南极McMurdo Dry Valleys 冰川表面流速遥感后处理产品，基于Antarctic Ice Sheet Velocity and Mapping Project（AIV）数据，通过先进的算法和数值工具后处理得到。该产品利用Sentinel-1/2/Landsat数据绘制，提供了McMurdo Dry Valleys 均匀、高分辨率（60m）的冰流速结果，时间覆盖范围从2015到2020。
江利明
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
南极冰盖21、22流域分布有松岛冰川、斯维特冰川等，是西南极融化最为剧烈的地区之一。本数据集首先利用Cryosat-2数据（2010年8月至2018年10月），在每个规则格网内，考虑地形项、季节波动、后向散射系数、波形前缘宽度及升降轨等因素建立平面方程，通过最小二乘回归计算格网内冰盖表面高程变化。另外，我们使用了ICESat-2数据（2018年10月至2020年12月），通过在每个规则格网内获取两个时期的卫星升降轨道交叉点处的高程差值，进而计算该时期内冰盖的表面高程变化。两个时期的面高程变化数据空间分辨率为5km×5km，文件格式为GeoTIFF，投影坐标为极地立体投影(EPSG 3031),并由所使用的卫星测高数据名称命名(即CryoSat-2、ICESat-2)。该数据可使用ArcMap、QGIS等软件打开。结果表明，该区域2010-2018年平均高程变化率为-0.34±0.08m/yr，属于融化剧烈地区。2018年10月-2020年11月年平均高程变化率为-0.38±0.06m/yr，相比于CryoSat-2计算结果该区域融化处于加剧状态。
杨博锦, 黄华兵, 梁爽, 李新武
本数据集包括1995，2000，2005，2010和2015年等5期湖泊透明度数据。数据源为：Landsat 5，Landsat 7和Landsat 8。使用方法：利于实测光谱反射率，在分析光谱反射率与同步测量的透明度之间的关系的基础上，采用半经验方法选择最佳波段组合，建立青藏高原湖泊透明度算法，获得水体透明度。通过实测点的验证表明水体的透明度估算相对误差在35%。
宋开山
我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法，可以实现格陵兰冰盖典型冰川冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 IW每年7、8月的数据，为了抑制SAR图像的相干斑噪声，选择Probabilistic Patch-Based Weights (PPB)算法进行滤波，然后选择具有代表性的样本输入U-net网络进行模型训练，根据训练的模型进行冰裂隙的预测。以格陵兰2个典型冰川（Jakobshavn、Kangerdlussuaq）为例分类结果的平均准确率可达94.5%，其中裂隙区域的局部准确率可达78.6%，召回率为89.4%。
李新武, 梁爽, 杨博锦, 赵京京
我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法，可以实现南极冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 EW 1月、2月的数据，为了抑制SAR图像的相干斑噪声，选择Probabilistic Patch-Based Weights（PPB）算法进行滤波，然后选择具有代表性的样本输入U-net网络进行模型训练，根据训练的模型进行冰裂隙的预测。以南极5个典型冰架（Amery、Fimbul、Nickerson、Shackleton、Thwaiters）为例分类结果的平均准确率可达94.5%，其中裂隙区域的局部准确率可达78.6%，召回率为89.4%。
李新武, 梁爽, 杨博锦, 赵京京
太阳总辐射和散射采用辐射表（CM22, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度数据来源于IPEV/PNRA 项目 “Routine Meteorological Observation at Station Concordia” ，http://www.climantartide.it，地面水汽压单位为hPa。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（S/G）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2006-2016年（Bai, J.; Zong, X.; Lanconelli, C.; Lupi, A.; Driemel, A.; Vitale, V.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations of Global Solar Radiation and Its Potential Effects at Dome C (Antarctica). Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 3084. https://doi.org/10.3390/ijerph19053084）。该数据集可以用于南极Dome C地区太阳辐射及其衰减等相关研究。地面太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://doi.org/10.1594/PANGAEA.935421
白建辉
太阳总辐射采用辐射表（CM21, Kipp & Zonen, 荷兰）测量，波长范围200-3600 nm。温湿度分别采用温湿度传感器HMP45C-GM （Vaisala Inc., Vantaa, Finland）测量。本数据集包括：利用经验模型计算的地面太阳总辐射、损失于大气中的吸收和散射辐射（小时累计值，单位MJ/m2）、大气顶和地表反照率；还包括散射因子（AF）地面水汽压（E，单位hPa）。太阳辐射数据来源于数据提供者的计算、实验站测量，数据覆盖时间为2007-2020年。关于数据处理和太阳总辐射计算等可参考文献：Bai, J.; Zong, X.; Ma, Y.; Wang, B.; Zhao, C.; Yang, Y.; Guang, J.; Cong, Z.; Li, K.; Song, T. 2022. Long-Term Variations in Global Solar Radiation and Its Interaction with Atmospheric Substances at Qomolangma. Int. J. Environ. Res. Public Health, 19, 8906. https://doi.org/10.3390/ijerph19158906。该数据集可以用于珠峰地区太阳辐射及其衰减等相关研究。珠峰站太阳辐射和其他气象数据可以参考：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/b9ab35b2-81fb-4330-925f-4d9860ac47c3/。
白建辉
积雪面积比例（fractional snow cover， FSC）是单位像元内积雪覆盖面积（Snow Cover Area SCA）与单位像元面积的比值。本数据集的制作方法为BV-BLRM积雪面积比例线性回归经验模型；采用的源数据为MOD09GA 500米全球逐日地表反射率产品，以及MOD09A1 500m的8天合成全球地表反射率产品；制作平台使用的是Google Earth Engine；数据范围为全球范围，数据制备时间为2000至2021年，空间分辨率为500米，时间分辨率为逐年。该套数据可为区域气候模拟、水文模型等提供积雪分布的定量信息。
马媛
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
本数据集包含：（1）基于测高卫星提取的北半球16个大型湖泊水库冰厚数据，时间跨度为1992-2019年，时间分辨率10天，文件名为Altimetric LIT for 16 large lakes.xlsx；（2）基于遥感湖冰模型的北半球1,313个面积50km^2以上湖泊的逐日湖冰厚度和湖泊表面积雪深度数据，时间跨度为2003-2018年，文件格式为nc格式；（3）未来湖冰厚度变化的预测情况，时间跨度2071-2099年，文件为table S1.xlsx；（4）一个用于查找湖泊的对照表，包含湖泊ID，名称，地理坐标和面积等信息。本数据集可以为全球湖冰和湖面积雪研究提供基础信息，便于深入理解在变化环境下湖冰的演变规律及其对湖泊生态环境和区域社会经济的影响。
李兴东, 龙笛, 黄琦, 赵凡玉
“亚洲水塔”青藏高原（TP）的降水在区域水和能源循环中发挥着关键作用，对下游国家的水资源供应有重要影响。气象站点所获取的降水信息通常被认为是最准确的，但在地形复杂、环境恶劣的青藏高原中，气象站数据却十分有限。卫星和再分析降水产品可以为地面测量提供补充信息，特别是在大面积测量不足的区域。在这里，我们通过使用人工神经网络 (ANN) 和环境变量（包括海拔、地表压力和风速）确定各种数据源的权重来最优地融合站点、卫星和再分析数据。在 1998-2017 年期间，以每日时间尺度和 0.1° 的空间分辨率生成了一个多源降水 (MSP) 数据集横跨青藏高原。与其他四颗卫星产品相比，MSP与标准观测的日降水相关系数（CC）最高（0.74），均方根误差第二低，表明MSP的质量和数据合并的有效性方法。我们使用分布式水文模型进一步评估了青藏高原长江和黄河源头测量不佳的不同降水产品的水文效用。在 2004-2014 年期间，MSP 实现了每日流量模拟的最佳 Nash-Sutcliffe 效率系数（超过 0.8）和 CC（超过 0.9）。此外，基于多重搭配评估，MSP 在未测量的西部 TP 上表现最好。该合并方法可应用于全球其他数据稀缺地区，为水文研究提供高质量的降水数据。整个 TP 的左下角的经纬度、行数和列数以及网格单元信息都包含在每个 ASCII 文件中。
洪仲坤, 龙笛
针对青藏高原泛三江并流区的17.9万km2的区域，通过Sentinel-1升降轨，以及Palsar-1升轨三种SAR数据进行InSAR变形观测，根据获取的InSAR变形图像，结合地貌和光学影像特征进行综合解译。共识别得到海拔4000m以下的活动性滑坡949处。需要注意的是，因不同SAR数据的观测角度、敏感度和观测时相的差异，同一滑坡用不同数据解译存在一定的差异，在滑坡的范围、边界方面需要借助地面和光学影像进行修正。滑坡InSAR识别比例尺的概念与传统空间分辨率不同，主要依靠变形强度，因此一些规模较小，但与背景相比变形特征突出，整体性强，与地物具有逻辑空间关系的滑坡也能得以解译（配合SAR的强度图、地形阴影图、光学遥感影像为地物参照）。本次最小解译区域可达几个像素，如参考怒江沿江公路解译了一处只有4个像素的公路边坡滑坡。
姚鑫
本数据是研究团队综合利用Sentinel-1 SAR数据，AMSR-2微波辐射计数据以及MODIS LST产品所生产的青藏工程走廊区域高分辨土壤冻融数据集。基于新提出的算法，本产品提供月尺度100m空间分辨土壤冻融状态检测结果，并通过气象站点和土壤温度站点进行精度验证。基于青藏工程走廊地区的4个气象站点进行精度验证，结果表明基于升轨和降轨Sentinel-1的土壤冻融检测结果的整体准确率分别为84.63%和77.09%。基于那曲土壤湿度/温度监测站点进行精度验证，升轨和降轨结果的平均整体精度为78.58%和76.66。该产品弥补了传统土壤冻融产品空间分辨率不足（>1km）的问题，为青藏工程走廊区域高分辨率土壤冻融监测提供了可能。
周欣, 刘修国, 周俊雄, 张正加, 陈启浩, 解清华
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
基于长时间序列MODIS积雪产品，采用隐马尔可夫随机场（Hidden Markov Random Field, HMRF）建模框架，制备了青藏高原2002-2021年空间分辨率为500 m的逐日无云积雪数据集。该建模框架将MODIS积雪产品的光谱信息、时空背景信息，以及环境相关信息以最优形式进行整合，不仅填补了云层遮挡引起的数据空缺，而且提高了原始MODIS积雪产品的精度。特别地，本数据集在环境背景信息中引入了太阳辐射能量对积雪分布的影响，有效改进了地形复杂山区的积雪识别精度。通过与实测雪深、Landsat-8 OLI识别的积雪分布对比分析，本数据集精度依次为98.31%和92.44%，并且在积雪转化期、海拔较高、太阳辐射较多的阳坡提升效果显著。本数据集改善了原始MODIS积雪产品时空不连续和在地形复杂山区精度较低的问题，能为青藏高原气候变化研究和水资源管理提供重要的数据基础。
黄艳, 许嘉慧
本数据集为TCA(Triple Collocation Analysis)算法代码集，用于生成2011-2018年全球日尺度土壤水分融合数据。
谢秋霞, 贾立, 胡光成
沱沱河源区植被类型图是基于 319 个地面采样点数据结合随机森林(RF)分类方法进行创建的。随机森林分类器的16个输入变量包括了Landsat-8的可见光、短波红外和热红外波段值及其反演的植被指数和地表温度数据等。根据研究区的植被特征及多年冻土模拟的需要，该图对高寒沼泽草甸(alpine swamp meadow)、高寒草甸(alpine meadow)、高寒草原(alpine steppe)和高寒沙漠(alpine desert )等4种植被类型进行了分类。图件的空间分辨率为30 m，可以提供更细节的植被类型的位置信息。
邹德富, 赵林, 刘广岳, 杜二计, 胡国杰, 李智斌, 吴通华, 吴晓东, 陈杰
本数据为东南亚地区2015年的地表类型数据，空间分辨率为30米，数据类型为NetCDF，变量名为“land cover type”。该数据基于FROM-GLC数据加工而成，通过对原始影像的拼接、裁剪得到覆盖东南亚的地表类型数据，剔除东南亚地区不存在的雪冰等下垫面类型并重新整合图例。修改下垫面类型编码生成包含东南亚的地表类型数据。该数据提供耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、不透水面、及裸地共8种下垫面的信息。数据总体精度为71% （Gong et al., 2019），可为水文模型、区域气候模式等提供东南亚地区的下垫面信息。
刘俊国
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