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三江源积雪面积遥感产品是基于MODIS表面反射率产品，分别针对MOD09GA和MYD09GA，利用监督分类获取研究区Landsat-5 TM/Landsat8 OLI二值积雪影像（雪和无雪），将其作为参考值，结合MODIS地表类型数据MCD12Q1，获取针对植被区和非植被区积雪制图算法，并制备初级数，据用隐马尔科夫随机场模型的时空插值算法和微波雪深插值算法进行去云处理，并结合温度再分析资料，最终生产一套2000-2020年以来三江源长时间序列MODIS逐日无云积雪范围产品，产品命名为SJY_CGF-MODIS_SCE_日期_500m，数据格式是TIFF，数据投影为WGS84投影，分辨率为500m。
三江源积雪面积遥感产品是基于MODIS表面反射率产品，分别针对MOD09GA和MYD09GA，利用监督分类获取研究区Landsat-5 TM/Landsat8 OLI二值积雪影像（雪和无雪），将其作为参考值，结合MODIS地表类型数据MCD12Q1，获取针对植被区和非植被区积雪制图算法，制备三江源长时间序列MODIS逐日积雪范围产品，产品命名为SJY_CLOUDY_SCE_日期_500m_L1，数据格式是TIFF，数据投影为WGS84投影，分辨率为500m。
该数据集是MODIS的植被指数数据（MOD13Q1），将三江源区域进行了提取，以便单独开展三江源地区的研究分析。MOD13Q1是16天合成的植被指数，包含归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）。三江源的空间范围覆盖两景MODIS文件（h25v05和h26v05）。数据存储格式为hdf，每个文件中包含12个波段：归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、数据质量（VI Quality）、红波段反射率（red reflectance）、近红外波段反射率（NIR reflectance）、蓝波段反射率（blue reflectance）、中红外波段反射率（MIR reflectance）、观测天顶角（view zenith angle）、太阳天顶角（sun zenith angle）、相对方位角（relative azimuth angle）、合成的时间（composite day of the year）和象元可靠性（pixel reliability）. 本数据集数据格式为hdf，空间分辨率250m，时间分辨率是16天，时间范围：2000年2月至2021年10月。
基于MODIS 2000年至2020年生长季平均的NDVI与EVI（空间分辨率250m），利用Mann-Kendall趋势检测方法，计算了NDVI的变化趋势。MOD13Q1 V6产品提供逐像元的植被指数。一个是归一化差值植被指数(NDVI)，又称连续性指数，是由现有的国家海洋和大气管理局高级甚高分辨率辐射计(NOAA-AVHRR)导出的NDVI。第二个植被层是增强植被指数(EVI)，该指数将冠层背景变化最小化，并在浓密的植被条件下保持敏感性。EVI还使用蓝色波段去除烟雾和亚像素薄云造成的残留大气污染。MODIS NDVI和EVI产品是由大气校正的双向地表反射率计算而来的。该数据空间分辨率为250m。
该数据集包含了基于ASTER GDEM v3提取的三江源地区数字高程数据，空间分辨率为30m。数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM），利用有序、有限的位置高程数值矩阵实现对地球表面高程状态的数字化模拟，是建立数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM）的基础。 NASA（美国国家航空航天局）和METI（日本经济产业省）于2009年6月28日共同发布了ASTER GDEM v1数据产品，并宣布向全球用户免费开放下载使用。2011年10月中旬，NASA和METI共同发布了ASTER GDEM v2版本，在v1的基础之上，新增了26万光学立体像对数据，主要用于改善覆盖范围、提升数据分辨率、提升水体掩模处理精确度。2019年8月5日，NASA和METI共同发布了ASTER GDEM v3版本，在v2的基础之上，新增了36万光学立体像对数据，主要用于减少高程值空白区域、水域数值异常。 本DEM数据是基于ASTER GDEM v3，利用三江源地区边界范围进行拼接处理和修正，空间分辨率为1弧度秒（约30 米），格式为GeoTIFF，参考大地水准面为WGS84/EGM96，特殊DN值：无效像素值为-9999，海平面数据为0。精度：垂直精度20米，水平精度30米。
该数据集包含了三江源地区1km空间分辨率的理论载畜量数据集。该数据集在2015年到2021年收集的地面样点数据基础上，与基于MODIS遥感影像提取的NDVI数据进行建模，反演得到三江源地区地上草地生物量数据，利用羊单位（SU）换算得到公里网格2020年理论载畜量（羊单位，SU）数据集。空间分辨率为1km。在算法中，首先结合地面样方和对应的同时相MODIS植被指数，建立回归关系模型，此外，集成了去云算法、基于地面验证点建立了基于支持向量机分类器的优化算法，最终得到分类效果较好的草地分类产品作为掩膜，最终得到公里网格理论载畜量（羊单位，SU）。该数据集具有很好的高空间分辨率和高时效性等特点。
中国土地利用现状遥感监测数据库是在国家科技支撑计划、中国科学院知识创新工程重要方向项目等多项重大科技项目的支持下经过多年的积累而建立的覆盖全国陆地区域的多时相土地利用现状数据库。 数据集包括1980年代末期，1990年、1995年、2000年、2005年、2010年，2015年七期，数据生产制作是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成。数据缺少南海部分岛屿数据。 空间分辨率1公里，投影参数：Albers_Conic_Equal_Area 中央经线105，标准纬线1: 25，标准纬线2: 47。 中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度比较高的土地利用遥感监测数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。 土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级类型以及25个二级类型。
该数据集是“中国雪深长时间序列数据集（1978-2012）”的升级版本。 中国雪深长时间序列数据集（1979-2023）采用经纬度投影方式，数据为浮点型。数据集按年份存储，每个年份是一个压缩包，每个压缩包内包含每天的积雪深度文件。每天的雪深用一个txt文件存储，文件的名称为“yyyyddd.txt”，其中yyyy代表年，ddd代表Julian日期，雪深单位为厘米（cm）。比如2005001.txt就代表这个ASCII文件描述2005年第一天我国的积雪覆盖状况。数据集的ASCII码文件是由头文件和主体内容构成，头文件包括行数、列数、x-轴中心点坐标、y-轴中心点坐标、栅格大小、无数据区标值等6行描述信息组成，主体内容就是根据行数列数组成的二维数组，雪深单位为厘米（cm）。因为该数据集中的所有ASCII码文件所描述的空间为我国全国范围，所以这些文件的头文件是不变的，现将头文件摘录如下（其中xllcenter, yllcenter, cellsize单位为度）： ncols 321 nrows 161 xllcenter 60 yllcenter 15 cellsize 0.25 NODATA_value -1。 该数据集是采用中国被动微波雪深反演算法Che算法，从星载被动微波亮度温度数据提取。星载被动微波亮度温度数据来自多个传感器，本数据采用的传感器包括Nimbus7上的SMMR(1979-1988),DMSP-F08,F11,F13上的SSMI（1988-2008），DMSP-F17上的SSMI/S（2009-2020），Aqua上的AMSR-E （2002-2011），GCOM-W1上的AMSR2 (2012-)。考虑到不同传感器之间的系统差异，在进行雪深反演前，已对对不同传感器进行了交叉订正。 数据包含三个压缩文件：daily snow depth _smmr_ssmis_China (1978-2020),daily snow depth _amsre_China(2002-2011),daily snow depth_amsr2_China（2012-2023）。第一个是从SMMR,SSMI,SSMI/S提取的1978-2020年逐日雪深，第二个是从AMSR-E提取的2002-2011年逐日雪深，第三个是从AMSR2提取的2012-2023年逐日雪深。从2021年开始SSMI/S数据与之前差异较大，因此，之后的数据不再根据SSMI/S数据更新。AMSR-E数据结束时间是2011年9月27日。AMSR2数据从2012年9月1日开始，目前仍在运行，今后将根据AMSR2数据继续更新中国长时间序列数据集。
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