该数据集包含2013年至2020年间逐年赤道北部非洲与萨赫勒地区NPP-VIIRS夜光数据影像。基于国家极地轨道(National Polar-orbiting Partnership, NPP) 卫星可见光近红外成像辐射计 (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite, VIIRS)月平均夜光影像数据，将生物量燃烧引起的不稳定夜间灯光从人类活动引起的稳定夜光信息中分离后，合成得到逐年赤道北部非洲与萨赫勒地区NPP-VIIRS夜光遥感数据。数据空间分辨率为500 m，栅格数据类型为Geotiff。栅格像元值为辐亮度，单位为10−9 W∙cm−2∙sr−1。该数据集在一定程度上提高了夜光影像在赤道北部非洲与萨赫勒地区对小规模的、零散分布的、电力供应不稳定的城镇信息识别能力，可进一步应用于赤道北部非洲与萨赫勒地区的人类活动相关研究。
袁笑甜, 贾立, 蒋敏
该数据为九寨沟日则泥石流的DOM数据；采用飞马V10无人机搭载RIEGL VUX-1LR机载激光雷达系统对同轴获取的光学影像采用Pix4d mapper进行处理，制作了正射影像图；正射影像图分辨率为0.2m，坐标系为CGCS2000国家坐标系，1985国家高程基准；基于机载LiDAR数据结合光学影像数据开展泥石流物源识别与计算工作，根据物源所处的位置以及在山体阴影图像上的色彩及纹理差异，将物源分为崩滑物源、坡面物源和沟道物源并建立各类型物源的机载LiDAR识别标志与遥感解译方法，为泥石流物源的精确计算提供理论参考和数据支撑，进一步服务于泥石流的防治与风险评价。
董秀军
该数据为九寨沟日则泥石流沟的DEM数据，采用飞马V10无人机搭载RIEGL VUX-1LR机载激光雷达系统获取，通过机载激光雷达技术去除植被后生成的DEM数据，能得到真实的地表形态为泥石流物源的识别与计算提供新的解决方案；数据采用芬兰 Arttu Soininen 工程师开发的TerraSolid软件，通过形成宏命令经点云去噪、滤波、分类后，获取研究区真实地表点云数据，进而利用分类出的地面点构建了高精度数字高程模型；获取的激光点云数据平均密度优于50点/m2，数字高程模型分辨率为0.5m，坐标系为CGCS2000国家坐标系，1985国家高程基准；基于机载LiDAR数据开展泥石流物源识别与计算工作，根据物源所处的位置以及在山体阴影图像上的色彩及纹理差异，将物源分为崩滑物源、坡面物源和沟道物源并建立各类型物源的机载LiDAR识别标志与遥感解译方法，为泥石流物源的精确计算提供理论参考和数据支撑，进一步服务于泥石流的防治与风险评价。
董秀军
该数据为九寨沟西番沟泥石流的DOM数据；采用飞马V10无人机搭载RIEGL VUX-1LR机载激光雷达系统对同轴获取的光学影像采用Pix4d mapper进行处理，制作了正射影像图；正射影像图分辨率为0.2m，坐标系为CGCS2000国家坐标系，1985国家高程基准；基于机载LiDAR数据结合光学影像数据开展泥石流物源识别与计算工作，根据物源所处的位置以及在山体阴影图像上的色彩及纹理差异，将物源分为崩滑物源、坡面物源和沟道物源并建立各类型物源的机载LiDAR识别标志与遥感解译方法，为泥石流物源的精确计算提供理论参考和数据支撑，进一步服务于泥石流的防治与风险评价。
董秀军
该数据为九寨沟西番沟泥石流的DEM数据，采用飞马V10无人机搭载RIEGL VUX-1LR机载激光雷达系统获取，通过机载激光雷达技术去除植被后生成的DEM数据，能得到真实的地表形态为泥石流物源的识别与计算提供新的解决方案；数据采用芬兰 Arttu Soininen 工程师开发的TerraSolid软件，通过形成宏命令经点云去噪、滤波、分类后，获取研究区真实地表点云数据，进而利用分类出的地面点构建了高精度数字高程模型；获取的激光点云数据平均密度优于50点/m2，数字高程模型分辨率为0.5m，坐标系为CGCS2000国家坐标系，1985国家高程基准；基于机载LiDAR数据开展泥石流物源识别与计算工作，根据物源所处的位置以及在山体阴影图像上的色彩及纹理差异，将物源分为崩滑物源、坡面物源和沟道物源并建立各类型物源的机载LiDAR识别标志与遥感解译方法，为泥石流物源的精确计算提供理论参考和数据支撑，进一步服务于泥石流的防治与风险评价。
董秀军
该数据为九寨沟甘沟泥石流的DOM数据；采用飞马V10无人机搭载RIEGL VUX-1LR机载激光雷达系统对同轴获取的光学影像采用Pix4d mapper进行处理，制作了正射影像图；正射影像图分辨率为0.2m，坐标系为CGCS2000国家坐标系，1985国家高程基准；基于机载LiDAR数据结合光学影像数据开展泥石流物源识别与计算工作，根据物源所处的位置以及在山体阴影图像上的色彩及纹理差异，将物源分为崩滑物源、坡面物源和沟道物源并建立各类型物源的机载LiDAR识别标志与遥感解译方法，为泥石流物源的精确计算提供理论参考和数据支撑，进一步服务于泥石流的防治与风险评价。
董秀军
该数据为九寨沟甘沟泥石流的DEM数据，通过机载激光雷达技术去除植被后生成的DEM数据，能得到真实的地表形态为泥石流物源的识别与计算提供新的解决方案；数据采用芬兰 Arttu Soininen 工程师开发的TerraSolid软件，通过形成宏命令经点云去噪、滤波、分类后，获取研究区真实地表点云数据，进而利用分类出的地面点构建高精度数字高程模型；获取的激光点云数据平均密度优于50点/m2，数字高程模型分辨率为0.5m，坐标系为CGCS2000国家坐标系，1985国家高程基准；基于机载LiDAR数据开展泥石流物源识别与计算工作，根据物源所处的位置以及在山体阴影图像上的色彩及纹理差异，将物源分为崩滑物源、坡面物源和沟道物源并建立各类型物源的机载LiDAR识别标志与遥感解译方法，为泥石流物源的精确计算提供理论参考和数据支撑，进一步服务于泥石流的防治与风险评价。
董秀军
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
本数据集的制备是基于提出的针对藏东南冰川地区的全天候地表温度数据降尺度方法，通过分析全天候地表温度与其时空影响因子高程、地表覆盖类型、植被指数、积雪指数、地表反射率等数据之间的关系，构建了全天候地表温度的降尺度模型，将全天候地表温度产品的空间分辨率由1 km提升至250 m。通过地面站点实测数据进行验证，验证结果表明降尺度地表温度在站点处的RMSE白天与夜间分别为2.25 K、2.16 K左右，较原始1 km地表温度产品精度提升约0.5 K。图像质量指数的计算结果表明降尺度地表温度不仅获得了大量的细节热信息，而且在空间格局和幅值上与原始1 km地表温度保持了高度的一致性。本数据集对藏东南冰川地区高分辨率全天候地表温度生成和灾害监测具有一定的意义。
周纪, 黄志明, 钟海玲, 唐文彬
植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）可以准确反映地表植被覆盖状况。目前，基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等研究中得到了广泛的应用。藏东南1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是在MODIS（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/）16天1KM地表反射率数据（MOD13）基础上，采用最大值合成法生成的2000年以来的月度植被指数数据集。该数据集有效反映了藏东南地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。月度NDVI数据为每月NDVI数据数值的最大值，数据获取时间为2000年2月—2018年12月。下载的数据为GRID格式，空间分辨率为1km。
王浩
本数据为通过自动化雨量站、泥位监测仪、撞线传感器测量产生的纳底沟泥石流综合监测数据集（2021年）。以上数据采集点为四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县景区纳底沟泥石流监测点。监测数据主要在四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院完成数据分析。使用的仪器包括DD-ZXCG-001撞线传感器、DD-YLJ-001自动化雨量站、DD-NWJ-001泥位监测仪。采集时间为2021年。
张群
该数据集为云降水过程综合观测数据集的分数据集，源自2021年期间在六盘山地区开展的综合考察试验。六盘山科考在大湾站、径源站、六盘山站、隆德站等多地实施，其中大湾站主要布署CFL-06型风廓线雷达、HT101型云雷达、MRR-2微雨雷达、DSG5型雨滴谱仪、三维风速仪、C12激光云高仪，径源站主要布署QFW-6000型微波辐射计、HMB-KPS型云雷达、DSG5型雨滴谱仪、CL51激光云高仪，六盘山站主要布署HT101型云雷达、MRR-2微雨雷达、OTT型激光雨滴谱仪、云凝结核（CCN）计数器、三维风速仪、FM120雾滴谱仪、C12激光云高仪，隆德站主要布署RPG-HATPRO-G4型微波辐射计、CFL-06型风廓线雷达、HT101型云雷达、MRR-2微雨雷达、OTT型激光雨滴谱仪、C12激光云高仪，同时开展自动气象站、铁塔（和尚铺）和X波段全固态双线偏振多普勒天气雷达（彭阳县），以及梯度站等观测，可为高原系统东移对下游的影响研究，以及为揭示高山地区大气边界层和自由大气交换过程对气溶胶、云、雾和降水及其相互作用的影响提供数据支撑。
付丹红
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
该数据集为云降水过程综合观测数据集的分数据集，源自2021年期间在三江源地区开展的综合考察试验。三江源科考以先进的空中国王飞机观测为主，机载观测系统包括气溶胶、云粒子谱仪和图像仪观测，观测要素包括IP探头降水粒子浓度及图像、CIP探头云粒子浓度及图像、CAS探头云和气溶胶粒子数据、Hotwire_LWC探头液水数据、CAPS Summary 气溶胶、云、降水综合数据、AIMMS探头常规气象要素、PCASP-100探头气溶胶粒子数据。地面观测包括雨滴谱仪、微波辐射计和X波段雷达，其中雨滴谱仪主要观测等效体积直径、粒子下降速度，微波辐射计主要观测温度、湿度、水汽和液态水等，X波段雷达主要观测强度，速度，谱宽等，可为西风-季风协同影响对三江源云降水过程的影响研究提供数据支持。
付丹红
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
该数据集为云降水过程综合观测数据集的分数据集，源自2020年期间在祁连山南北坡开展的综合考察试验，空中观测以空中国王飞机为主，地基考察包括自动气象站、雨滴谱仪、微波辐射计、云雷达、探空秒数据等，其中自动气象站观测要素包括气温、气压、湿度、风向、风速、降水量，雨滴谱仪观测要素包括粒子谱、降水强度等，微波辐射计观测要素为大气温度、湿度廓线，云雷达观测要素主要为定点垂直观测数据，并开展气溶胶、雨水、冰雹、土壤样品采集，可为揭示西风-季风对祁连山云降水过程和大气水循环的影响研究提供数据支持。
付丹红
本数据集是一个包含10年（2010-2019）的全球日尺度地表土壤水分数据集，分辨率为36 km，采用EASE-Grid2投影坐标系，数据单位为m3/m3. 数据集采用Yao et al.(2017，2021)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到FY-3B/MWRI，利用人工神经网络方法，以SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以FY-3B/MWRI的亮温为输入，最终输出长时序土壤水分数据。土壤水分精度和SMAP接近，达到5%左右。（ 全球14个密集观测站网的验证精度 ）。
姚盼盼, 卢麾, 赵天杰, 武胜利, 施建成
城市建成区的变化反映了城市的发展情况，因此对建成区变化过程的信息提取是研究城市发展和区域经济的重要前提。该数据集包含1985 年至 2018 年关键节点建成区表面积的年变化信息，分辨率为 30m。 使用监督分类和时间一致性检查的组合方法，以汉班托塔、仰光和达卡三个关键节点为研究区域，确定从非建成区到建成区的变化。 建成区像素定义为 50% 以上不透水。 发生转变的年份（从非建成区到建成区）可以从像素值中识别，范围从34（年份：1985）到1（年份：2018）。 例如，1990 年的建成区可以显示为像素值大于 29。 在从非建成区到建成区单调转换之后，该数据集在时间上是一致的。
刘林志, 凌峰
遥感为大范围地表监测提供重要的技术手段。得益于Landsat TM、ETM+、和OLI/TIRS丰富的时序影像数据和高性能的Google Earth Engine（GEE）云平台，大尺度地表覆盖制图成为了可能。本数据以仰光、汉班托塔、达卡三个关键节点为研究区域，借助 Google Earth Engine 平台，利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像，结合多数据融合、时序变化检测和机器学习等方法，研制了一套高时空一致性的2000–2020年30 m分辨率逐年土地覆盖变化数据集。
刘林志, 凌峰
本土壤水分数据集是一个包含8年（2011-2018）的全球时空连续一致的日尺度地表土壤水分数据集，空间格网分辨率为25km，时间分辨率为每天，数据单位为cm3/cm3。数据集采用基于三重配置分析 (TCA: Triple Collocation Analysis)的土壤水分线性融合算法，对SMOS，ASCAT，FY3B，CCI，SMAP五种土壤水分产品分两步进行了融合：第一步，融合2011~2018年SMOS，FY3B和ASCAT土壤水分数据产品；第二步，对第一步融合的2015~2018年间的结果与相应年份的CCI以及SMAP数据产品进行再融合，最终获得2011~2018年间融合的土壤水分产品。最终融合的土壤水分数据在全球空间覆盖比达80%以上。此外，利用全球7个地面观测网络的站点实测土壤水分数据对上述融合的土壤水分产品进行了评价分析，最小RMSE (Root Mean Square Error) 为0.036 cm3/cm3。
贾立, 谢秋霞, 胡光成
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
本数据集是2017年8月-9月于阿里地区采集的典型地物光谱测量数据。高光谱数据使用ASD便携式地物光谱仪FieldSpec 4测量。进行光谱测量时基本为光线稳定的晴天，测量时记录了云量情况。测量前使用白板进行校准；并使用GPS记录经纬度坐标；记录了测量的植被类型；同时测量了周围土壤的光谱数据。地物光谱仪记录的DN值为.asd格式文件，可使用ViewSpecPro软件读取，并利用EXCEL结合白板数据转换为反射率。光谱数据用于提取不同植被类型光谱特征、植被分类、反演植被覆盖度等。
刘林山, 张炳华
基于环境敏感区指数（ESAI）方法，计算获得2021年阿拉伯半岛栅格荒漠化风险数据。ESAI方法考虑土壤，植被，气候和管理质量，是监测荒漠化风险最广泛的方法之一。根据ESAI指标框架，选择了14个指标计算四个质量领域，每个质量指数均由几个指标参数计算获得。参考前人研究，确定每个参数分类及其阀值。然后，根据每个类别在荒漠化的敏感性中的重要性以及与荒漠化过程的开始或不可逆转的退化关系，把每个类别分配了1（最低敏感度）和2（最高敏感度）之间的敏感性得分。关于如何选取指标以及与荒漠化风险和得分相关性，在Kosmas的研究中提供了更全面的描述。主要指标数据集来源于联合国粮农组织的世界土壤数据，欧空局的土地覆盖数据和AVHRR数据。所有栅格数据集重采样到500m并合成年度值。尽管验证综合评估指数存在困难，但根据ESAI值的时空比较，对荒漠化风险进行了间接验证，包括对ESAI与稀疏植被和草地转变关系的定量分析和分析ESAI与植被净初级生产力之间的关系。验证结果表明阿拉伯半岛的荒漠化风险数据精度可靠。
许文强
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
基于2019-2020年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。在制作过程中，规定操作人员严格遵守操作规范，同时由专人负责质量审查。
牛富俊, 罗京
该数据集于2021年5月底至6月在青藏高原野外考察期间使用无人机航拍所得，航片数据量为 3.4 GB，共包含330余张无人机航片。拍摄地点主要位于西藏的拉萨、林芝，云南省的大理、怒江，四川甘孜、阿坝、凉山等州市地区的道路沿线、居民点及其周边地区。所拍航片主要反映拍摄时点当地的土地利用/覆被类型、设施农业用地分布、植被覆盖度等信息，航片具有经纬度和海拔等空间位置信息，不仅可以为土地利用分类提供基础验证信息，而且还能通过计算植被覆盖度，为大尺度区域植被覆盖度的遥感影像反演等工作提供参考。
吕昌河, 张泽民
冰盖表面融化是影响格陵兰冰盖物质平衡的主要原因，同时冰雪的反射率较高，冰盖表面融化会造成辐射能量收支差异，进而影响海-陆-气之间能量交换。高分辨率冰盖表面融化产品的生成，对研究格陵兰冰盖表面融化及其对全球气候变化的响应提供重要信息支撑。本数据集基于微波辐射计与光学反照率产品，对微波辐射计当日、冬季（12-次年2月）平均和1月平均进行波段合成，利用Gram-Schmidt方法将微波辐射计波段合成数据与MODIS GLASS反照率产品融合，使其空间分辨率从25 km提高至0.05˚。然后基于微波辐射计当日与冬季亮温差值的阈值法对降尺度结果提取格陵兰冰盖表面融化，得到1985年、2000年、2015年格陵兰冰盖表面0.05˚ 每日融化产品。该数据集0.05˚ 的空间分辨率高于目前国内外已发布数据集，凸显了辐射计和反照率数据对表面融化的响应，空间细节特征更加清晰，保持了原辐射计产品的动态范围，有效地抑制了辐射计噪声。该数据集的数据类型为整型，其中1代表融化，0代表未融化，255代表冰盖以外掩膜区域，数据集以“*.nc”格式存储。
魏思怡, 刘岩
此数据包含1992年-2020年时间段的中亚，南亚和中南半岛地区的空间分辨率为300m土地覆盖数据，包含10个一级类别，由原数据的二级类别合并而来。数据基于欧空局的1992年-2020年时间段地表覆盖产品 CCI-LC，对耕地、建设用地和水体等地类进行修正。基于清华大学全球土地覆被数据（FROM-GLC，30m栅格）、美国NASA的MODIS全球土地覆被数据（MCD12Q1，500m栅格）、美国地质调查局USGS的全球耕地数据（GFSAD30，30m）、日本全球林地数据的（PALSAR/PALSAR-2，25m）的一致区获取训练样本，应用谷歌地球数字引擎及其随机森林算法，对研究区待修正区域进行机器判别，获得修正的土地覆被产品。应用2019年和2020年的谷歌地球高清影像，对耕地、建设用地和水体变化区域的精度进行分层随机抽样验证，三种地类分别抽取了1200个、共计3600个，相比 CCI-LC数据，本修正产品在该变化区域的精度提升了11%到26%。
许尔琪
本数据集包括青海省盐湖区的原始landsat卫星影像资料TM、ETM+数据，时间为2020年01月-12月，包括MSS传感器的4个波段（空间分辨率78m），TM传感器的7波段和ETM+传感器的8波段（空间分辨率15m、30m）。数据基于USGS官网搜集整理的盐湖区的MSS、TM、ETM+遥感影像数据，数据处理过程有严格的质量保证措施，数据经质检后入库，能够保证数据质量。数据大小约为22.3GB。
陈亮, 王建萍
本数据集包括西藏自治区盐湖区的原始landsat卫星影像资料TM、ETM+数据，时间为2013年01月-12月，包括MSS传感器的4个波段（空间分辨率78m），TM传感器的7波段和ETM+传感器的8波段（空间分辨率15m、30m）。数据基于USGS官网搜集整理的盐湖区的MSS、TM、ETM+遥感影像数据，数据处理过程有严格的质量保证措施，数据经质检后入库，能够保证数据质量。数据大小约为73.6GB。
陈亮, 王建萍
本数据集包括青海省盐湖区的原始landsat卫星影像资料TM、ETM+数据，时间为2013年01月-12月，包括MSS传感器的4个波段（空间分辨率78m），TM传感器的7波段和ETM+传感器的8波段（空间分辨率15m、30m）。数据基于USGS官网搜集整理的盐湖区的MSS、TM、ETM+遥感影像数据，数据处理过程有严格的质量保证措施，数据经质检后入库，能够保证数据质量。数据大小约为20.6GB。
陈亮, 王建萍
本数据集包括西藏自治区盐湖区的原始landsat卫星影像资料TM、ETM+数据，时间为2002年01月-12月，包括MSS传感器的4个波段（空间分辨率78m），TM传感器的7波段和ETM+传感器的8波段（空间分辨率15m、30m）。数据基于USGS官网搜集整理的盐湖区的MSS、TM、ETM+遥感影像数据，数据处理过程有严格的质量保证措施，数据经质检后入库，能够保证数据质量。数据大小约为10.11GB。
陈亮, 王建萍
本数据集包括青海省盐湖区的原始landsat卫星影像资料TM、ETM+数据，时间为2002年01月-12月，包括MSS传感器的4个波段（空间分辨率78m），TM传感器的7波段和ETM+传感器的8波段（空间分辨率15m、30m）。数据基于USGS官网搜集整理的盐湖区的MSS、TM、ETM+遥感影像数据，数据处理过程有严格的质量保证措施，数据经质检后入库，能够保证数据质量。数据大小约为3.18GB。
陈亮, 王建萍
本数据集包括西藏自治区盐湖区的原始landsat卫星影像资料TM、ETM+数据，年份为1991-1992年，包括MSS传感器的4个波段（空间分辨率78m），TM传感器的7波段和ETM+传感器的8波段（空间分辨率15m、30m）。数据基于USGS官网搜集整理的盐湖区的MSS、TM、ETM+遥感影像数据，数据处理过程有严格的质量保证措施，数据经质检后入库，能够保证数据质量。数据大小约为5.63GB。
陈亮, 王建萍
本数据集包括青海省盐湖区的原始landsat卫星影像资料TM、ETM+数据，年份为1992、1977、1993年，包括MSS传感器的4个波段（空间分辨率78m），TM传感器的7波段和ETM+传感器的8波段（空间分辨率15m、30m）。数据基于USGS官网搜集整理的盐湖区的MSS、TM、ETM+遥感影像数据，数据处理过程有严格的质量保证措施，数据经质检后入库，能够保证数据质量。数据大小约为2.66GB。
陈亮, 王建萍
本数据集包括西藏自治区盐湖区的原始landsat卫星影像资料TM、ETM+数据，年份为1977年，包括MSS传感器的4个波段（空间分辨率78m），TM传感器的7波段和ETM+传感器的8波段（空间分辨率15m、30m）。数据基于USGS官网搜集整理的盐湖区的MSS、TM、ETM+遥感影像数据，数据处理过程有严格的质量保证措施，数据经质检后入库，能够保证数据质量。数据大小约为1.30GB。
陈亮, 王建萍
冰雪具有高反射率，冰盖表面融化会降低地表反照率进而影响区域能量平衡，表面融化形成的水文系统会影响冰盖稳定性进而影响冰盖物质平衡。本数据集基于微波辐射计与光学反照率产品，对微波辐射计当日、冬季（6-8月）平均和7月平均进行波段合成，利用Gram-Schmidt方法将微波辐射计波段合成数据与MODIS GLASS反照率产品融合，使其空间分辨率从25 km提高至0.05˚。然后基于微波辐射计当日与冬季亮温差值的阈值法对降尺度结果提取南极冰盖表面融化，得到1985-1986年、2000-2001年、2015-2016年南极冰盖表面0.05˚ 每日融化产品。该数据集0.05˚ 的空间分辨率高于目前国内外已发布数据集，凸显了辐射计和反照率数据对表面融化的响应，空间细节特征更加清晰，保持了原辐射计产品的动态范围，有效地抑制了辐射计噪声，更好的反映了山区、触地线区域和冰架的融化范围随时间的梯度演变特征，产品精度更高。该数据集的数据类型为整型，其中1代表融化，0代表未融化，255代表冰盖以外掩膜区域，数据集以“*.nc”格式存储。
魏思怡, 刘岩
本数据集包括青海省盐湖区的原始landsat卫星影像资料TM、ETM+数据，年份为1976、1977、1978年，包括MSS传感器的4个波段（空间分辨率78m），TM传感器的7波段和ETM+传感器的8波段（空间分辨率15m、30m）。数据基于USGS官网搜集整理的盐湖区的MSS、TM、ETM+遥感影像数据，数据处理过程有严格的质量保证措施，数据经质检后入库，能够保证数据质量。数据大小约为700MB。
陈亮, 王建萍
在国家重点研发计划“冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演”第一课题“冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制“的资助下，中国科学院青藏高原研究所张寅生课题组发展了青藏高原地区降尺度雪深产品。青藏高原积雪深度降尺度数据集来源于积雪概率数据和中国雪深长时间序列数据集的融合结果,采用新发展的亚像元时空分解算法对原始0.25度的积雪深度数据进行时空降尺度，得到0.05度逐日积雪深度产品。通过降尺度前后的雪深产品精度评估的对比，发现降尺度后雪深产品的均方根误差由原产品的2.15 cm减少到了1.54 cm。 青藏高原积雪深度降尺度数据集（2000-2018）的产品信息细节如下。投影为经纬度，空间分辨率0.05 度（约5公里），时间范围为2000年9月1日-2018年9月1日，为Tif格式文件，命名规则为：SD_YYYYDDD.tif，其中YYYY代表年，ddd代表儒略日（001-365）。积雪深度（SD），单位：厘米（cm）。空间分辨率为0.05度。时间分辨率为逐日。
闫大江, 马宁, 张寅生
闪电河流域L波段地基微波辐射计观测数据集收集了中国科学院东北地理与农业生态研究所于2018年9月在闪电河流域开展了的地基L波段移动观测实验数据。将L波段微波辐射计安装于长春净月潭遥感车升降台上，平台升高至5米，进行双极化多角度观测，微波辐射计系统的上位机系统直接将数据存储为.dat文件，可以使用Excel或Matlab进行读取处理，汇交的数据已经整理成Excel。本数据可以用于土壤水分反演方法研究。
姜涛, 郑兴明, 李晓洁
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
本数据集来源于滦河流域土壤水分遥感试验中的多频多角度地基微波辐射计与雷达主被动协同观测试验。试验地点位于内蒙古自治区正蓝旗昕元牧场（115.93°E, 42.04°N），数据获取于2018年夏季。数据集包含四个部分，即：亮温数据、后向散射数据、土壤数据和植被数据。微波亮温数据由RPG-6CH-DP车载微波辐射计观测得到，包含三个微波波段（L, C和X）的水平和垂直极化亮温，观测入射角变化范围为30-65° （2.5°间隔），数据测量时间间隔为0.5小时。主动微波数据由地基雷达（GBSAR）观测得到，包含了L和C波段四种极化（VV, VH, HH, HV）下的后向散射系数，观测入射角变化范围为30-65°（2.5°间隔）。土壤数据包含地表粗糙度和6层土壤水分和土壤温度（1 cm, 3 cm, 5 cm, 10 cm, 20 cm, 50 cm），采样间隔为10分钟；植被数据为草地的植被含水量。 试验观测时间从2018年8月18日持续到9月25日，数据涵盖的草地多频多角度微波亮温、后向散射系数以及土壤和植被等相关配套数据为陆表微波辐射散射建模与验证、主被动微波亮温降尺度、土壤水分反演算法发展和验证提供了重要资料。
赵天杰, 胡路, 耿德源, 施建成
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
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序EVI。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过EVI的计算公式进行生产的，即并在NDVI计算公式的基础上引入了背景调节参数C1，C2和大气修正参数L进行计算的。3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：EVI相比于NDVI具有较强的抗大气干扰能力以及抗噪音能力，更适用于气溶胶含量较高的天气状况下，以及植被茂盛区。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序MSAVI产品。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过MSAVI的计算公式进行生产的，即在SAVI的基础上,针对SAVI在植被覆盖茂盛区表现不敏感的问题进行了改进,具体的计算方法参照Qi，1994文献；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数在植被茂盛覆盖区域较为稳定，而在植被稀疏区表现不敏感。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序NBR产品。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过NBR的计算公式进行生产的，即利用近红外波段和短波红外波段的比值来增强火烧迹地的特征信息,具体计算公式为（近红外波段-短波红外波段2）/(近红外波段+短波红外波段2)；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数常被用于火烧迹地信息提取以及监测火烧区域植被的恢复状况。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序NDMI产品。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过NDMI的计算公式进行生产的，即利用近红外与短波红外之间的差异来定量化反映植被冠层的水分含量情况；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：NDMI与冠层水分含量高度相关，可以用来估计植被水分含量，而且NDMI与地表温度之间存在较强的相关性，因此也常用于分析地表温度的变化情况。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序NDVI。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过NDVI的计算公式进行生产的，即通过计算近红外波段和红波段之间的差异来定量化植被的生长状况，具体公式为：（近红外波段-红波段）/(近红外波段+红波段)；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数可反映植被的健康情况及植被的长势，由于计算简单，指示性好，被广泛应用于农业、林业、生态环境等领域，同时也是生态物理参数反演的重要输入参数，是目前应用最为广泛的植被指数之一。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序SAVI。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过SAVI的计算公式进行生产的，即并在NDVI计算公式的基础上引入了土壤调节因子S进行计算的。3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数在植被稀疏区域较为稳定，而在植被覆盖茂盛区域不敏感。
彭燕
1）数据内容：本数据集包含从1980s-2019年青藏高原地区Landsat长时序SI产品。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过SI的计算公式进行生产的，即根据红光波段和蓝光波段开展乘积平方根计算即可得到，基于红光波段和蓝光波段能够很好地反映土壤盐分的原理；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数能很好的反映土壤的盐分程度，可用于定量化评价盐渍化土壤。
彭燕
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0931-4967287
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