格图像。本数据集包括祁连山区域2021年月度合成30m植被指数产品。采用最大值合成（Max value composition, MVC）方法，利用Landsat 8和sentinel 2红光和近红外两个通道的反射率数据，实现对地表月度NDVI产品的合成。
吴俊君, 李艺, 仲波
植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage，FVC）定义为植被冠层或叶面在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例，是衡量地表植被状况的一个重要指标。本数据集植被覆盖度作为反应植被覆盖状况的评价指标，0%表示地表像元内没有植被即裸地，值越高表明区域内植被覆盖越大。本数据集包括祁连山区域2021年月度合成30m地表植被覆盖度产品。采用最大值合成（Max value composition, MVC）方法，利用 Landsat8和sentinel 2红光和近红外两个通道的反射率数据，实现对地表月度NDVI产品的合成，进而计算FVC。
吴俊君, 李艺, 仲波
中国2000-2020年去云积雪反照率产品数据集地理空间范围为72 - 142E，16 - 56N，采用等经纬度投影，空间分辨率0.005°。数据集时间范围覆盖2000年1月1日至2020年12月31日，时间分辨率为8天。数据包含6个要素：黑空反照率（Black_Sky_Albedo）、白空反照率（White_Sky_Albedo）、太阳天顶角（Solar_Zenith_Angle）、云标识（Cloud_Mask）、林区校正标识（Forest_Mask）和反演情况标识（Abnormal_Mask）。黑空反照率要素记录了反演得到的黑空反照率，计算因子为0.0001，数据范围为0-10000。白空反照率要素记录了反演得到的白空反照率，计算因子为0.0001，数据范围为0-10000。太阳天顶角要素记录了太阳天顶角度，计算因子为0.01，数据范围为0-9000。云标识要素记录了像元是否为云，值为0表示非云，值为1表示为云。林区校正标识要素记录了像元是否作为森林类型像元被校正过，值为0表示未校正，值为1表示已校正。反演情况标识要素记录了像元所对应的黑空反照率及白空反照率的反演结果是否为小于0或大于10000的异常值，值为0表示非异常值，值为1表示为异常值。数据集基于MODIS地表反射率产品MOD09GA，积雪产品MOD10A1/MYD10A1和全球数字高程模型SRTM数据，在ART模型基础上发展了积雪反照率反演模型，并利用GEE和本地端交互生产而来。
肖鹏峰, 胡瑞, 张正, 秦棽
雅鲁藏布江流域内巨量固体碎屑物质是记录青藏高原隆升剥蚀历史的重要组成部分之一，不同类型松散沉积物是固体碎屑物质差异输运的直接反映，揭示其空间分布规律及沉积总量，对于深入理解青藏高原的隆升与剥露过程具有重要参考价值。该数据集共包括雅鲁藏布江流域松散沉积物类型及其空间分布图集、厚度空间分布图集和沉积总量估算表等三类图表数据集，以遥感解译与地质填图为主要技术方法，全面厘清了雅鲁藏布江全流域范围内（16个复合子流域）松散沉积物的类型及其空间展布特征，并依据全流域松散沉积物厚度实测数据初步估算了沉积总量。巨量松散沉积物也是流域内滑坡、泥石流、洪沙灾害的重要物质来源，查明其空间展布规模与总量不仅对揭示沉积物源汇过程中记录的地表环境变化、区域构造运动、气候变化、生物地球化学循环等关键信息具有理论意义，同时对高原生态环境监测与保护、洪沙灾害预警与防治、重大基础工程建设和水土保持等具有重要应用价值。
林志鹏, 王成善, 韩中鹏, 白雅俪格, 王新航, 张建, 马星铎, 胡太宇, 张晨敬
本数据集包括祁连山地区2021年逐日地表蒸散发产品，产品分辨率为0.01°。采用高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）算法，实现对RS-PM (Mu et al., 2011)、SW (Shuttleworth and Wallace., 1985)、PT-JPL (Fisher et al., 2008)、MS-PT (Yao et al., 2013)、SEMI-PM (Wang et al., 2010a)、SIM (Wang et al.2008) 等6种蒸散发产品的集成。参与蒸散发产品生产的驱动数据包括MODIS（NDVI、Albedo、LAI、PAR），MERRA-2气象再分析数据等。
姚云军, 刘绍民, 尚珂
中国2000-2020年逐日积雪反照率产品数据集地理空间范围为72 - 142E，16 - 56N，采用等经纬度投影，空间分辨率0.005°。数据集时间范围覆盖2000年1月1日至2020年12月31日，时间分辨率为1天。数据包含6个要素：黑空反照率（Black_Sky_Albedo）、白空反照率（White_Sky_Albedo）、太阳天顶角（Solar_Zenith_Angle）、云标识（Cloud_Mask）、林区校正标识（Forest_Mask）和反演情况标识（Abnormal_Mask）。黑空反照率要素记录了反演得到的黑空反照率，计算因子为0.0001，数据范围为0-10000。白空反照率要素记录了反演得到的白空反照率，计算因子为0.0001，数据范围为0-10000。太阳天顶角要素记录了太阳天顶角度，计算因子为0.01，数据范围为0-9000。云标识要素记录了像元是否为云，值为0表示非云，值为1表示为云。林区校正标识要素记录了像元是否作为森林类型像元被校正过，值为0表示未校正，值为1表示已校正。反演情况标识要素记录了像元所对应的黑空反照率及白空反照率的反演结果是否为小于0或大于10000的异常值，值为0表示非异常值，值为1表示为异常值。数据集基于MODIS地表反射率产品MOD09GA，积雪产品MOD10A1/MYD10A1和全球数字高程模型SRTM数据，在ART模型基础上发展了积雪反照率反演模型，并利用GEE和本地端交互生产而来。为了评估ChinaSA的反演质量，利用地面台站的观测数据提出了样方观测验证方法，验证了积雪反照率产品的精度，并与常用的四种反照率产品（GLASS、GlobAlbedo、MCD43A3和SAD）进行了精度对比。验证结果表明，ChinaSA在所有验证中精度都优于其他产品，均方根误差小于0.12，在森林区域的均方根误差能达到0.021。
肖鹏峰, 胡瑞, 张正, 秦棽
土壤水分是地气交互作用的重要边界条件，是全球观测系统提出的关键气候变量之一；植被光学厚度是微波辐射传输过程中衡量植被衰减特性的物理量，在表征植被水分与生物量动态变化中具有重要作用。 本数据集使用多通道协同反演算法获取SMAP观测的土壤水分与植被光学厚度。该算法利用参数间的自约束关系与通道间的理论转换关系进行地表参数反演，反演过程不依赖于其他辅助数据，并适用于多种不同载荷配置。本数据集的土壤水分反演结果包含了融化期的土壤水分含量与冻结期的液态水含量；同时反演了水平和垂直两个极化的植被光学厚度，是全球第一套具有极化差异的L波段植被光学厚度产品。 本数据集基于国际土壤水分观测网络、美国农业部及研究室自建发布的共19个土壤水分密集观测站网（其中包含9个SMAP核心验证站点以及SMAP尚未使用的10个密集观测站点）以及被广泛使用的土壤气候分析网络SCAN进行验证，结果发现MCCA土壤水分反演结果精度优于其它SMAP产品。
赵天杰, 彭志晴, 姚盼盼, 施建成
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
本植被含水量数据集来源于滦河流域土壤水分遥感试验中的地面同步观测，包括：（1）70 km×12 km 典型试验区（南北航线）的17个样区；（2）165 km×5 km复杂试验区（东北—西南航线）的8个样区；（3）地基微波辐射计观测的6个样区。地物类型包括草地、玉米、土豆、莜麦和胡萝卜。数据测量时间为2018年9月13日到2018年9月26日。植被含水量的测量方法为收获法，行播作物按照长度进行收获，草地按照面积进行收获。本数据集经过称重、烘干和植被含水量计算等步骤处理得到。
郑兴明, 姜涛
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
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
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