Snow is a significant component of the ecosystem and water resources in high-mountain Asia (HMA). Therefore, accurate, continuous, and long-term snow monitoring is indispensable for the water resources management and economic development. The present study improves the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard Terra and Aqua satellites 8 d (“d” denotes “day”) composite snow cover Collection 6 (C6) products, named MOD10A2.006 (Terra) and MYD10A2.006 (Aqua), for HMA with a multistep approach. The primary purpose of this study was to reduce uncertainty in the Terra–Aqua MODIS snow cover products and generate a combined snow cover product. For reducing underestimation mainly caused by cloud cover, we used seasonal, temporal, and spatial filters. For reducing overestimation caused by MODIS sensors, we combined Terra and Aqua MODIS snow cover products, considering snow only if a pixel represents snow in both the products; otherwise it is classified as no snow, unlike some previous studies which consider snow if any of the Terra or Aqua product identifies snow. Our methodology generates a new product which removes a significant amount of uncertainty in Terra and Aqua MODIS 8 d composite C6 products comprising 46 % overestimation and 3.66 % underestimation, mainly caused by sensor limitations and cloud cover, respectively. The results were validated using Landsat 8 data, both for winter and summer at 20 well-distributed sites in the study area. Our validated adopted methodology improved accuracy by 10 % on average, compared to Landsat data. The final product covers the period from 2002 to 2018, comprising a combination of snow and glaciers created by merging Randolph Glacier Inventory version 6.0 (RGI 6.0) separated as debris-covered and debris-free with the final snow product MOYDGL06*. We have processed approximately 746 images of both Terra and Aqua MODIS snow containing approximately 100 000 satellite individual images. Furthermore, this product can serve as a valuable input dataset for hydrological and glaciological modelling to assess the melt contribution of snow-covered areas. The data, which can be used in various climatological and water-related studies, are available for end users at https://doi.org/10.1594/PANGAEA.901821 (Muhammad and Thapa, 2019).
Sher Muhammad
黑河流域积雪面积比例数据集提供了2010到2012年无云日积雪面积比例时间序列产品，该数据利用卫星MODIS数据，具有较高时间分辨率（1天）和空间分辨率（500m）。首先利用自动算法N-FINDR选择端元，在自动提取的基础上，利用人工方法选择了积雪、植被、云、土壤、岩石和水6种类型端元，并根据2009年影像建立了光谱数据库；在光谱数据库的基础上利用全约束线性解混方法（FCLS）进行亚像元分解获取初级积雪面积比例产品；最后利用差值去云的算法获取了MODIS逐日积雪面积比例无云产品。经利用高分辨率影像Landsat TM验证，相比已有MODIS积雪面积比例产品 (MOD10A1)，具有更高的精度。能够为流域水文，气象提供更准确的积雪参数输入。 数据说明：0-100积雪面积比例，0非雪； 投影类型：经纬度投影，WGS-84基准面； 空间分辨率：0.005度； 时间分辨率：1天。
黄晓东, 张颖, 唐志光, 李新
2007年10月17日夜间，在阿柔样方2开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为23:04BJT。阿柔样方2为3Grid×3Grid，每个Grid为30m×30m，共计25个采样点（包含中心点和角点）。 与卫星过境同步，在阿柔样方2，采用ML2X土壤水分速测仪获取土壤体积含水量；采用WET土壤水分速测仪测量获得土壤体积含水量、电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；手持式红外温度计获得地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。同时还对植被一些参数进行了相关调查，主要包括植被高度、覆盖度、植被含水量。地表粗糙度信息请参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法提供基本的地面数据集。
白云洁, 郝晓华, 晋锐, 李弘毅, 李新, 李哲
2007年10月17日夜间，在扁都口样方1和扁都口样方2开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为23:04BJT。扁都口样方1和扁都口样方2均为3Grid×3Grid，每个Grid为30m×30m正方形，共计25个采样点（包含中心点和角点）。 与卫星过境同步，在扁都口样方1和扁都口样方2，采用Hydra probe水分仪测得土壤温度、土壤体积含水量（cm^3/cm^3）、土壤盐分（s/m）及土壤电导率（s/m）；手持式红外温度计获得地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。同时还对植被一些参数进行了相关调查，主要包括植被高度、覆盖度、植被含水量。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法及正向模型提供基本的地面数据集。
白云洁, 曹永攀, 李新, 王维真, 王旭峰
2008年3月15日在冰沟流域加密观测区进行Envisat ASAR同步观测，主要目的是研究利用主动雷达数据反演积雪参数方法。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:34BJT。 观测内容包括 1）雪特性分析仪观测数据，观测变量包括雪密度，雪复介电常数，雪体积含水量，雪重量含水量。观测数据在BG-B、BG-D、BG-E、BG-F内获取，雪特性分析仪数据统一存放在雪特性分析仪文件夹中。 2）积雪参数观测数据，观测变量包括雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计）、分层积雪温度 （针式温度计）、雪粒径（手持式显微镜量）、雪密度（铝盒式测量）、雪深（尺子）以及ASAR过境时同步的雪表面温度 （手持式红外温度计）。积雪参数观测在分别样方BG-H、BG-D、BG-E、BG-F进行。 3）积雪光谱观测数据，采用新疆气象局光谱仪在样方BG-H15进行ASAR同步光谱观测试验。同时利用自制不同粒径雪样筛，通过筛子筛选积雪，人工制造不同粒径的雪层结构，测量其表面光谱特性，并对雪层的粒径的长短轴以及形状进行了观测。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 郝晓华, 李弘毅, 梁继, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 马明国, 曲伟, 任杰, 常存, 窦燕, 马忠国, 刘艳, 张璞
2008年3月17日在冰沟流域加密观测区开展的EO-1 Hyperion和Landsat TM卫星地面同步积雪参数观测，可为机载－星载遥感数据的积雪参数反演和验证提供基本的数据集。 观测内容包括： 1）积雪参数观测，观测变量包括：雪深（尺子）、分层雪深温度（针式温度计）、雪粒径（手持式显微镜）以及卫星过境时同步的雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计），该观测在样方BG-A、BG-E、BG-F、BG-H进行。 2）雪特性分析仪观测，观测变量包括有雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等。该观测在样地BG-A、BG-E和BG-H进行，此外还在冰沟寒区水文气象观测站进行了连续25小时的定点观测。 3）积雪光谱观测（由新疆气象局ASD光谱仪测量），观测点位置见GPS记录文件。 4）积雪反照率观测（总辐射表）。 本数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 郝晓华, 梁继, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 马明国, 常存, 窦燕, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘艳, 张璞
2008年03月15日，在阿柔样方2和阿柔样方3开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:35BJT。阿柔样方2和阿柔样方3均为4Grid×4Grid，每个Grid为30m×30m。为保证同步效率，仅在每个Grid的角点进行采样测量。 在阿柔样方2采用POGO便携式土壤水分传感器获得土壤温度、土壤体积含水量、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电常数实部及虚部；针式温度计获得0-5cm平均土壤温度；手持式红外温度计获得3次地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。 在阿柔样方3采用POGO便携式土壤水分传感器获得土壤温度、土壤体积含水量、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电常数实部及虚部；ML2X土壤水分速测仪获取土壤体积含水量；针式温度计获得0-5cm平均土壤温度；手持式红外温度计获得3次地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。地表粗糙度信息请参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。此外，还在阿柔样方1开展了同步探地雷达观测。本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法提供基本地面数据集。
曹永攀, 顾娟, 韩旭军, 晋锐, 李哲, 王维真, 吴月茹, 历华, 于梅艳, 赵金, Patrick Klenk, 袁小龙
2008年5月24日在临泽站开展Envisat ASAR和ALOS PALSAR卫星地面同步观测，进行了土壤水分，地表辐射温度，手工LAI等观测。Envisat ASAR数据已获取，ALOS PALSAR数据未获取。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:34BJT。 1. 土壤水分观测。观测目标：0-5cm的表层土壤。观测仪器： 环刀（体积50cm^3）， ML2X土壤水分速测仪。观测样方和观测次数：荒漠东西样带（包含40个子样方，每个子样方角点环刀各1次采样）、荒漠南北样带（包含9个子样方，每个子样方中心点环刀1次采样）、五里墩玉米地9个小样方中点观测，中心的5号样方加密，4个角点也观测（每个观测点环刀1次采样，ML2X土壤水分速测仪3次重复观测预处理数据为土壤体积含水量。数据存储：Excel。 2. 地表辐射温度观测。观测仪器：手持式红外温度计（寒旱所5#，寒旱所6#），仪器均经过定标（请参考手持式热辐射仪定标数据.xls）。观测样方和观测次数：荒漠东西样带（含40个子样方，每个子样方14－30次重复）、荒漠南北样带（含9个子样方，每个子样方12－30次重复）。预处理数据根据根据热红外定标数据（标准源为黑体），将各仪器的实测温度与相应黑体温度进行直线拟合，求得拟合方程，再利用上述拟合的方程，对观测的原始观测数据进行定标处理。数据存储：Excel。 3. 手工测量LAI。观测样方：五里墩农田样方和临泽站内样方。观测项目：LAI，株高，间距。LAI观测方案：（1）利用直尺和三角板，抽样测量和记录叶片长和宽，样方作物总株数，样方大小，计算出作物的平均叶片面积，乘上样方内总株数，得出估算的作物总的叶片面积后，除以样方面积，得到的是观测样方每天的LAI观测平均值；（2）利用LI-3100观测LAI。株高测量方案：用卷尺测量样方内制种玉米的父本和母本的高度。间距测量方案：用卷尺分别测量制种玉米父本和母本的行距，株距和垄距。存储方式：此数据为处理后数据，文件格式为Excel表格。 样方样带的分布和编号信息请参见元数据“黑河综合遥感联合试验：临泽站加密观测区样方样带布置”，样方位置见临泽站加密观测站样方样带坐标.xls。
白艳芬, 丁松爽, 潘小多, 汪洋, 朱仕杰, 李静, 肖志强, 孙进霞
2008年03月12日，在阿柔样方1、阿柔样方2和阿柔样方3开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。 ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:29BJT。阿柔样方2由于靠近河谷温度较低，积雪尚未融化，因此主要开展积雪参数的同步观测试验，而阿柔样方1和阿柔样方3积雪已消融，主要开展土壤冻融状况和土壤水分的同步观测试验。 阿柔样方1、阿柔样方2和阿柔样方3均为4Grid×4Grid，每个Grid为30m×30m。环刀取土只在每个Grid的中心点开展，其余测量在每个Grid的中心点和角点展开。 在阿柔样方1，采用POGO便携式土壤水分传感器获得土壤温度、土壤体积含水量、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电常数实部及虚部；ML2X土壤水分速测仪获得土壤体积含水量；PR2土壤剖面水分速测仪获得10cm、20cm、30cm、40cm、60cm及100cm土壤体积含水量剖面；针式温度计获得0-5cm平均土壤温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得土壤重量含水量、土壤容重及体积含水量。 在阿柔样方2，开展了与ASAR同步的积雪参数观测，包括卫星过境时同步的雪表面温度观测（采用热红外温度枪测量），分层雪层温度观测（采用针式温度计测量），雪粒径观测（采用手持式显微镜测量），雪密度观测（采用铝盒方式测量），以及雪表面和雪土界面同步温度测量（采用热红外温度枪测量）；积雪光谱观测（采用ASD光谱仪测量）；积雪反照率观测（采用总辐射表测量）。 在阿柔样方3，采用WET土壤水分速测仪测量土壤体积含水量、电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；针式温度计（#5和#7）获得0-5cm平均土壤温度；手持式红外温度计（#5）获得地表辐射温度；并采用100cm^3环刀取土经烘干获得土壤重量含水量、土壤容重及体积含水量。 地表粗糙度信息可参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。此外，还在阿柔样方1开展了探地雷达同步观测。本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法，及利用GPR数据反演土壤水分及冻结深度提供基本的地面数据集。
白艳芬, 曹永攀, 盖春梅, 顾娟, 韩旭军, 晋锐, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王建华, 王旭峰, 吴月茹, 徐瑱, 曲伟, 常存, 窦燕, 马忠国, 于梅艳, 赵金, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘燕, 张璞, Patrick Klenk, 袁小龙
2008年7月14日，在阿柔样方1、阿柔样方2和阿柔样方3开展了Envisat ASAR数据地面同步观测试验，观测项目主要包括土壤水分和土壤温度。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:31BJT。本数据可为发展和验证Envisat ASAR遥感反演土壤水分提供基本的地面数据集。阿柔样方1、阿柔样方2和样方3均为4Grid×4Grid，每个Grid为30m×30m。 1. 土壤水分测量方法：阿柔样方1，POGO便携式土壤水分传感器；阿柔样方2，POGO便携式土壤水分传感器；阿柔样方3，POGO便携式土壤水分传感器；。测点数量：25个测量位置：在30 m×30m的格子的角点上测量。测量变量包括：土壤温度、土壤体积含水量、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电常数实部及虚部 2. 土壤温度 测量方法：阿柔样方1，手持式红外温度计（北师大3#和北师大5#）；阿柔样方2，手持式红外温度计（北师大1#和北师大4#）；阿柔样方3，手持式红外温度计（北师大2#和北师大6#）。测点数量：25个，两组同时测量，一组从1到25，一组从25到1。测量位置：在30 m×30m的格子的角点上测量。记录信息：采样时间、2次重复的红外温度最大值、最小值、平均值以及地表覆盖类型描述。 并针对草地，裸土和狼毒花进行了红外波谱测量，采用仪器为红外波谱仪102F。 本数据集包括： （1）ASAR影像数据文件夹 （2）红外波谱仪102F预处理数据 （3）同步试验地表温度记录表 （4）同步土壤水分（POGO）测量记录表
高洪春, 李红星, 刘超, 冉有华, 任华忠, 余莹洁
2008年6月10日，在临泽草地加密观测区样方A（芦苇地），样方B（盐碱地），样方C（盐碱地）、样方D（苜蓿地）和样方E（大麦地）开展了ALOS PALSAR数据的地面同步观测。 ALOS PALSAR数据为FBS模式，HH极化方式，过境时间约为23:39BJT。主要观测变量为土壤水分。本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分和土壤盐分算法提供基本的地面数据集。 本数据观测在120m×120m，6Grid×6Grid样方内展开。观测内容为：样方A、样方B和样方C采用环刀取土经烘干获得重量含水量、体积含水量及土壤容重；针式温度计获得0-5cm平均土壤温度。样方D和样方E采用POGO便携式土壤传感器获得土壤温度、土壤水分、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电常数实部及虚部；针式温度计获得0-5cm平均土壤温度。 本数据集共包括测量的5个样方的土壤水分数据Excel表格。 样方样带的分布信息请参见元数据“黑河综合遥感联合试验：临泽草地加密观测区样方样带布置”。
白艳芬, 曹永攀, 盖春梅, 胡晓利, 王树果, 王维真, 吴月茹, 朱仕杰, 冯磊
2007年10月18日，在阿柔样方1和阿柔样方2开展了Envisat ASAR数据的地面同步观测试验。Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:17BJT。阿柔样方1和阿柔样方2均为3Grid×3Grid，每个Grid为30m×30m，共计25个采样点（包含中心点和角点）。 在每个采样点，采用WET土壤水分速测仪测量获得土壤体积含水量、电导率、土壤温度及土壤复介电常数实部；手持式红外温度计获得地表辐射温度；并用100cm^3环刀取土经烘干获得重量含水量、土壤容重及体积含水量。同时还对植被一些参数进行了相关调查，主要包括植被高度、覆盖度、植被含水量。地表粗糙度信息请参见“黑河综合遥感联合试验：阿柔加密观测区地表粗糙度数据集 ”元数据。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法提供基本的地面数据集。
白云洁, 郝晓华, 晋锐, 李弘毅, 李新, 李哲
2007年12月10日与12月11日在冰沟流域加密观测区开展的针对MODIS地面同步积雪参数观测和针对Terra MISR的地表温度同步观测，目的是为遥感反演验证提供数据集。在BG-A样地进行。 观测内容包括： 1）积雪参数观测，观测变量包括雪表面和雪土界面同步温度、地表温度（手持式红外温度计测量）、雪分层温度（针式温度计测量）、雪深（尺子）和雪粒径（手持式显微镜测量） 2）雪密度观测见预试验期冰沟流域加密观测区雪密度观测数据集 3）雪特性分析仪同步观测数据见预试验期冰沟流域雪特性分析仪（SnowFork）观测数据集。 该数据集包括原始数据和预处理数据，在预处理数据中包含2个文件，一个是MODIS和MISR积雪参数观测，另一个是MISR同步温度记录。
李新, 王建, 马明国, 王维真, 车涛, 郝晓华, 李弘毅, 梁继, 白云洁, 王旭峰, 吴月茹, 汪洋, 罗立辉, 张璞, 刘艳
2008年3月14日在扁都口加密观测区开展了Envisat ASAR地面同步测量，测量内容主要包括地表温度、土壤剖面含水量（0-1cm、1-3cm、3-5cm、5-10cm、10-20cm，部分样方只测量了5cm）、表层土壤冻结深度。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为23:21BJT。 测量时间为2008年3月14日23:30-2008年3月15日1:00，测量样方包括扁都口C1样地、扁都口W2样地和扁都口B2样地；样方类型包括麦茬地、深翻地、油菜茬地。 1）土壤温度采用手持式红外温度计，采用近距离测量模式，分别测量了地表红外辐射温度和土壤表层的物理温度。同时记录了测量点的地表类型。数据文件可以用Microsoft Office软件打开。 2）土壤含水量：取0-1cm、1-3cm、3-5cm、5-10cm、10-20cm土样，放入自封袋，然后用微波炉烘干，计算其土壤重量含水量。 3）土壤冻结深度的测量方法是通过用筷子插入土壤感觉其硬度或者将土壤表层冻结层直接挖出测量冻结层厚度，来判断冻融深度。直尺直接测量，当土壤硬度较大并且有冰晶时，认为土壤冻结；反之，则认为土壤未冻。数据可以用Microsoft Office软件打开。 本数据集包括4个文件夹，分别为：ASAR数据、扁都口C1样地测量数据、扁都口W2样地测量数据、扁都口B2样地测量数据。
常胜, 房倩, 瞿瑛, 梁星涛, 刘志刚, 潘金梅, 彭丹青, 任华忠, 张勇攀, 张志玉, 赵少杰, 赵天杰, 郑越, 周纪, 刘晨州, 殷小军, 张志玉
2007年9月19日预试验期间，在临泽站开展了Envisat ASAR卫星地面同步观测试验，2007年9月19日成功获得了一景Envisat ASAR影像。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:29BJT。本地面数据可为发展和验证Envisat ASAR遥感反演土壤水分提供基本的地面数据集。 测量内容： 1. 土壤水分。样方分布：临泽芦苇地、张掖农田、张掖戈壁、临泽玉米地、临泽苜蓿地、张掖观象台、临泽湿地。观测方法：环刀法。 2. GPS位置，测量仪器：GARMIN GPS 76。 3. 植被信息。记录信息：株高、植株鲜重、植株干重、取样方式、描述（例如地表类型，均匀程度，干湿程度等）。 4. 大气参数。测量仪器：遥感所的法国CIMEL公司生产CE318太阳分光光度计。测量目标：利用太阳分光光度计测量得到的大气参数。测量地点：大满水管所。测量内容：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。数据存储：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。 5. 粗糙度观测。粗糙度数据由粗糙度板测量，通过数码照相采集，然后在ArcView软件下，对照片中每根辐条的顶端以及板子的四角做手工数字化采样，获得其图像坐标值，经过几何校正后，计算得到每根辐条的高度，然后按公式计算表面高度标准离差和表面相关长度。其计算公式见《微波遥感》第二卷234-236页。粗糙度数据中首先是样点名称，之后数据正文包括4列（编号、文件名、标准离差、相关长度）。每一个文件名，即txt文件对应一张采样照片，标准离差（cm）与相关长度（cm）即代表了粗糙度。之后是每张照片中101根辐条的长度，属于中间结果，用以检查校正。
车涛, 李新, 白云洁, 丁松爽, 高松, 韩旭军, 郝晓华, 晋锐, 李弘毅, 李哲, 梁继, 潘小多, 秦春, 冉有华, 王旭峰, 吴月茹, 严巧娣, 张岭梅, 方莉, 历华, 刘强, 闻建光, 马宏伟, 闫业庆, 袁小龙
本数据集为盈科绿洲加密观测区与临泽草地加密观测区的叶绿素含量观测数据集。 测量日期与内容为：2008-05-20，2008-05-24，2008-05-28，2008-05-30，2008-06-16，2008-06-29，2008-07-07，2008-07-11与航空和卫星遥感同步，用SPAD叶绿素仪测量了盈科绿洲站周边玉米地样地及临泽草地站大麦和苜蓿样地的叶绿素含量数据。 （1）2008年5月20日盈科绿洲与花寨子荒漠有TM过境，测量地点为盈科绿洲玉米地内的一号、四号以及五号样地。 （2）2008年5月24日与ASAR及MODIS同步，测量地点在临泽草地加密观测区。 （3）2008年5月28日与ASTER及MODIS同步，测量地点在盈科绿洲玉米地样地。 （4）2008年5月30日与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，测量地点在盈科绿洲玉米地样地。 （5）2008年6月16日与成像光谱仪OMIS-II飞行同步，测量地点在盈科绿洲玉米地样地。 （6）2008年6月29日与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，测量地点在盈科绿洲玉米地样地。 （7）2008年7月7日与机载红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）航空飞行及TM同步，测量地点在盈科绿洲玉米地样地。 （8）2008年7月11日与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，测量地点在盈科绿洲玉米地样地。
李丽, 辛晓洲, 张阳, 周梦维
2008年6月10日在临泽站加密观测区开展ALOS PALSAR土壤水分的卫星地面同步观测。 ALOS PALSAR数据为FBS模式，HH极化方式，过境时间约为23:39BJT。 土壤水分观测；观测目标：0-5cm表层土壤。观测仪器：环刀（体积50cm^3）。观测样方和采样次数：自东向西第七和第八航线下LY07和LY08样方（每个样方9次观测），样方样带的分布和编号信息请参见元数据“黑河综合遥感联合试验：临泽站加密观测区样方样带布置”，样方位置见临泽站加密观测站样方样带坐标.xls。预处理数据为土壤体积含水量。样方数据存储：Excel。
潘小多, 宋怡
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0931-4967287
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