本数据集包括甘肃省张掖市甘州区沙漠公园荒漠2013年11月22日-24日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地，粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm，10cm，20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处，观测的土壤温度，土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节： 1. 时间：2013年11月22日-24日 2. 数据： 亮温： 使用车载多频被动微波辐射计观测，包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据（10.65GHz 波段损坏） 土壤温度：使用安装在dt80上的传感器测量1cm，5cm，10cm，20cm土壤温度 土壤湿度：使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度，该探头可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地：取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度：使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小：7.4M 4. 数据格式：.xls
2017-08-25
2012年6月26日在大满加密观测区超级站附近的TerraSAR-X样方进行了卫星过境地面同步观测。TerraSAR-X卫星搭载X波段的合成孔径雷达（SAR），该日过境影像为HH/VV极化，标称分辨率3 m，入射角介于22-24°，过境时间为19:03（北京时间），主要覆盖中游人工绿洲生态水文试验区。本地面同步数据集可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分算法提供基本地面数据集。 样方及采样策略： 选择了超级站东南边的6个自然地块，面积约为100 m×100 m。样方西北角的一个地块为西瓜地，其他为玉米。样方的选择依据是：（1）考虑了不同植被种类，即西瓜和玉米；（2）样方的大小考虑到了可见光像元，100 m见方的大小可以保证至少4个30 m像元落在其中；（3）样方的位置选在超级站附近，交通便利，北面有超级站的观测，东西两侧各有一个WATERNET节点，为今后融入这些观测提供了可能；（4）此外，在样方四周，也有一些明显地物点，能够保证今后对SAR影像的几何纠正比较准确。 考虑到影像的分辨率，同步观测中，以5 m为间隔，采集了21条样线（东西分布），每条线5 m间隔共21个点（南北方向），使用3台Hydraprobe Data Acquisition System （HDAS，参考文献2）同时测量，通过测绳上的刻度和移动样线来控制采样间隔以弥补不能使用手持GPS的不足。 测量内容： 获取了样方上约440个点，每个点2次观测，即对覆膜玉米地，在每个采样点进行2次观测，1次膜内（数据记录中标记为a），1次膜外（数据记录中标记为b）；西瓜地虽然也覆膜，但考虑到并非水平铺设，只测量非覆膜位置土壤水分（两次数据记录中标记均为b）。由于HDAS系统采用POGO便携式土壤传感器，观测获得土壤温度、土壤水分（体积含水量）、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电实部及虚部。因该区域植被开展了例行的5天一次采样观测，因此当日未开展专门的植被同步采样。 数据： 本数据集保存数据格式为矢量文件，空间位置即为各采样点位置（WGS84+UTM 47N），土壤水分等测量信息记录在属性文件中。
2017-08-24
2012年8月2日在盈科绿洲与花寨子荒漠PLMR样方进行了机载飞行地面同步观测。PLMR（Polarimetric L-band Multibeam Radiometer）是双极化（H/V）的L波段微波辐射计，中心频率1.413 GHz，带宽24 MHz，分辨率1 km （相对航高3 km），有6个beam同时观测，入射角为±7º，±21.5º，±38.5º，灵敏度<1K。飞行主要覆盖中游人工绿洲生态水文试验区。本地面同步数据集可为发展和验证被动微波遥感反演土壤水分算法提供基本地面数据集。 样方及采样策略： 观测区位于张掖绿洲南缘-安阳滩荒漠过渡带，张（张掖）-大（大满）公路西侧，南北跨龙渠干渠，分为两部分，西南方向为1 km×1 km的荒漠样方，由于荒漠较为均质，在此1 km样方内采集5个点（四周各1点及中心点，实际测量过程中，可在沿路行走过程中多测几个点）的土壤水分，四个角点除对角线方向外，互相间隔600 m，西南角角点为花寨子荒漠站，便于与气象站数据比较。在东北侧，选择了面积1.6 km×1.6 km的大样方针对绿洲下垫面开展同步观测。样方的选择依据主要是考虑地表覆盖代表性、尽量避开民居和大棚、穿越绿洲农田以及南边的部分荒漠、可达性、观测（路途消耗）时间，以期获得与PLMR观测的亮度温度的比较。 考虑到PLMR观测的分辨率，同步观测中，东西方向以160 m为间隔，采集了11条样线（东西分布），每条线80 m间隔共21个点（南北方向），使用4台Hydraprobe Data Acquisition System （HDAS，参考文献2）同时测量。 测量内容： 获取了样方上约230个点，每个点2次观测，即对覆膜玉米地，在每个采样点进行2次观测，1次膜内（数据记录中标记为a），1次膜外（数据记录中标记为b）。由于HDAS系统采用POGO便携式土壤传感器，观测获得土壤温度、土壤水分（体积含水量）、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电实部及虚部。当日未开展植被同步采样。 数据： 本数据集包括土壤水分观测和植被观测两部分，前者保存数据格式为矢量文件，空间位置即为各采样点位置（WGS84+UTM 47N），土壤水分等测量信息记录在属性文件中。
2017-08-24
2012年7月3日在临泽站附近PLMR样带进行了机载飞行地面同步观测。PLMR（Polarimetric L-band Multibeam Radiometer）是双极化（H/V）的L波段微波辐射计，中心频率1.413 GHz，带宽24 MHz，分辨率1 km （相对航高3 km），有6个beam同时观测，入射角为±7º，±21.5º，±38.5º，灵敏度<1K。本地面同步数据集可为发展和验证被动微波遥感反演土壤水分算法提供基本地面数据集。 样方及采样策略： 此次航空飞行航线设计依据临泽站附近的3个点位代表的典型地表类型，兼顾部分中子管观测，设计西北-东南方向三条航线，航线互相之间间隔200 m，设计航高300 m左右，PLMR地面分辨率100 m。根据航线及PLMR观测特点，在航线两侧设计地面3条观测样带，每条样带约长6 km。从西往东分别为L1、L2和L3。其中L1和L2以中间一条航线为中心，相隔80 m；L2和L3之间相隔200 m。每条样带上观测点南北间隔40 m，使用4台Hydraprobe Data Acquisition System （HDAS，参考文献2）同时测量。 测量内容： 获取了样带上约4500个点，每个点2次观测，即对覆膜玉米地，在每个采样点进行2次观测，1次膜内（数据记录中标记为a），1次膜外（数据记录中标记为b）。由于HDAS系统采用POGO便携式土壤传感器，观测获得土壤温度、土壤水分（体积含水量）、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电实部及虚部。植被参数观测选择在一些具有代表性的土壤水分采样点开展，完成了株高和生物量（植被含水量）的测量。 注：观测日期正值该区域内农田大面积灌溉，导致观测人员前行困难，田块难以进入，观测点位与预设点位有偏差。 数据： 本数据集包括土壤水分观测和植被观测两部分，前者保存数据格式为矢量文件，空间位置即为各采样点位置（WGS84+UTM 47N），土壤水分等测量信息记录在属性文件中；植被采样信息记录在EXCEL表格中。
2017-08-23
2012年6月4日在大满加密观测区超级站附近的TerraSAR-X样方进行了卫星过境地面同步观测。TerraSAR-X卫星搭载X波段的合成孔径雷达（SAR），该日过境影像为HH/VV极化，标称分辨率3 m，入射角介于22-24°，过境时间为19:03（北京时间），主要覆盖中游人工绿洲生态水文试验区。本地面同步数据集可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分算法提供基本地面数据集。 样方及采样策略： 选择了超级站东南边的6个自然地块，面积约为100 m×100 m。样方西北角的一个地块为西瓜地，其他为玉米。样方的选择依据是：（1）考虑了不同植被种类，即西瓜和玉米；（2）样方的大小考虑到了可见光像元，100 m见方的大小可以保证至少4个30 m像元落在其中；（3）样方的位置选在超级站附近，交通便利，北面有超级站的观测，东西两侧各有一个WATERNET节点，为今后融入这些观测提供了可能；（4）此外，在样方四周，也有一些明显地物点，能够保证今后对SAR影像的几何纠正比较准确。 考虑到影像的分辨率，同步观测中，以5 m为间隔，采集了23条样线（东西分布），每条线5 m间隔共24个点（南北方向），使用4台Hydraprobe Data Acquisition System （HDAS，参考文献2）同时测量，通过测绳上的刻度和移动样线来控制采样间隔以弥补不能使用手持GPS的不足。 测量内容： 获取了样方上约550个点，每个点2次观测，即对覆膜玉米地，在每个采样点进行2次观测，1次膜内（数据记录中标记为a），1次膜外（数据记录中标记为b）；西瓜地虽然也覆膜，但考虑到并非水平铺设，只测量非覆膜位置土壤水分（两次数据记录中标记均为b）。由于HDAS系统采用POGO便携式土壤传感器，观测获得土壤温度、土壤水分（体积含水量）、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电实部及虚部。植被小组完成了生物量、LAI、植被含水量、株高、行垄距、叶绿素等的测量。 数据： 本数据集包括土壤水分观测和植被观测两部分，前者保存数据格式为矢量文件，空间位置即为各采样点位置（WGS84+UTM 47N），土壤水分等测量信息记录在属性文件中；植被采样信息记录在EXCEL表格中。
2017-08-23
本数据集包括甘肃省张掖市甘州区五星村农田2013年11月17日-18日车载微波辐射计观测亮温、同步测量的土壤质地，粗糙度和地表温度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、5cm，10cm，20cm四层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处，观测的土壤温度，土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节： 1. 时间：2013年11月17日-18日 2. 数据： 亮温： 使用车载多频被动微波辐射计观测，包括6.925、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据（10.65GHz 波段损坏） 土壤温度：使用安装在dt80上的传感器测量1cm，5cm，10cm，20cm土壤温度 土壤湿度：使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度，该探头可以同时测量0-5cm土壤温度 土壤质地：取土样在北京师范大学测量 土壤粗糙度：使用东北地理所提供的粗糙度仪测量 3. 数据大小：3.6M 4. 数据格式：.xls
2017-08-22
2012年7月26日在大满加密观测区PLMR样方进行了机载飞行地面同步观测。PLMR（Polarimetric L-band Multibeam Radiometer）是双极化（H/V）的L波段微波辐射计，中心频率1.413 GHz，带宽24 MHz，分辨率1 km （相对航高3 km），有6个beam同时观测，入射角为±7º，±21.5º，±38.5º，灵敏度<1K。飞行主要覆盖中游人工绿洲生态水文试验区。本地面同步数据集可为发展和验证被动微波遥感反演土壤水分算法提供基本地面数据集。 样方及采样策略： 观测区位于大满加密观测区矩阵内，选择了面积3.0 km×2.4 km的大样方针对绿洲下垫面开展同步观测。样方的选择依据主要是考虑地表覆盖代表性、可达性、观测（路途消耗）时间，以期获得与PLMR观测的亮度温度的比较。 考虑到PLMR观测的分辨率，同步观测中，东西方向以450 m为间隔，采集了5条样线（东西分布），每条线100 m间隔共31个点（南北方向），使用5台Hydraprobe Data Acquisition System （HDAS，参考文献2）同时测量。 测量内容： 获取了样方上约150个点，每个点2次观测，即对覆膜玉米地，在每个采样点进行2次观测，1次膜内（数据记录中标记为a），1次膜外（数据记录中标记为b）。由于HDAS系统采用POGO便携式土壤传感器，观测获得土壤温度、土壤水分（体积含水量）、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电实部及虚部。因该区域植被开展了例行的5天一次采样观测，因此当日未开展专门的植被同步采样。 数据： 本数据集包括土壤水分观测和植被观测两部分，前者保存数据格式为矢量文件，空间位置即为各采样点位置（WGS84+UTM 47N），土壤水分等测量信息记录在属性文件中。
2017-08-22
2012年7月10日在盈科绿洲与花寨子荒漠PLMR样方进行了机载飞行地面同步观测。PLMR（Polarimetric L-band Multibeam Radiometer）是双极化（H/V）的L波段微波辐射计，中心频率1.413 GHz，带宽24 MHz，分辨率1 km （相对航高3 km），有6个beam同时观测，入射角为±7º，±21.5º，±38.5º，灵敏度<1K。飞行主要覆盖中游人工绿洲生态水文试验区。本地面同步数据集可为发展和验证被动微波遥感反演土壤水分算法提供基本地面数据集。 样方及采样策略： 观测区位于张掖绿洲南缘-安阳滩荒漠过渡带，张（张掖）-大（大满）公路西侧，南北跨龙渠干渠，分为两部分，西南方向为1 km×1 km的荒漠样方，由于荒漠较为均质，在此1 km样方内采集5个点（四周各1点及中心点，实际测量过程中，可在沿路行走过程中多测几个点）的土壤水分，四个角点除对角线方向外，互相间隔600 m，西南角角点为花寨子荒漠站，便于与气象站数据比较。在东北侧，选择了面积1.6 km×1.6 km的大样方针对绿洲下垫面开展同步观测。样方的选择依据主要是考虑地表覆盖代表性、尽量避开民居和大棚、穿越绿洲农田以及南边的部分荒漠、可达性、观测（路途消耗）时间，以期获得与PLMR观测的亮度温度的比较。 考虑到PLMR观测的分辨率，同步观测中，东西方向以160 m为间隔，采集了11条样线（东西分布），每条线80 m间隔共21个点（南北方向），使用4台Hydraprobe Data Acquisition System （HDAS，参考文献2）同时测量。 测量内容： 获取了样方上约230个点，每个点2次观测，即对覆膜玉米地，在每个采样点进行2次观测，1次膜内（数据记录中标记为a），1次膜外（数据记录中标记为b）。由于HDAS系统采用POGO便携式土壤传感器，观测获得土壤温度、土壤水分（体积含水量）、损耗正切、土壤电导率、土壤复介电实部及虚部。当日未开展专门的植被同步采样。 数据： 本数据集包括土壤水分观测和植被观测两部分，前者保存数据格式为矢量文件，空间位置即为各采样点位置（WGS84+UTM 47N），土壤水分等测量信息记录在属性文件中。
2017-08-21
该数据集包含了2015年1月1日至2015年12月31日的宇宙射线仪器（crs）观测数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区大满超级站内，下垫面是玉米地。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N，海拔1556m，仪器探头底部距地面0.5m，采样频率是1小时。 宇宙射线仪器的原始观测项目包括：电压Batt（V）、温度T（℃）、相对湿度RH（%）、气压P（hPa）、快中子数N1C（个/小时）、热中子数N2C（个/小时）、快中子采样时间N1ET（s）及热中子采样时间N2ET（s）。发布的数据为经过处理计算后的数据，数据表头包括：Date Time（日期 时间）、P（气压 hPa）、N1C（快中子数 个/小时）、N1C_cor（气压订正的快中子数 个/小时）和SW（土壤体积含水量 %），其处理的主要步骤包括： 1） 数据筛选 数据筛选共四条标准：（1）剔除电压小于和等于11.8伏特的数据；（2）剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据；（3）剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据；（4） 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。此外缺失数据用-6999补充。 2） 气压订正 根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式，对原始数据进行气压订正，得到订正后的快中子数N1C_cor。 3） 仪器率定 在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数，通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分（或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取）θm（Zreda et al. 2012）和对应时间段内的快中子校正数据N，再通过公式反求得到N0。 在此，根据仪器源区内的Soilnet土壤水分数据对仪器进行率定，建立土壤体积含水量θv和快中子之间的关系。分别选取干湿状况差异比较明显的6月26日-27日和7月16日-17日四天的数据，其中6月26日-27日率定数据显示土壤水分较小，因此选取4厘米、10厘米和20厘米的三个值平均值作为率定数据，其变化范围为22%-30%，而7月16日-17日率定数据显示土壤水分较大，因此选取4厘米、10厘米的两个值平均值作为率定数据，其变化范围为28%-39%，最后平均N0为3597。 4） 土壤水分计算 根据公式，计算得到每小时的土壤含水量数据。 水文气象网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Zhu et al. (2015)。
2016-07-26
该数据集包含了2012年9月20日至2013年12月31日的宇宙射线仪器（crs）观测数据。站点位于甘肃省张掖市大满灌区农田内，下垫面是玉米地。观测点的经纬度是100.3722E, 38.8555N，海拔1556m，仪器探头底部距地面0.5m，采样频率是1小时。 宇宙射线仪器的原始观测项目包括：电压Batt（V）、温度T（℃）、相对湿度RH（%）、气压P（hPa）、快中子数N1C（个/小时）、热中子数N2C（个/小时）、快中子采样时间N1ET（s）及热中子采样时间N2ET（s）。发布的数据为经过处理计算后的数据，数据表头包括：Date Time（日期 时间）、P（气压 hPa）、N1C（快中子数 个/小时）、N1C_cor（气压订正的快中子数 个/小时）和VWC（土壤体积含水量 %），其处理的主要步骤包括： 1） 数据筛选 数据筛选共四条标准：（1）剔除电压小于和等于11.8伏特的数据；（2）剔除空气相对湿度大于和等于80%的数据；（3）剔除采样时间间隔不在60±1分钟内的数据；（4） 剔除快中子数较前后一小时变化大于200的数据。此外缺失数据用-6999补充。 2） 气压订正 根据仪器说明手册中提到的快中子气压订正公式，对原始数据进行气压订正，得到订正后的快中子数N1C_cor。 3） 仪器率定 在计算土壤水分的过程中需要对计算公式中的N0进行率定。N0为土壤干燥条件下的快中子数，通常使用测量源区内的土样得到实测土壤水分（或者通过比较密集的土壤水分无线传感器获取）θm（Zreda et al. 2012）和对应时间段内的快中子校正数据N，再通过公式反求得到N0。 在此，根据仪器源区内的Soilnet土壤水分数据对仪器进行率定，建立土壤体积含水量θv和快中子之间的关系。分别选取干湿状况差异比较明显的6月26日-27日和7月16日-17日四天的数据，其中6月26日-27日率定数据显示土壤水分较小，因此选取4厘米、10厘米和20厘米的三个值平均值作为率定数据，其变化范围为22%-30%，而7月16日-17日率定数据显示土壤水分较大，因此选取4厘米、10厘米的两个值平均值作为率定数据，其变化范围为28%-39%，最后平均N0为3597。 4） 土壤水分计算 根据公式，计算得到每小时的土壤含水量数据。 水文气象网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Zhu et al. (2015)。
2016-07-14
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