该数据集包括了仰光深水港中心城区的道路情况，水系情况，以及土地利用情况。道路数据集同时包括公路和铁路，水系数据集包括河流和湖泊。道路数据集和水系数据集为矢量数据，土地利用数据集为10m分辨率的栅格数据。土地利用的分类体系为：10.Forest森林；20.Cultivated Land 耕地；21.Paddy filed 水田；22.Dry farmland 旱地；30.Water 水体；31.River 河流；32.Lake 湖泊（含水库、坑塘）；33.wetland 沼泽湿地；40.Artificial surface 人工表面；43. Mining area 采矿区；50.Bareland 裸土、裸岩、荒漠等，基于有限样本对数据进行精度分析，分类精度约在90%以上。
葛咏, 李强子, 李毅
1）数据内容：泛第三极地区基于遥感反演的主要生态环境数据，包含PM2.5浓度、森林覆盖率、EVI、土地覆被、CO2等指标；2）数据来源及加工方法：PM2.5数据来源于the Atmospheric Composition Analysis Group Web site at Dalhousie University、森林覆盖度数据来源于MODIS Vegetation Continuous Fields (VCF)，CO2数据来源于ODIAC Fossil fuel emission dataset，EVI数据来源于MODIS Vegetation Index Products，土地覆被数据来源ESA CCI Land cover。提取出泛第三极65个国家和地区，其他未进行加工；3）数据质量描述：数据2000-2015年数据时间序列较好；4）数据应用成果及前景：可用于生态环境变化分析。
李广东
“一带一路”沿线国家土地资源承载力限制性分类/分区数据内容包括： 1.基于人粮平衡的土地资源承载力限制性分类/分区数据； 2.基于当量平衡的土地资源承载力限制性分类/分区数据，分为基于热量供需平衡和蛋白质供需两类。 数据来源：基于FAO食物生产/消费数据和土地资源承载力模型获得。 数据应用：可以从耕地资源到土地资源对沿线国家的人地关系进行判读，为优化区域功能配置，完善建设空间布局提供科学指导和决策依据。
杨艳昭
1990-2015年中亚大湖区土地覆被数据集，数据范围包括5个国家：哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦。数据来源于欧空局，精度为300m。全球土地覆盖数据库使用的坐标参考系统是基于世界大地测量系统84 (WGS84)参考椭球面的地理坐标系统(GCS)。 数据共分为22个类别，在每个类别中还有亚类。分类类型使用联合国粮食及农业组织(FAO)开发的土地覆盖分类系统(LCCS)定义，其目的是尽可能与GLC2000、GlobCover 2005和2009产品兼容。
杨宇
本数据总结了2016年中亚五国(哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦)农业以及社会经济现状。本数据来源于中亚五国统计年鉴，包括总人口、耕地面积、粮食生产面积、GDP、农业GDP占总GDP比重、工业GDP占总GDP比重、森林面积等六个要素。详细的统计了中亚五国六个社会经济要素的情况。通过统计可以看出中亚五国六个要素之间各有侧重。本数据为项目提供了基础数据，便于后续分析中亚生态与社会的情况，为项目数据分析提供了数据支持。
刘铁
数据集包含2000年，2010年，2018年青藏高原县级理论载畜量数据和1980年, 1990年, 2000年, 2010年, 2017年县级超载程度。基于地理科学与资源研究所具有自主知识产权的生态水文动力学模型VIP（Vegetation interface process) 模拟的NPP数据计算了产草量数据（1km分辨率），按照县行政区域尺度，计算县域产草量，并根据载畜量计算标准（NY/T 635-2015）计算得到县域范围内的理论载畜量。基于县级实际载畜量数据，计算了超载程度。数据将为草地恢复、管理和利用策略的制定提供借鉴。
莫兴国
该数据集由2018-2019年青藏高原5次野外考察期间无人机航拍所得，数据大小为77.6 GB，包括11600余张航片。航片共分5次拍摄，拍摄时间为2018.07.19-2018.07.26、2018.09.09-2018.09.16、2019.04.24-2019.05.10、2019.07.06-2019.07.20、2019.09.01-2019.09.07。拍摄地点主要包括拉萨、日喀则、那曲、山南、林芝、昌都、迪庆、甘孜、阿坝、甘南、果洛等地区主要城市间的道路沿线及周边地区。航片较为清晰的反映了当地土地利用/覆被类型、植被分布状况、草地退化情况、植被覆盖度、河流湖泊分布等信息，航片均具有经纬度和海拔信息，可为土地利用/覆被遥感解译工作提供了较好的验证信息，还可用于植被覆盖度的估算工作，为研究区土地利用研究提供了较好的参照信息。
吕昌河, 刘亚群
青藏高原的水土资源匹配数据，由站点气象数据（2008-2016年，国家气象数据共享网）经过彭曼公式计算得出的潜在蒸散发数据，利用土地利用的不同土地类型，根据下垫面影响系数计算现有土地利用下的蒸散发量；以及气象数据中的站点降雨数据插值得到的降雨数据，根据两者差值得到水土资源匹配系数。实际降雨与现有土地利用条件下的需水量之间的差值来反映水土资源的匹配性，数值越大匹配性越好。水土资源的匹配情况的空间分布能为进一步了解青藏高原的农牧业资源情况做铺垫。
董凌霄
本研究以2015年青藏高原耕地、林地及草地为评价对象，分析对土地敏感性影响显著的地形、气候、土壤和植被因子（地形：海拔、坡度；气候：日照时数、≥0℃积温、年平均降水量；土壤：土壤质地、土壤侵蚀强度、土层厚度；植被：植被类型、NDVI），建立农业土地敏感性评价指标体系。使用AHP法确定评价因子权重，依据ArcGis自然间断点分级法得到耕地、林地以及草地的敏感性等级，输出250m分辨率的青藏高原农业土地敏感性图纸，并对结果校验分析。
姚明磊
针对青藏高原特色，按照科学性、系统性、完整性、可操作性、可度量性、简明性、独立性的原则，重点包含农牧业活动、工矿业发展、城镇化发展、旅游业活动、重大生态工程建设、污染物排放等主要人类活动构建了适宜青藏高原的人类活动强度评估指标体系，基于遥感数据、地面观测数据、气象数据及社会统计年鉴数据等，采用层次分析法，对人类活动的正面和负面效应进行了定量评价，综合评估了人类活动强度及其变化特征。数据不仅有助于增强人类活动在全球变化敏感区植被变化中所扮演角色的认识，而且可以为青藏高原社会经济可持续发展提供理论基础，同时为保护青藏高原生态环境和筑牢国家生态安全屏障提供科学依据。
张海燕, 辛良杰, 樊江文, 袁秀
本数据集是1990年至2015年青藏高原地区土地资源要素数据集，记录了青海、西藏两省15个地级单元建成区用地每五年的面积占比变化情况。数据为excel文件，空间分辨率为地级行政单元尺度。该数据是根据青藏高原土地利用类型数据，通过计算每个地级单元面积内的建成区面积占地级单元面积的比例得到，数据集可用于青藏高原的城镇化空间格局、发展过程及演变机制研究，并为研究青藏高原城镇化对生态环境的影响提供数据支撑。
杜云艳, 易嘉伟
依据多土地覆被类型数据包括有欧空局全球陆地覆盖数据（ESA CCI-LC，300m栅格）、清华大学全球土地覆被数据（FROM-GLC，30m栅格）和美国NASA的LP DAAC 中心的MODIS全球土地覆被数据（MCD12Q1，300m栅格）等3个土地覆被产品数据。个别类别土地覆被数据包括有美国地质调查局USGS的全球耕地数据（GFSAD30，30m）、日本宇宙航空研究开发机构JAXA的全球林地数据（PALSAR/PALSAR-2，25m）、欧盟联合研究中心(JRC, EC)的全球水体数据（GSWD，Global Surface Water Data）和中山大学基于Google earth engine提取的全球城市用地数据（GULM，Global Urban Land Map）。构建了“一带一路”区域LUC分类系统以及其余数据分类系统的转换规则，构建土地覆被分类置信度函数和地类融合规则，进行土地覆被产品融合与修正，完成了“一带一路”核心国家2015年土地利用数据（V1.0）。
许尔琪
本数据集是2015年青藏高原地区的土地覆被数据，数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为300米，包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统，有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料，包括MERIS FR/RR，AVHRR，SPOT-VGT，PROBA-V等。经验证，该数据集的总体精度在70%以上，当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
杜云艳
本数据集是2011年青藏高原地区的土地覆被数据，数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为300米，包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统，有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料，包括MERIS FR/RR，AVHRR，SPOT-VGT，PROBA-V等。经验证，该数据集的总体精度在70%以上，当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
杜云艳
该数据集包含了2018年长江源区人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年8月黄河源区（扎陵湖北面）人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年可可西里人工采集的土地覆盖地面验证点数据集。数据采集中，以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象，在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识，在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度（度分秒）、纬度（度分秒）、海拔（0.1米）、采集时间等位置信息，然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息，以便回实验室验证和核对。最后，对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中，90%以上的样点采集了2张及以上实景照片，以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后，通过与Google地图的位置核对，数据经过了两轮检验和核查，保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
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。 数据集为西北（南）六省包括：新疆、西藏、青海、云南、四川、甘肃。以1970s、1980s、1995、2000、2005、2010、2015年Landsatt TM/ETM遥感影像为底图，利用专业软件通过人工目视解译生成。然后在矢量数据的基础上栅格化生成的1KM栅格数据。 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个一级土地类型以及25个二级类型。 数据包括经纬度 WGS投影（Geo）和等面积圆锥投影（Albers）两种投影方式 中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度最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
刘纪远
本数据集在评价已经有土地覆盖数据的基础上，基于证据理论，将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国1:100万沼泽湿地图和MOD IS 2001年土地覆盖产品(MOD12Q1)进行了融合，最终基于最大信任度原则进行决策，产生了新的、IGBP分类系统的2000年1KM中国土地覆盖数据。 新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时，补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息，更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息，使分类系统更加通用。
冉有华, 李新
本数据集包括祁连山重点区域1990年至2015年每5年一期的30m与人类活动有关的耕地和建筑用地分布产品。该产品来源于重点区域30m的土地覆盖分类产品。基于该成果，可以得到1990、1995、2000、2005、2010、2015年的耕地和建筑用地变化情况，了解并直观展示人为活动对祁连山重点区域的土地覆盖影响情况。该产品集只包含了与人为活动有关的耕地和建筑用地两种土地覆盖类别，后续将增加更多类别，如矿区、人造林地、人造草地等。
杨爱霞
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0931-4967287
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