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
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
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
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
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
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
本数据集是2019年9月川藏铁路沿线典型植被无人机高光谱观测数据，使用的是大疆M600 Resonon成像系统的机载光谱仪。包括2019年在拉萨的草原区域观测的高光谱数据，自带经纬度。高光谱调查时基本为晴天。飞行前进行了白板校准；采集数据时设有靶标（即适于草地的标准反光布），用于光谱校准；设有地面标志点（即有字母的泡沫板照片），并记录了每个标志点的经纬度坐标，用于几何精确校准。无人机高光谱相机记录的dn值，可使用Spectronon Pro软件转换为反射率。高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。
周广胜, 汲玉河, 吕晓敏, 宋兴阳
青藏高原地面光谱数据集主要是利用光谱仪测定不同土地利用类型的光谱特征，测定的地物类型主要分为林地、（高寒）灌木、（高寒）草地、湿地、耕地与裸地等。包含拉萨、林芝、日喀则、阿里、那曲部分县区的实地观测点。林地数据采集测定植被不同生长阶段的光谱特征；草地数据采集测定不同覆盖度的光谱特征；耕地测定常见作物油菜花与青稞田块的光谱特征；湿地则主要测定长流水河流旁的湿地、低洼谷地自然形成的湿地、湖泊旁的湿地等；裸地则测定无植被覆盖的荒漠、戈壁、道路等的光谱特征。观测时间为2019年7-8月，数据为日观测数据。数据集可以为遥感解译的实地验证提供参考。
冯晓明
本数据集包含由卫星重力测量数据得到的2002年4月至2019年12月南极冰盖质量变化数据。所采用的卫星重力数据来自于美国宇航局NASA与德国宇航局DLR合作的重力场恢复与气候学实验双星星座（GRACE，2002年4月至2017年6月）及其后续任务GRACE-FO (2018年六月至今）。由于GRACE和GRACE-FO之间有一年左右数据间断，我们额外采用了由欧洲空间局ESA的Swarm星座GPS数据反演得到的重力场数据（2013年12月至2019年12月）。所采用GRACE重力场数据为德州大学奥斯丁空间研究中心（CSR）、德国地学研究中心（GFZ）、美国宇航局喷气推进实验室（JPL）以及俄亥俄州立大学（OSU）四家机构发布产品的加权平均模型。GRACE数据后处理包括：用SLR数据解算结果替换GRACE低阶重力场参数（degree-1, C20和C30），去条带滤波，300公里高斯平滑，ICE6-G_D（VM5a）GIA模型，信号泄露误差改正，椭球误差改正等。
张宇, 沈嗣钧
基于青藏高原土壤温湿度观测网玛曲站点建立的地基L波段微波辐射计观测系统（ELBARA-III，由欧洲航空局提供），本数据集囊括了水平和垂直极化的L波段亮温数据，地表及以下不同层土壤湿度和温度数据，地表通量（如感热、潜热、碳通量），气象要素数据（如降水、上下行长波/短波辐射、空气温度和湿度、气压）以及植被叶面积指数LAI和土壤性质等辅助数据。此多年尺度的数据集可用于提高对陆面过程、微波辐射过程的理解，验证SMOS和SMAP卫星亮温观测和土壤湿度反演结果，校验微波辐射传输模型中的假设条件，验证陆面模式输出以及再分析资料，反演土壤物理性质，量化陆-气间的水、碳、能量交换，并将帮助定量化地球系统模型中参数化方案的偏差和不确定性，从而提出相应改进方案。 ELBARA-III双极化亮温数据可通过测量的辐射计电压和校准的内部噪声温度计算得到。该数据质量可靠，其质量控制主要通过：1）对辐射计输出的原始电压数据（以800Hz采样频率）进行直方图检验，利用统计指标过滤射频干扰对ELBARA-III微波信号数据的影响；2）检查辐射计进行天空辐射测量时两天线端口的电压值是否相似，天线电缆有无损耗；3）分析仪器内部温度、主动冷源温度和环境温度；4）分析不同入射角度的双极化亮温的特点。 - 时间分辨率：30分钟 - 空间分辨率：入射角为40°~ 70°，间隔为5°，观测覆盖范围为3.31 m^2~ 43.64 m^2 - 测量精度：亮温，1 K；土壤水分，0.001 m^3 m^-3；土壤温度，0.1 °C - 单位：亮温，K；土壤水分，m^3 m^-3；土壤温度，°C /K
Bob Su, 文军
本数据集是2017年青藏高原冰川数据，使用了210景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，时间从2013年至2018年，90%来源于2017年,85%的Landsat8 OLI数据成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容： Value是冰川斑块在系统中自动生成的编码。 格网单元：30m 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 数据加工方法：基于210景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（RGB:654），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth和HJ1A/1B卫星同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137。 原始遥感资料数据精度：30m 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302）, 第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）、中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)。
叶庆华
青藏高原地温分布图是基于程国栋（1984）提出的多年冻土稳定型划分指标(表1)，利用统计模拟的年变化深度地温数据划分的。利用地理加权回归方法，融合2010年左右233个钻孔年变化深度处的年平均地温数据和遥感积雪日数、GLASS叶面积指数、SoilGrids250m的土壤沙粒含量、土壤粘粒含量、土壤粉粒含量、土壤有机质和土壤体密度数据产品、中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）输出的二版土壤湿度产品和融合了近4万区域自动气象站和FY2/EMSIP降水产品的融合产品。估计得到了代表2010年代的青藏高原1km分辨率年冻土稳定性分布图。数据格式为Arcgis Raster。
冉有华
青藏高原多源遥感合成1km积雪覆盖数据集（1995-2018）基于国家卫星气象中心的青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）和美国雪冰中心的25km近实时逐日全球冰密集度与积雪范围NISE产品数据集（1995-2019）合成得到，覆盖时间从1995年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA或MetOp卫星AVHRR逐日积雪覆盖产品，TERRA卫星MODIS替代AVHRR对应观测通道生成的逐日积雪覆盖产品，以及DMSP卫星SSM/I或SSMIS逐日全球冰密集度和积雪范围NISE产品。数据集合成方法：以青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖产品为基础，完全信任其积雪和晴空无雪信息，对有云覆盖、无法判识、缺少卫星观测等区域，在相对高空间分辨率海陆模板的辅助下，利用NISE的陆地有效判识结果进行替换。对于部分水陆边界，因NISE产品空间分辨率较低，合成结果有可能仍存在极少量的云覆盖或者无观测数据区域。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在91%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 曹广真
青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集（1989-2018）基于星载光学仪器观测数据云雪判识方法制作，覆盖时间从1989年到2018年（每年1-4月和10-12月两个时段），时间分辨率为逐日，覆盖范围为青藏高原（17°N -41°N，65°E -106°E），采用等经纬度投影，空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻晴空无云或透明薄云下的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA与MetOp卫星的AVHRR L1数据，以及从TERRA/MODIS对应于AVHRR通道的L1数据。产品处理方法为独立于云掩模产品的动态阈值决策树算法（DT），即算法同时判别云雪，且其云检测强调保留雪信息，特别是透明卷云下的雪。DT算法针对不同情况，考虑了多种判识手段，如水云上的冰云，森林和沙地的积雪，薄雪或融雪等；根据地表类型、DEM和季节设定动态阈值；采用多种质量控制手段，如在重度气溶胶或烟尘覆盖的低纬度森林中剔除伪雪，参考最大月雪线和最小雪面亮度温度剔除伪雪；优化不同种类型云雪和晴空无雪陆地的判识流程。DT算法在正常情况下能区分大部分云雪，但会低估10月份青藏高原的积雪。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明，本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在95%以上。数据采用标准的HDF4格式存储，内部有积雪覆盖和质量码两个SDS，维度均为4100列×2400行，且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 除多
2012年8月1日在黑河上游，利用运12飞机，搭载WIDAS传感器，开展了可见光/近红外、热红外的多角度航空遥感试验。WIDAS系统集成了：高分辨率相机一台、可见光/近红外5波段多光谱相机两台（最大视场角48度）和热像仪一台（最大视场角46度）。获取的数据信息为：CCD分辨率0.1m.
肖青, 闻建光
2012年8月3日在黑河中游的5*5公里加密区，利用运12飞机，搭载WIDAS传感器，开展了可见光/近红外、热红外的多角度航空遥感试验。WIDAS系统集成了：高分辨率相机一台、可见光/近红外5波段多光谱相机两台（最大视场角48度）和热像仪一台（最大视场角46度）。获取的数据信息为：CCD分辨率0.1m.
肖青, 闻建光
2012年7月26日在黑河中游的5*5公里加密区，利用运12飞机，搭载WIDAS传感器，开展了可见光/近红外、热红外的多角度航空遥感试验。WIDAS系统集成了：高分辨率相机一台、可见光/近红外5波段多光谱相机两台（最大视场角48度）和热像仪一台（最大视场角46度）。获取的数据信息为：CCD分辨率0.2m.
肖青, 闻建光
2012年8月25日和8月28日，在黑河中上游的核心观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司RCD30相机,开展了光学航空遥感飞行试验。RCD30相机焦距80mm,有RGB和近红外四个波段。上游葫芦沟飞行区域，绝对航高为4800和5500米，GSD为6—19厘米。经过处理，得到tif影像及影像外方位元素。
肖青, 闻建光
2012年8月19日，在黑河中上游的核心观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司RCD30相机,开展了光学航空遥感飞行试验。RCD30相机焦距80mm,有RGB和近红外四个波段。小沙漠地区飞行绝对航高2900米，GSD为10厘米。经过处理，得到tif影像及影像外方位元素。
肖青, 闻建光
2012年8月2日在黑河中游的30*30公里核心观测区域，利用运12飞机，搭载WIDAS传感器，开展了可见光/近红外、热红外的多角度航空遥感试验。WIDAS系统集成了：高分辨率相机一台、可见光/近红外5波段多光谱相机两台（最大视场角48度）和热像仪一台（最大视场角46度）。获取的数据信息为：CCD分辨率0.26m.
肖青, 闻建光
2012年8月25日，在黑河中上游的核心观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司RCD30相机,开展了光学航空遥感飞行试验。RCD30相机焦距80mm,有RGB和近红外四个波段。样带地区飞行绝对航高5200米，GSD为6—19厘米。经过处理，得到tif影像及影像外方位元素。
肖青, 闻建光
2012年8月25日，在黑河中上游的核心观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司RCD30相机,开展了光学航空遥感飞行试验。RCD30相机焦距80mm,有RGB和近红外四个波段。上游天姥池飞行区域，绝对航高为4800和5500米，GSD为8—19厘米。经过处理，得到tif影像及影像外方位元素。
肖青, 闻建光
本数据集为基于Landsat卫星影像获取的喜马拉雅中段波曲流域1976、1991、2000、2010年四期冰川、冰湖的矢量数据。 数据源来自Landsat遥感影像 1976：LM21510411975306AAA05、LM21510401976355AAA04 1991：LT41410401991334XXX02、LT41410411991334XXX02 2000：LE71410402000279SGS00、LE71400412000304SGS00、LE71410402000327EDC00、LE71410412000327EDC00 2010：LT51400412009288KHC00、LT51410402009295KHC00、LT51410412009311KHC00、LT51410402011237KHC00。 从各期遥感影像上人工提取冰川、冰湖边界。 冰川、冰湖边界提取误差估计为0.5个像元。 数据文件： Glacial_1976：1976年冰川矢量数据 Glacial_1991：1991年冰川矢量数据 Glacial_2000：2000年冰川矢量数据 Glacial_2010：2010年冰川矢量数据 Glacial_Lake_1976：1976年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_1991：1991年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_2000：2000年冰湖矢量数据 Glacial_Lake_2010：2010年冰湖矢量数据 冰湖矢量数据字段包括： 编号、名字、经纬度、海拔、面积、朝向、冰湖类型、长度、宽度、与冰川的距离
王伟财
本数据集是2013年青藏高原冰川数据，使用了148景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，结合65景HJ1A/1B遥感数据，时间主要从2012年至2014年，86%来源于2013年,78%Landsat8 OLI数据成像于冬季，而HJ1A/1B数据100%成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 格网单元：30m 数据加工方法：基于148景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（RGB:654），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth和HJ1A/1B卫星同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：30m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 加工后数据精度：TPG2013总体数据误差在3.9%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302）， 第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)，国家自然科学基金项目（41530748, 91747201），科技基础性工作专项项目(2013FY111400)。
叶庆华
太阳分光光度计的测量数据可以直接用来反演非水汽通道的光学厚度、瑞利散射、气溶胶光学厚度、大气气柱的水汽含量（使用水汽通道936nm处的测量数据）。青藏高原气溶胶光学特性地基观测数据集采用Cimel 318太阳光度计连续观测获得，涉及珠峰站和纳木错站共两个站点。数据覆盖时间从2009年到2016年，时间分辨率为逐日。太阳光度计在可见光至近红外设有8个观测通道，中心波长分别为：340、380、440、500、670、870、940和1120 nm。仪器的视场角为1.2°，太阳跟踪精度为0.1°。根据太阳直接辐射可获得6个波段的气溶胶光学厚度，精度估计为0.01-0.02。最终采用AERONET统一反演算法，获得气溶胶光学厚度、Angstrom指数、粒度谱、单次散射反照率、相函数、复折射指数和不对称因子等。
丛志远
青藏高原湖泊动态数据集采用美国陆地资源卫星（Landsat）遥感数据为主，采用波段比值与阈值分割方法制作，数据覆盖时间从1984年到2016年，时间分辨率为5年一期，覆盖范围为青藏高原，空间分辨率为30m。水体面积提取方法采用波段比值（B4/B2）或者水体指数（MNDWI）为主，构建分类树，算法构建考虑水体的光谱特征在时间和空间上的变化，并且考虑水体所处的空间为主的坡度、坡向信息调整决策树的阈值。长时间序列星载卫星数据来自Landsat MSS、TM、ETM+和OLI等系列传感器。水体信息提取的最小单元为2*2个像元，小于0.36*10^-2Km²的水体全部剔除。通过高分辨率遥感数据提取的水体信息以及目视解译确定的水体检验点的验证表明青藏高原水体面积信息的总体精度优于95%。数据以shape文件保存，投影方式为Albers投影，中央经线为105 °，双标准纬线纬度为25 °和47 °。
宋开山, 杜嘉
本数据为盈科绿洲农田、湿地、戈壁、沙漠与荒漠观测的一个生长周期内的植被覆盖度数据集。数据观测从2012年5月25日开始到9月14日结束，7月下旬之前每5天观测1次，之后10天观测1次。 测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量了盈科绿洲的农田、湿地、戈壁、沙漠与荒漠的典型地物的植被覆盖度。样方的设计、照片拍摄方法和数据处理方法都经过一定的分析和考虑。 具体分几条进行描述： 0. 测量仪器：简易观测架搭配数码相机，将数码相机置于支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1. 样方设置和“真值”获取：玉米等低矮植被样方大小10×10米，果树样方30米×30米。每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9张照片（当地表覆盖非常均一时也有少于9张的情况），均匀分布在样方内。9张相片处理得到各自覆盖度之后取平均，最终得到一个样方的覆盖度“真值”。 2. 拍摄方法：针对低矮植被如玉米，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；针对较高植被如果树，在树冠下面从下向上拍摄照片，叠加配合对树冠下地表低矮植被从上向下的拍摄，得到植株附近的覆盖度，再拍摄植株之间非树冠投影区域的低矮植被，计算植株间隙的覆盖度。最后通过树冠投影法，获得树冠的平均面积。根据垄行距离计算植株树冠下与植株间隙的面积比例，加权获得整个样方的覆盖度。 3. 数据处理方法：采用一种自动分类方法，具体见“参考文献”第３条文献（Liu et al., 2012)。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 配套数据： 在记录表中文字记录了植被的种类、株高、垄宽、行宽、拍摄高度信息，同时附有数码相机拍摄的场景照片和田埂照片（农田）。 数据处理： 基于数字图像里面的分类方法，对植被和非植被像元分类后得到相片代表样方的植被覆盖度。
穆西晗, 黄帅, 马明国
本数据包括大满超级站、湿地、沙漠、荒漠和戈壁五个站点植被一个生长周期内的覆盖度数据集以及大满超级站玉米和湿地芦苇两种植被一个生长周期内的生物量数据集。观测时间自2013年5月19日开始，9月15日结束。 1覆盖度观测 1.1观测时间 1.1.1超级站：观测时间段2013年5月20日-9月15日， 7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，共做了18次观测，具体观测时间如下； 超级站：2013-5-20、2013-5-25、2013-5-30、2013-6-5、2013-6-10、2013-6-16、2013-6-22、2013-6-27、2013-7-2、2013-7-7、2013-7-12、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 1.1.2其它四个站：观测时间段2013年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了12次观测，具体观测时间如下； 其它四个站：2013-5-20、2013-6-5、2013-6-16、2013-6-27、2013-7-7、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 1.2观测方法 1.2.1测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量，将数码相机置于简易支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1.2.2样方的设计 超级站：共取3块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9-10张照片； 湿地站：共取2块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 其它3个站：选取1块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 1.2.3拍摄方法 针对超级站玉米和湿地站芦苇，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；其它三个站点由于植被比较低矮，直接用相机垂直向下拍照（未使用支架）。 1.2.4 覆盖度计算 覆盖度计算由北京师范大学完成，采用一种自动分类方法，具体见 “建议参考文献”第1条文献。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 2生物量观测 2.1观测时间 2.1.1玉米：观测时间段2013年5月20日-9月15日， 7月31日以前每5天观测一次，7月31后每10天观测一次，共做了18次观测，具体观测时间如下； 玉米：2013-5-20、2013-5-25、2013-5-30、2013-6-5、2013-6-10、2013-6-16、2013-6-22、2013-6-27、2013-7-2、2013-7-7、2013-7-12、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 2.1.2芦苇：观测时间段2013年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了12次观测，具体观测时间如下； 芦苇：2013-5-20、2013-6-5、2013-6-16、2013-6-27、2013-7-7、2013-7-17、2013-7-27、2013-8-3、2013-8-13、2013-8-25、2013-9-5、2013-9-15 2.2观测方法 玉米：选取3块样地，每块样地每次观测选取代表样地平均水平的三株玉米分别称每株玉米的鲜重（地上生物量+地下生物量）和相应的干重（85℃恒温烘干），根据种植的株距和行距计算单位面积玉米的生物量； 芦苇：设置2个0.5mÍ0.5m的样方，齐地刈割，分别称取芦苇的鲜重（茎叶）和干重（85℃恒温烘干）。 2.3观测仪器 天平（精度0.01g）、烘箱。 3数据的存储 所有观测数据先手薄记录后整理到Excel表中存储，同时整理了玉米种植结构数据，包括种植的株距、行距，种植时间、灌水时间、除父本时间以及收割时间等相关信息。
耿丽英, 家淑珍, 李艺梦, 马明国
本数据集是1976年青藏高原冰川数据，使用了205景Landsat MSS/TM卫星多光谱遥感数据，其中189景（覆盖青藏高原研究区92%）在1972-79年，而116景为1976/77年。但藏东南地区由于云、雪的影响，高质量MSS数据不能获得，因此，藏东南部分区域通过逐年筛选，使用了所能获得最早的高质量Landsat TM数据，包括14景1980s（1981,1986-89,覆盖青藏高原研究区6.5%）和2景1994年数据（覆盖青藏高原研究区1.5%）。所用遥感数据，77%为冬季数据；61%为1976/1977年Landsat MSS/TM影像数据，因此，1976年为本数据集代表年份。本数据集冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 格网单元：30m 数据加工方法：基于205/16景Landsat MSS/TM卫星数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（MSS, RGB:321；TM, RGB:543），采用人工目视解译方法，参考不同波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth 同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（30m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法获得的数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献: Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：60m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（30m）。 加工后数据精度：通过分析典型区数据，最大误差为4%。TPG1976总体数据误差为6.4%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302），第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)， 国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）。
叶庆华, 吴玉伟
本数据集是2001年青藏高原冰川数据，使用了150景Landsat7 TM/ETM+卫星多光谱遥感数据，时间主要从1999年至2002年，72%来源于2000/2001年，71%遥感数据成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。 数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。 格网单元：30m 数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。 数据加工方法：基于150景Landsat7 TM(ETM+）卫星数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（TM/ETM+， RGB:543），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth 同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川矢量数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：30m。 数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。 加工后数据精度：TPG2001总体数据误差在3.8%。 项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302），第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)，国家自然科学基金项目（41530748, 91747201）。
叶庆华, 吴玉伟
本数据集为L波段机载微波辐射计于2012年8月1日获取，地点在黑河上游地区。 其中L波段频率为1.4GHz，天顶角观测，V极化与H极化信息；飞机8:30（北京时间，下同）从张掖机场起飞，12:30降落。飞行历时5小时。在观测期间，飞行高度1000m左右，飞行速度220-250km/hr左右。 原始数据分为两部分，分别为微波辐射计数据和地理位置KMZ数据。微波辐射计数据包括V极化与H极化两个数据文件，分辨率300 m，每个数据文件包含所观测TB值和对应扫描波束ID、入射角、位置、时间标记(UTC)和其他飞行姿态信息。KMZ文件给出38.5入射角下飞区域行1公里网格TB值分布数据。飞机前和结束时微波辐射计分别进行了“热”和“冷”辐射校正。微波辐射计数据应考虑电磁波干扰影响，V极化TB值受电磁波干扰较强，H极化受影响较小。
车涛, 高莹, 李新
在全球气候变暖背景下，世界范围内山地冰川消融强烈，以退缩为主，但现有野外观测发现，喀喇昆仑地区大部分冰川保持稳定或前进状态，为“喀喇昆仑异常”。冰川表面流速是研究冰川动力学和物质平衡的重要参数，研究喀喇昆仑中部区域冰川流速时空变化特征对于认识该区域冰川动力学特征及其对气候变化的响应具有重要的意义。 选取1999-2003年获取的四对Landsat 7 ETM+影像（影像获取时间分别为：1999.7.16, 2000.6.16, 2001.7.21, 2002.8.9, 2002.4.19, 2003.3.21），采用全色波段，分辨率为15 m，对每对影像进行精确配准，然后对配准后的两景影像进行互相关计算，获取1999-2003年喀喇昆仑中部区域冰川表面流速。由于研究区域内缺乏流速实地观测数据，因此利用稳定区域的偏移量值评估冰流结果的精度，冰川表面流速误差约为±7 m/year。 冰流场数据覆盖时间从1999年到2003年，时间分辨率为逐年，覆盖范围为喀喇昆仑中部区域，空间分辨率为30 m，每年的冰流场数据存放一个Geotiff文件。 数据的详细情况见喀喇昆仑中部区域冰流场-数据说明。
江利明
本数据集为利用红外光谱仪BOMEM MR304在张掖市区、机场、荒漠、小满镇五星村加密观测区等地测量的8-14µm典型地物的热红外波谱数据。 1） 测量目的 红外波谱数据测量的目的在于：定标场地红外波谱的同步测量用于机载热红外传感器的辐射定标；同步测量典型地物红外波谱并提取发射率用于机载、星载热红外传感器发射率产品验证；获取黑河流域典型地物发射率波谱，作为先验知识用于地表温度反演和生态水文模型。 2） 测量仪器与原理 测量仪器：中科院遥感所红外波谱仪BOMEM MR304、Mikron M340黑体、北师大BODACH BDB黑体、漫反射金板、Fluke 50系列II接触式温度计。 测量原理：利用红外波谱仪测量地表辐射波谱，结合漫反射金板获得环境辐射波谱，基于辐射传输方程，利用ISSTES等高光谱温度和发射率分离算法，反演得到地表发射率波谱。 3） 测量地点与内容 2012年5月29日在张掖广场周边测量城市典型地物：地砖、草地、柏油路等。 2012年6月20日在张掖城区测量城市房顶材料、水库湖水水样、沙漠沙子等。 2012年6月30日在张掖机场测量机场水泥地、机场荒漠等。 2012年7月3日在五星村超级样地测量田间道路、玉米叶、土壤等。 2012年7月4日在小满镇测量玉米、小麦冠层等。 2012年7月10日在张掖润泉湖公园测量广场地砖等。 2012年7月13日在五星村超级样地测量玉米叶、西瓜叶、蔬菜等。 4） 数据处理 BOMEM光谱波谱仪原始数据通过高低温黑体定标得到定标后的辐射亮度波谱（*.rad），通过数据预处理并转换为文本格式文件，得到测量目标、漫反射金板的8-14µm的辐亮度数据。
马明国, 肖青
2012年6月28-29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2.4 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、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16条样线（东西分布），每条线80 m间隔共31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500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：28号观测从11:00AM左右开始，完成约1/3工作量，由于PLMR仪器问题和降雨的双重原因，4:00PM被迫停止观测。剩余工作量29号10:30AM-5:30PM完成。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。
王树果, 李新
本数据为黑河中游盈科绿洲与湿地、戈壁、沙漠观测的典型地物比辐射率数据集。数据观测从2012年5月25日至2012年7月18日。 仪器：北京师范大学便携式傅立叶变换红外波谱仪（102F）、手持式红外温度计 测量方法：利用102F分别测量冷黑体、暖黑体、观测目标、金版的辐射值。利用冷暖黑体的辐射值，对102F进行定标，消除仪器自身发射的影响。利用基于平滑度的迭代反演算法，反演出比辐射率和物体温度。比辐射率波段范围为8-14μm，分辨率4cm-1。 本数据集包含102F获取的冷黑体、暖黑体、被测目标和金板的原始辐射曲线（ASCII格式）和记录文件。处理后的数据为8-14μm比辐射率曲线（ASCII格式）.部分数据配套有被测目标的热像仪照片，数码相机拍摄的场景和被测物体图像。
马明国
2012年8月3日在黑河中游的5*5公里加密区，利用运12飞机，搭载WIDAS传感器，开展了可见光/近红外、热红外的多角度航空遥感试验。WIDAS系统集成了：高分辨率相机一台、可见光/近红外5波段多光谱相机两台（最大视场角48°）和热像仪一台（最大视场角46°）。获取的数据信息为，高分辨率CCD：0.08米；多光谱分辨率：0.4米；热像仪分辨率：2米。
肖青, 闻建光
2012年7月19日，在黑河中游核心观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司生产的ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064nm，记录多次回波（1,2,3和末次）。中游地区飞行绝对航高2700米（地面最低点1412米，地面最高点1655米），平均点云密度4点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DSM和DEM数据产品。
肖青, 闻建光
植被叶绿素含量的测量是为了获取不同EC站点以及不同类型植被叶绿素的含量，并实现遥感反演的叶绿素产品的真实性检验。 观测仪器： 野外采样，室内丙酮萃取法测量。 测量方式： 为了分析株高对叶绿素含量的影响，根据玉米株高记录选择不同的样方进行采样，总共选择了11个玉米样方。为了比较不同植被类型的叶绿素含量，又选取了通量矩阵内EC1下的三种蔬菜类型以及湿地的芦苇样方。总共选取了19个不同的样方进行分析，所采样方交于河西学院生命科学学院实验室，进行叶绿素萃取，分别提取出所选样方的叶绿素a、叶绿素b以及总叶绿素的含量。 数据内容： 叶绿素a、叶绿素b以及总叶绿素的含量 观测时间： 2012年7月8号
家淑珍
本数据包括大满超级站、湿地、沙漠、荒漠和戈壁五个站点植被一个生长周期内的覆盖度数据集以及大满超级站玉米和湿地芦苇两种植被一个生长周期内的生物量数据集。观测时间自2014年5月10日开始，9月11日结束。 1覆盖度观测 1.1观测时间 1.1.1超级站：观测时间段2014年5月10日-9月11日， 7月20日以前每5天观测一次，7月20后每10天观测一次，共做了17次观测，具体观测时间如下； 超级站：2014-5-10、2014-5-15、2014-5-20、2014-5-25、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-15、2014-6-20、2014-6-25、2014-6-30、2014-7-5、2014-7-10、2014-7-15、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 1.1.2其它四个站：观测时间段2014年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了11次观测，具体观测时间如下； 其它四个站：2014-5-10、2014-5-20、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-20、2014-6-30、2014-7-10、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 1.2观测方法 1.2.1测量仪器与原理： 采用数码相机拍照的方法测量，将数码相机置于简易支撑杆前端的仪器平台，保持拍摄的竖直向下，远程控制相机测量数据。观测架可以用来改变相机的拍摄高度，面向不同类型植被实现有针对性的测量。 1.2.2样方的设计 超级站：共取3块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量时沿两条对角线依次拍照，共取9-10张照片； 湿地站：共取2块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 其它3个站：选取1块样地，每块样地样方大小10×10米，每样地每次测量拍9-10张照片； 1.2.3拍摄方法 针对超级站玉米和湿地站芦苇，直接采用观测架观测，保证观测架上的相机距离植被冠层的高度远大于植被冠幅，在方形样方内沿着对角线采样，然后做算术平均。在视场角度不大(<30°)的情况下，视场内包括大于2个整周期的垄行，相片的边长与垄行平行；其它三个站点由于植被比较低矮，直接用相机垂直向下拍照（未使用支架）。 1.2.4 覆盖度计算 覆盖度计算由北京师范大学完成，采用一种自动分类方法，具体见 “建议参考文献”第1条文献。通过RGB颜色空间转换到更容易区分绿色植被的Lab空间，对绿度分量a的直方图进行聚类，分离出绿色植被和非绿色背景2组分，获得单张相片的植被覆盖度。该方法的优点在于其算法简单、易于实现而且自动化程度和精度较高。今后还需要更多的快速、自动、准确的分类方法，最大限度发挥数码相机方法的优势。 2生物量观测 2.1观测时间 2.1.1玉米：观测时间段2014年5月10日-9月11日， 7月20日以前每5天观测一次，7月20后每10天观测一次，共做了17次观测，具体观测时间如下； 超级站：2014-5-10、2014-5-15、2014-5-20、2014-5-25、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-15、2014-6-20、2014-6-25、2014-6-30、2014-7-5、2014-7-10、2014-7-15、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 2.1.2芦苇：观测时间段2014年5月20日-9月15日，每10天观测一次，共做了11次观测，具体观测时间如下； 2014-5-10、2014-5-20、2014-5-30、2014-6-10、2014-6-20、2014-6-30、2014-7-10、2014-7-20、2014-8-5、2014-8-17、2014-9-11 2.2观测方法 玉米：选取3块样地，每块样地每次观测选取代表样地平均水平的三株玉米分别称每株玉米的鲜重（地上生物量+地下生物量）和相应的干重（85℃恒温烘干），根据种植的株距和行距计算单位面积玉米的生物量； 芦苇：设置2个0.5mÍ0.5m的样方，齐地刈割，分别称取芦苇的鲜重（茎叶）和干重（85℃恒温烘干）。 2.3观测仪器 天平（精度0.01g）、烘箱。 3数据的存储 所有观测数据先手薄记录后整理到Excel表中存储，同时整理了玉米种植结构数据，包括种植的株距、行距，种植时间、灌水时间、除父本时间以及收割时间等相关信息。
于文凭, 耿丽英, 李艺梦, 谭俊磊, 马明国
本数据包含HiWATER中游试验前本底参考影像和试验中期参考影像。 试验前本底参考影像由天下图利用无人机携带的CCD相机拍摄，成像时间为2011年11月8日，并完成了镶嵌生成数字镶嵌图。主要用于中游通量观测矩阵核心试验区观测系统布设方案设计。 数据原始分辨率为0.3m，镶嵌后的影像为0.5m。 试验中期参考影像由航空飞行提供CASI数据制作，成像时间为2012年6月29日。该数据主要支持中游通量观测矩阵核心试验区其他数据分析和中游种植结构分类。 数据原始分辨率为0.3m，镶嵌后的影像为0.5m。 数据格式： GeoTIFF 地图投影： 2000国家大地坐标系
马明国
2012年8月19日，在黑河中上游的核心观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司生产的ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064纳米，多次回波（1,2,3和末次）。小沙漠地区飞行绝对航高2900米，平均点云密度4点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DSM和DEM数据产品。
肖青, 闻建光
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。
王树果, 马明国, 李新
太阳光度计的架设目的在于获取大气气溶胶、水汽、臭氧等成分的特性，支持卫星和航空遥感数据的大气校正。本数据集由两部分组成：常规观测数据和飞行同步观测数据。常规观测仪器的架设位置包括五星村五星嘉苑7#楼顶（6月1日至6月24日）、五星村超级站向南70m左右的沟渠（6月25日以后）。测量采用CE318-NE型太阳分光光度计，可提 供1640nm、1020nm、936nm、870nm、670nm、500nm、440nm、380nm和340nm共9个波段观测的大气光学厚度，以及 936nm测量数据反演大气柱水汽含量。本数据集提供的常规观测数据包括2012年6月1日至9月20日的太阳分光光度计原始数据和预处理后的数据，数据采样的时间间隔为1分钟。飞行同步观测架设的位置包括高崖水文站（7月3日和7月4日）、阿柔超级站（8月1日）站和葫芦沟小流域（8月25日和8月28日），所使用仪器主要是CE318-N型太阳光度计，观测波段包括340nm、380nm、440nm、500nm、670nm、870nm、936nm、1020nm共8个波段。本数据集提供同步观测时间8个波段的大气光学厚度和936nm波段反演的大气柱水汽含量，以及原始观测数据，数据采样时间为1分钟。
于文凭, 王增艳, 马明国
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。
王树果, 马明国, 李新
2012年7月7日，在黑河中游的30*30公里核心观测区域、中游样带区，利用运12飞机，搭载CASI/SASI传感器，开展了可见光/近红外短波红外高光谱航空遥感数据获取飞行试验。飞行相对高度2000米（海拔高3500米），CASI和SASI传感器波长范围分别为380-1050纳米和950-2450纳米，空间分辨率分别为1米和2.4米。利用同步测量的地面数据和大气数据，经过几何和6S大气校正，得到地表反射率产品。
肖青, 闻建光
本数据集为L波段机载微波辐射计于2012年7月3日获取，地点在黑河河道地区。 其中L波段频率为1.4GHz，天顶角观测，V极化与H极化信息；飞机11:40（北京时间，下同）从张掖机场起飞，14:10降落。飞行历时2.5小时。在观测期间，飞行高度350m左右，飞行速度220-250km/hr左右。 原始数据分为两部分，分别为微波辐射计数据和地理位置KMZ数据。微波辐射计数据包括V极化与H极化两个数据文件，分辨率100 m，每个数据文件包含所观测TB值和对应扫描波束ID、入射角、位置、时间标记(UTC)和其他飞行姿态信息。KMZ文件给出38.5入射角下飞区域行1公里网格TB值分布数据。飞机前和结束时微波辐射计分别进行了“热”和“冷”辐射校正。微波辐射计数据应考虑电磁波干扰影响，V极化TB值受电磁波干扰较强，H极化受影响较小。
车涛, 高莹, 李新
本数据集为L波段机载微波辐射计于2012年8月2日获取，地点在黑河中游地区。 其中L波段频率为1.4GHz，天顶角观测，V极化与H极化信息；飞机9:00（北京时间，下同）从张掖机场起飞，14:00降落。飞行历时5小时。在观测期间，飞行高度2300m左右，飞行速度220-250km/hr左右。 原始数据分为两部分，分别为微波辐射计数据和地理位置KMZ数据。微波辐射计数据包括V极化与H极化两个数据文件，分辨率700 m，每个数据文件包含所观测TB值和对应扫描波束ID、入射角、位置、时间标记(UTC)和其他飞行姿态信息。KMZ文件给出38.5入射角下飞区域行1公里网格TB值分布数据。飞机前和结束时微波辐射计分别进行了“热”和“冷”辐射校正。微波辐射计数据应考虑电磁波干扰影响，V极化TB值受电磁波干扰较强，H极化受影响较小。
车涛, 高莹, 李新
2012年8月1日在黑河上游，利用运12飞机，搭载WIDAS传感器，开展了可见光/近红外、热红外的多角度航空遥感试验。WIDAS系统集成了：高分辨率相机一台、可见光/近红外5波段多光谱相机两台（最大视场角48°）和热像仪一台（最大视场角46°）。获取的数据信息为，高分辨率CCD：0.08米；多光谱分辨率：0.4米；热像仪分辨率：2米。
肖青, 闻建光
本数据集为L波段机载微波辐射计于2012年6月30日获取，地点在黑河中游地区。 其中L波段频率为1.4GHz，天顶角观测，V极化与H极化信息；飞机13:10（北京时间，下同）从张掖机场起飞，18:40降落。飞行历时5.5小时。在观测期间，飞行高度2500m左右，飞行速度220-250km/hr左右。 原始数据分为两部分，分别为微波辐射计数据和地理位置KMZ数据。微波辐射计数据包括V极化与H极化两个数据文件，每个数据文件包含所观测TB值和对应扫描波束ID、入射角、位置、时间标记(UTC)和其他飞行姿态信息。KMZ文件给出38.5入射角下飞行区域1公里网格TB值分布数据。飞机前和结束时微波辐射计分别进行了“热”和“冷”辐射校正。微波辐射计数据应考虑电磁波干扰影响，V极化TB值受电磁波干扰较强，H极化受影响较小。
车涛, 高莹, 李新
本数据集为L波段机载微波辐射计于2012年7月4日获取，地点在黑河河道地区。 其中L波段频率为1.4GHz，天顶角观测，V极化与H极化信息；飞机10:50（北京时间，下同）从张掖机场起飞，14:50降落。飞行历时4小时。在观测期间，飞行高度1000m左右，飞行速度220-250km/hr左右。 原始数据分为两部分，分别为微波辐射计数据和地理位置KMZ数据。微波辐射计数据包括V极化与H极化两个数据文件，分辨率300 m，每个数据文件包含所观测TB值和对应扫描波束ID、入射角、位置、时间标记(UTC)和其他飞行姿态信息。KMZ文件给出38.5入射角下飞区域行1公里网格TB值分布数据。飞机前和结束时微波辐射计分别进行了“热”和“冷”辐射校正。微波辐射计数据应考虑电磁波干扰影响，V极化TB值受电磁波干扰较强，H极化受影响较小。
车涛, 高莹, 李新
本数据集为L波段机载微波辐射计于2012年7月5日获取，地点在黑河中游地区。 其中L波段频率为1.4GHz，天顶角观测，V极化与H极化信息；飞机10:50（北京时间，下同）从张掖机场起飞，12:20降落。飞行历时1.5小时。在观测期间，飞行高度2000m左右，飞行速度220-250km/hr左右。 原始数据分为两部分，分别为微波辐射计数据和地理位置KMZ数据。微波辐射计数据包括V极化与H极化两个数据文件，分辨率600 m，每个数据文件包含所观测TB值和对应扫描波束ID、入射角、位置、时间标记(UTC)和其他飞行姿态信息。KMZ文件给出38.5入射角下飞区域行1公里网格TB值分布数据。飞机前和结束时微波辐射计分别进行了“热”和“冷”辐射校正。微波辐射计数据应考虑电磁波干扰影响，V极化TB值受电磁波干扰较强，H极化受影响较小。
车涛, 高莹, 李新
本数据集包括甘肃省张掖市康宁九社农田2013年11月15日-16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。地表温度包括温度传感器在土壤深度0cm，1cm、3cm，5cm，10cm五层观测的土壤温度数据。土壤温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15日-16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波段仪器损坏） 土壤温度：使用安装在dt85上的传感器测量0cm，1cm，3cm，5cm，10cm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：4.8M 4. 数据格式：.xls
赵少杰, 寇晓康, 叶勤玉, 马明国
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。
王树果, 马明国, 李新
2012年8月2日在黑河中游的30*30公里核心观测区域，利用运12飞机，搭载WIDAS传感器，开展了可见光/近红外、热红外的多角度航空遥感试验。WIDAS系统集成了：高分辨率相机一台、可见光/近红外5波段多光谱相机两台（最大视场角48°）和热像仪一台（最大视场角46°）。获取的数据信息为，高分辨率CCD：0.26米；多光谱分辨率：1.3米；热像仪分辨率：6.3米。
肖青, 闻建光
本数据集为L波段机载微波辐射计于2012年7月10日获取，地点在黑河中游地区。 其中L波段频率为1.4GHz，天顶角观测，V极化与H极化信息；飞机10:30（北京时间，下同）从张掖机场起飞，15:30降落。飞行历时5小时。在观测期间，飞行高度2500m左右，飞行速度220-250km/hr左右。 原始数据分为两部分，分别为微波辐射计数据和地理位置KMZ数据。微波辐射计数据包括V极化与H极化两个数据文件，分辨率750 m，每个数据文件包含所观测TB值和对应扫描波束ID、入射角、位置、时间标记(UTC)和其他飞行姿态信息。KMZ文件给出38.5入射角下飞区域行1公里网格TB值分布数据。飞机前和结束时微波辐射计分别进行了“热”和“冷”辐射校正。微波辐射计数据应考虑电磁波干扰影响，V极化TB值受电磁波干扰较强，H极化受影响较小。
车涛, 高莹, 李新
2012年6月29日，在黑河中游的30*30公里核心观测区域、中游样带区，利用运12飞机，搭载CASI/SASI传感器，开展了可见光/近红外短波红外高光谱航空遥感数据获取飞行试验。飞行相对高度2000米（海拔高3500米），CASI和SASI传感器波长范围分别为380-1050纳米和950-2450纳米，空间分辨率分别为1米和2.4米。利用同步测量的地面数据和大气数据，经过几何和6S大气校正，得到地表反射率产品。
肖青, 闻建光
本数据集为L波段机载微波辐射计于2012年7月26日获取，地点在黑河中游地区。 其中L波段频率为1.4GHz，天顶角观测，V极化与H极化信息；飞机9:10（北京时间，下同）从张掖机场起飞，13:10降落。飞行历时4.5小时。在观测期间，飞行高度2300m左右，飞行速度220-250km/hr左右。 原始数据分为两部分，分别为微波辐射计数据和地理位置KMZ数据。微波辐射计数据包括V极化与H极化两个数据文件，分辨率700 m，每个数据文件包含所观测TB值和对应扫描波束ID、入射角、位置、时间标记(UTC)和其他飞行姿态信息。KMZ文件给出38.5入射角下飞区域行1公里网格TB值分布数据。飞机前和结束时微波辐射计分别进行了“热”和“冷”辐射校正。微波辐射计数据应考虑电磁波干扰影响，V极化TB值受电磁波干扰较强，H极化受影响较小。
车涛, 高莹, 李新
本数据集为L波段机载微波辐射计于2012年7月7日获取，地点在黑河中游地区。 其中L波段频率为1.4GHz，天顶角观测，V极化与H极化信息；飞机13:40（北京时间，下同）从张掖机场起飞，15:10降落。飞行历时4小时。在观测期间，飞行高度2000 m左右，飞行速度220-250km/hr左右。 原始数据分为两部分，分别为微波辐射计数据和地理位置KMZ数据。微波辐射计数据包括V极化与H极化两个数据文件，分辨率600 m，每个数据文件包含所观测TB值和对应扫描波束ID、入射角、位置、时间标记(UTC)和其他飞行姿态信息。KMZ文件给出38.5入射角下飞区域行1公里网格TB值分布数据。飞机前和结束时微波辐射计分别进行了“热”和“冷”辐射校正。微波辐射计数据应考虑电磁波干扰影响，V极化TB值受电磁波干扰较强，H极化受影响较小。
车涛, 高莹, 李新
2012年7月26日在黑河中游的5*5公里加密区，利用运12飞机，搭载WIDAS传感器，开展了可见光/近红外、热红外的多角度航空遥感试验。WIDAS系统集成了：高分辨率相机一台、可见光/近红外5波段多光谱相机两台（最大视场角48°）和热像仪一台（最大视场角46°）。获取的数据信息为，高分辨率CCD：0.2米；多光谱分辨率：1米；热像仪分辨率：4.8米。
肖青, 闻建光
本数据为黑河流域典型地物比辐射率数据集。数据观测从2014年3月25日至2015年6月30日。 仪器：便携式傅立叶变换红外波谱仪（102F）、手持式红外温度计 测量方法：利用102F分别测量冷黑体、暖黑体、观测目标、金版的辐射值。利用冷暖黑体的辐射值，对102F进行定标，消除仪器自身发射的影响。利用基于平滑度的迭代反演算法，反演出比辐射率和物体温度。比辐射率波段范围为8-14μm，分辨率4cm-1。 本数据集包含102F获取的冷黑体、暖黑体、被测目标和金板的原始辐射曲线（ASCII格式）和记录文件。
于文凭, 任志国, 谭俊磊, 李艺梦, 王海波, 马明国
本数据集包括青海省祁连县阿柔乡阿柔草场2013年11月10日-14日车载微波辐射计观测亮温以及同步测量的地表温湿度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、3cm，5cm，10cm，15cm，20cm六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10日-14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、10.65、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据 土壤温度：使用安装在dt80和dt85上的传感器测量，其中dt80上接的传感器测量1cm，5cm，10cm，20cm土壤温度，dt85上接的探头测量1cm，3cm，5cm，10cm，15cm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 3. 数据大小：16.7M 4. 数据格式：.xls
赵少杰, 寇晓康, 叶勤玉, 马明国
对红外温度数据做了定标；原纪录中A样区的红外温度计编号为冯磊-#3，缺少对应的标定系数，因此无法进行红外温度定标；B样区的航带10没有数据记录；C样区的航带8数据的line7和120m样方数据的line5没有记录结束时间； 在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区利用CE318太阳分光光度计获得了红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）飞行、成像光谱仪OMIS-2飞行同步，TM、ASTER、CHRIS和Hyperion等卫星同步、以及常规观测的大气参数数据，为进行各个遥感影像和地面测量数据的大气纠正提供重要大气参数。 测量内容： CE318太阳分光光度计通过直接太阳辐射测量数据，可以反演出非水汽通道的光学厚度、瑞丽散射、气溶胶光学厚度，水汽通道936nm测量数据可以获得大气气柱的水汽含量。根据需要，其数据可以获得550nm处的各种参数，从而在MODTRAN或者6S等软件的辅助下获得水平能见度。 试验仪器： 采用了北京师范大学和中科院遥感所CE318各一台，其中北京师范大学CE318，可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量；中科院遥感所CE318一台，可提供1640nm、1020nm、936nm、870nm、670nm、550nm、440nm、380nm和340nm共9个波段的光学厚度，可以利用936nm测量数据反演大气柱水汽含量。 测量时间： 两台仪器在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区、张掖市加密观测区共进行了15天24次观测，时间分别为：2008-05-20，2008-05-23，2008-05-25，2008-05-27，2008-06-04，2008-06-06，2008-06-16，2008-06-20，2008-06-22，2008-06-23，2008-06-27，2008-06-29，2008-07-01，2008-07-07，2008-07-11，并与红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）航空飞行、成像光谱仪OMIS-2航空飞行同步，TM、ASTER、CHRIS和Hyperion等卫星进行了同步观测。 数据处理： 影响CE318数据精度的因素：当地大气压、仪器的定标参数和各个转换因子。 （1）预处理数据在运算过程中，大气压采用了大气压与高程经验关系获得，大部分与实际不符，因此，要得到精确的反演结果，需要同步的气象站数据； （2）仪器定标数据的误差引起反演结果的系统误差，需要组织进行野外定标或者仪器室内定标； （3）在反演水汽通道的气溶胶光学厚度以及水汽含量时需要各个转换因子，转换因子都为经验参数，实用性需要进一步验证。 室外定标：在大气参数稳定情况下，获取大气质量数在3-7之间的测量数据，利用Langly原理进行定标； 室内定标：标准光源。 数据内容： （1） 原始数据以CE318特有文件格式.k7存储，可用ASTPWin软件打开，同时附带说明文件ReadMe.txt。 （2） 预处理文件：包括利用原始数据反演获得光学厚度、瑞丽散射、气溶胶光学厚度、水平能见度和近地表大气温度，以及参与计算的太阳方位角、天顶角、日地距离修正因子和大气柱质量数。数据预处理结果文件包括两部分：数据处理说明和数据处理结果。前者介绍数据处理的基本原理；后者给出了数据的处理结果，包括“几何位置与各个通道总的光学厚度”和“各个通道的瑞利散射和气溶胶光学厚度”两小部分。
任华忠, 阎广建, 光洁, 苏高利, 王颖, 周春艳
下游生态水文实验区地表温度同步观测的目的在于获取热像仪飞行期间高覆盖均一植被、水体以及水泥地等下垫面的同步地表温度，用于支持航空热像仪飞行资料反演地表温度的验证和尺度效应分析，实现地表温度遥感产品的真实性检验。 1、 观测时间 2014年8月1日 2、 观测内容 选取了飞行区域内苦豆子、水泥地和水体3种大面积分布且均一的下垫面进行同步观测 3、 观测方式 在热像仪飞行进入相应下垫面上空时，使用手持式红外温度计进行连续人工同步观测 4、 观测仪器参数及标定 观测所使用的手持红外温度计比辐射率设为0.95，手持式红外温度计视场角为1°。同时对所用观测仪器在2014年7月31日进行了标定。 5、 数据存储 所有观测数据均用Excel格式存储。
李艺梦, 任志国, 周胜男, 马明国
2008年5月30日至7月11日期间，分别在临泽草地站院内、临泽草地加密观测区样方A（芦苇地）、临泽草地加密观测区样方B（盐碱地）、临泽草地加密观测区样方E（大麦地）、金都宾馆以及临泽草地加密观测区气象站进行了太阳分光光度计的连续观测。本数据可为发展和验证遥感反演地表大气温度提供基本的地面数据集。 2008年5月30日至6月11日使用的CE318太阳分光光度计，可提供1020nm、936nm、870nm、670nm和440nm共5个波段的观测数据；2008年6月15日至7月11日期间使用的CE318太阳分光光度计，可提供1640nm、1020nm、936nm、870nm、670nm、550nm、440nm、380nm和340nm共9个波段的观测数据。两者采样时间间隔均为1分钟。通过原始观测数据和计算可获得大气柱水汽含量；非水汽通道的大气光学厚度、瑞丽散射、气溶胶光学厚度；水平能见度；近地表空气温度及气压，并实时记录太阳高度角和方位角信息。时间为GMT时间。 本数据集包括分光光度计原始数据及预处理数据；数据说明及指南见数据说明文档。
梁继, 王旭峰
本数据集包含巴丹吉林沙漠的数字地形(DEM)、TM遥感影像和NDVI植被指数三类基础遥感数据。 1. DEM，数字地形数据, 源自美国NASA发布的SRTM1数据集，在沙漠地区进行了裁剪。分辨率为30 m。数据存放在DEM文件夹，可用ArcGIS打开dem.ovr文件。 2. TM影像数据。源自美国NASA发布的Landsat TM/ETM+ 543波段合成数据，在沙漠湖泊群分布地区进行了裁剪。分辨率为30 m。从1990年至2010年每5年的夏季和秋季各取1景，用于分析湖泊的长期变化。2002年各个季度有1景，用于分析湖泊的年内变化。数据存放在TM文件夹，TIFF格式，可用ArcGIS或ENVI软件打开。文件命名规则为yyyymm.tif，其中yyyy表示年份、mm表示月份，如199009表示影响数据对应的时间为1990年9月份。 3. NDVI，植被指数。源自美国NASA发布的MODIS-NDVI产品MOD13Q1，在沙漠地区进行了裁剪。包含2000~2012年生长季（6、7、8、9月份）每旬NDVI数据，空间分辨率为250 m，时间分辨率为16天。存放在NDVI文件夹，TIFF格式，可用ArcGIS或ENVI软件打开。文件命名规则为MOSAIC_TMP_yyyyddd.hdfout.250m_16_days_NDVI_roi.tif， 其中yyyy表示年份、ddd表示在该年的第ddd天。
金晓媚, 胡晓农
2012年7月25日，在黑河中上游的胡芦沟观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司生产的ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064nm，多次回波（1,2,3和末次）。葫芦沟地区分为两个不同高度飞行区域，绝对航高为4800和5500米，平均点云密度为1点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DSM和DEM数据产品。
肖青, 闻建光
2012年7月25日，在黑河中上游的天姥池观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司生产的ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064nm，多次回波（1,2,3和末次）。上游天姥池地区分为两个不同高度飞行区域，绝对航高为4800和5500米，平均点云密度为1点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DSM和DEM数据产品。
肖青, 闻建光
2012年8月25日，在黑河上游样带观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司生产的ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064nm，多次回波（1,2,3和末次）。样带地区飞行绝对航高5200米（地面最低点：2660米，地面最高点：4307米），平均点云密度1点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DSM和DEM数据产品。
肖青, 闻建光
2012年8月28日，在黑河中上游的祁连观测区域，利用运12飞机，搭载Leica公司生产的ALS70,开展了lidar航空遥感飞行试验。ALS70激光波长为1064nm，多次回波（1,2,3和末次）。祁连地区飞行绝对航高为4800米，地面最高点为3009米，地面最低点为2726米，平均点云密度为1.6点/平方米。通过参数检校、点云自动分类和人工编辑等步骤，最终形成DSM和DEM数据产品。
肖青, 闻建光
2008年3月30日在冰沟流域加密观测区开展的K&Ka波段机载微波辐射计的地面同步观测，为积雪微波辐射特性及参数反演，尤其是干湿雪的判别研究提供了基本数据集。 观测内容包括： 1）雪特性分析仪观测，参数包括有雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等，该测量在样地BG-A进行。 2）积雪参数观测，包括雪深观测、飞机过境时同步的雪表面温度观测、分层的雪深温度观测、雪粒径观测、雪密度观测。该观测分别在5个样地BG-A、BG-B、BG-F、BG-H、BG-I进行。其中BG-A测量10个点，BG-B测量6个点，BG-F测量12个点，BG-H测量21个点，BG-I测量20个点。具体测量方法和使用的仪器如下：在每一个测量点挖积雪剖面，自上而下每10cm均匀分层，如果最后剩下的深度超过10cm而不足15cm则以一层划分。分别测量每层的厚度、雪粒径、密度、温度。每层厚度有塑料直尺量出；雪粒径有手持显微镜人工读数；每一层随机测量三次；密度由每层的环刀采取雪样计算得到；温度由针式温度计测量得到，每一层积雪温度由同时测量的两个针式温度计的平均值决定。并且同时在I样地和H样地于飞机过境时同步测量雪表面温度。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 顾娟, 郝晓华, 李弘毅, 李哲, 梁继, 马明国, 舒乐乐, 王建华, 王旭峰, 吴月茹, 徐瑱, 朱仕杰, 历华, 常存, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘艳, 张璞, 车涛
本数据集为机载OMIS-II传感器于2008年06月15日获取，地点在临泽站-草地站飞行区。 因为OMIS-II为扫描成像传感器，原始数据受辐射畸变比较明显，且飞机姿态变化的影响，图像内相邻像元空间位置关系不稳定，所以这里发布的是经过辐射校正，辐射定标和几何粗校正后的数据。辐射校正采用矩匹配（moment match）方法，可以消除辐射响应非均匀性、条带噪声和smile现象。辐射定标采用飞行前实验室内测量的定标系数，定标单位是W/(m^2·sr·um)。几何粗校正利用了与图像同步获取的POS数据进行了航带图像的重建，图像目视质量有了很大的提高。几何粗校正图像需要利用几何控制点进行几何精校正之后才能与其他带地理坐标的数据配套，这里提供每一条航带的几何控制点，用户可以自己进行几何精校正。作为例子，这里提供临泽站和临泽草地站周边的几何精校正和大气校正图像。另外，因为OMIS-II传感器扫描总视场达到73°，而飞机的窗口较小，所以扫描线左右两端受到机舱的遮挡，虽然经过辐射校正对图像有所恢复，但还是推荐只使用中部未受遮挡的图像。未经几何粗校正的OMIS-II原始数据和同步获取的短波红外高光谱（SWPHI）原始数据存档，需提交申请并通过审批后才能获得。几何粗校正处理时间为2008年10月，辐射校正和定标处理时间为2010年1月。 本数据集的原始数据包括临泽站-草地站飞行区的13条航线和马均滩水库定标航线2条。各航线的飞行时间如下表： {| ! 序号 ! 航线名称 ! 文件名 ! 开始时间hh:mm:ss ! 纬度 ! 经度 ! 海拔 ! 图像行数 ! 结束时间 ! 纬度 ! 经度 ! 海拔 |- | 1 || 水库1 || 2008-06-15_11-55-28_DATA.BSQ || 12:12:48 || 39.013 || 100.236 || -1.0 || 2540 || 12:15:37 || 39.085 || 100.150 || -1.0 |- | 2 || 1-13 || 2008-06-15_12-15-51_DATA.BSQ || 12:20:47 || 39.172 || 100.048 || 2867.7 || 5572 || 12:26:58 || 39.359 || 100.190 || 2867.8 |- | 3 || 1-12 || 2008-06-15_12-27-13_DATA.BSQ || 12:31:59 || 39.366 || 100.188 || 2846.6 || 5067 || 12:37:37 || 39.185 || 100.051 || 2867.8 |- | 4 || 1-11 || 2008-06-15_12-37-51_DATA.BSQ || 12:42:52 || 39.179 || 100.039 || 2878.8 || 5542 || 12:49:02 || 39.363 || 100.179 || 2884.8 |- | 5 || 1-10 || 2008-06-15_12-49-16_DATA.BSQ || 12:54:29 || 39.373 || 100.179 || 2909.9 || 5116 || 13:00:10 || 39.187 || 100.039 || 2897.3 |- | 6 || 1-9 || 2008-06-15_13-00-24_DATA.BSQ || 13:05:30 || 39.182 || 100.028 || 2864.2 || 5498 || 13:11:37 || 39.366 || 100.167 || 2859.7 |- | 7 || 1-8 || 2008-06-15_13-11-51_DATA.BSQ || 13:17:22 || 39.377 || 100.169 || 2846.8 || 5114 || 13:23:02 || 39.191 || 100.029 || 2862.3 |- | 8 || 1-7 || 2008-06-15_13-23-17_DATA.BSQ || 13:28:06 || 39.187 || 100.0187 || 2857.1 || 5497 || 13:34:13 || 39.372 || 100.158 || 2842.5 |- | 9 || 1-6 || 2008-06-15_13-34-27_DATA.BSQ || 13:39:10 || 39.380 || 100.158 || 2909.7 || 5184 || 13:44:55 || 39.197 || 100.019 || 2861.8 |- | 10 || 1-5 || 2008-06-15_13-45-10_DATA.BSQ || 13:50:09 || -1.000 || -1.000 || -1.0 || 5488 || 13:56:09 || -1.000 || -1.000 || -1.0 |- | 11 || 1-4 || 2008-06-15_13-56-23_DATA.BSQ || 14:01:20 || -1.000 || -1.000 || -1.0 || 5353 || 14:07:18 || -1.000 || -1.000 || -1.0 |- | 12 || 1-3 || 2008-06-15_14-07-32_DATA.BSQ || 14:12:36 || -1.000 || -1.000 || -1.0 || 5350 || 14:18:30 || -1.000 || -1.000 || -1.0 |- | 13 || 1-2 || 2008-06-15_14-18-46_DATA.BSQ || 14:22:48 || -1.000 || -1.000 || -1.0 || 5236 || 14:28:31 || -1.000 || -1.000 || -1.0 |- | 14 || 1-1 || 2008-06-15_14-28-49_DATA.BSQ || 14:34:02 || -1.000 || -1.000 || -1.0 || 5964 || 14:40:11 || -1.000 || -1.000 || -1.0 |- | 15 || 水库2 || 2008-06-15_14-40-51_DATA.BSQ || 14:51:05 || -1.000 || -1.000 || -1.0 || 6846 || 14:58:35 || -1.000 || -1.000 || -1.0 |}
杜奇, 肖功海, 潘明忠, 李正文, 毛闵军, 徐卫明, 杨一德, 刘良云, 张霞, 李新, 马明国
EO-1 ( Earth Observing Mission) 是美国NASA面向21世纪为接替Landsat7而研制的新型地球观测卫星，于2000年11月21日发射升空。EO-1卫星轨道与Landsat7基本相同，为太阳同步轨道，轨道高度为705km，倾角98.7°，比Landsat7差1min过赤道。EO-1上搭载了3种传感器，即高级陆地成像仪ALI(Advanced Land Imager)、大气校正仪AC (Atmosp heric Corrector)和高光谱成像光谱仪（Hyperion），Hyperion传感器是第一台星载高光谱图谱测量仪，该高光谱数据共有242个波段，光谱范围为400～2500nm，光谱分辨率达到10nm，地面分辨率为30m。 黑河流域目前共有EO-1 Hyperion数据6景。覆盖范围和获取时间分别为：张掖市区加密观测区+盈科绿洲加密观测区4景，时间为2007-09-10、2008-05-12、2008-05-20、2008-07-15；冰沟流域加密观测区2景，时间分别为2008-03-17，2008-03-22。 产品级别为L1级，未经过几何校正。 黑河综合遥感联合试验EO-1 Hyperion遥感数据集由王建研究员和北师大通过购买获得。 （备注：“+”代表同时覆盖）
中国科学院遥感与数字地球研究所
法国的SPOT卫星系列由5 颗星组成，其中SPOT5最为出色。它于2002 年5月发射，高度为830km，轨道倾角为98.7度，太阳同步准回归轨道，回归天数为26天，采用线性阵列式传感器( CCD )和推扫式扫描技术进行成像。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪(HRG )、1台高分辨率立体成像装置( HRS)和1台宽视域植被探测仪( VGT)。它共有5个工作波段，多光谱波段空间分辨率为10m（短波红外空间分辨率为20m），全色波段空间分辨率达到2.5m。 黑河流域目前共有SPOT5数据3景。覆盖范围和获取时间分别为：临泽地区1景，包括分辨率为10m的多光谱影像和分辨率为2.5m为全色影像，时间为2008-07-04；张掖市区1景，分辨率为2.5m全色影像，时间为2008-03-29；分辨率为10m的多光谱数据一景，时间为2008-08-10。 产品级别为L1级，产品经过几何粗纠正。 SPOT5影像主要用作于黑河试验中几何精校正的底图。 黑河综合遥感联合试验SPOT5遥感数据集由北京师范大学购买获得。
中国科学院遥感与数字地球研究所
2008年3月17日在冰沟流域加密观测区开展的EO-1 Hyperion和Landsat TM卫星地面同步积雪参数观测，可为机载－星载遥感数据的积雪参数反演和验证提供基本的数据集。 观测内容包括： 1）积雪参数观测，观测变量包括：雪深（尺子）、分层雪深温度（针式温度计）、雪粒径（手持式显微镜）以及卫星过境时同步的雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计），该观测在样方BG-A、BG-E、BG-F、BG-H进行。 2）雪特性分析仪观测，观测变量包括有雪密度、雪复介电常数、雪体积含水量、雪重量含水量等。该观测在样地BG-A、BG-E和BG-H进行，此外还在冰沟寒区水文气象观测站进行了连续25小时的定点观测。 3）积雪光谱观测（由新疆气象局ASD光谱仪测量），观测点位置见GPS记录文件。 4）积雪反照率观测（总辐射表）。 本数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 郝晓华, 梁继, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 马明国, 常存, 窦燕, 马忠国, 姜腾龙, 肖鹏峰, 刘艳, 张璞
2008年5月25日，在扁都口加密观测区开展了针对机载微波辐射计（L&K波段）的地面同步观测试验。测量内容主要为地表土壤温度、地表粗糙度和探地雷达。 1. 土壤温度：扁都口样带1、扁都口样带2、扁都口样带3、扁都口样带4、扁都口样带5、扁都口样带6、扁都口样带7测量了土壤温度。 2. 粗糙度测量：采用粗糙度板和照相机测量。处理结果：数据中文件名中含有“result”字段的文件为粗糙度的处理结果，第一列为表面高度均方根高度，其实只有一个值，所以该列数据都相同；第二列为距离，第三列为相关函数值。当相关函数值为1/e时的距离值为相关长度；单位为：cm。由于地表粗糙度在一定时期内变化不大，所以在该天前后的样方内的地表粗糙度都可以采用今天的数据。存在问题：从数据看，由于测量人员经验不足，某些照片效果不好。通过人工读取照片上的地表起伏剖面，得到1cm间隔的地表起伏高度值，写入记事本文件。然后通过程序计算地表的粗糙度中的均方根高度和相关长度。 本数据可为发展和验证主动微波遥感反演土壤水分及冻融状态算法提供基本的地面数据集。 3. 探地雷达 同时测量探地雷达和TDR数据。 本数据集包括： （1）粗糙度照片和预处理数据 （2）土壤温度同步数据 （3）样方和样带坐标点数据 （4）探地雷达数据 （5）微波辐射计数据 数据都处理为Excel格式和记事本文件存储。
白云洁, 曹永攀, 车涛, 杜自强, 郝晓华, 王之夏, 吴月茹, 柴源, 常胜, 钱永刚, 孙小青, 王锦地, 姚冬萍, 赵少杰, 郑越, 赵英时, 李笑宇, Patrick Klenk, 黄波, 李世华, 罗震
本数据集为机载OMIS-II传感器于2008年06月06日获取，地点在临泽站-草地站飞行区。 因为OMIS-II为扫描成像传感器，原始数据受辐射畸变比较明显，且飞机姿态变化的影响，图像内相邻像元空间位置关系不稳定，所以这里发布的是经过辐射校正，辐射定标和几何粗校正后的数据。辐射校正采用矩匹配（moment match）方法，可以消除辐射响应非均匀性、条带噪声和smile现象。辐射定标采用飞行前实验室内测量的定标系数，定标单位是W/(m^2·sr·um)。几何粗校正利用了与图像同步获取的POS数据进行了航带图像的重建，图像目视质量有了很大的提高。几何粗校正图像需要利用几何控制点进行几何精校正之后才能与其他带地理坐标的数据配套，这里提供每一条航带的几何控制点，用户可以自己进行几何精校正。作为例子，这里提供临泽站和临泽草地站周边的几何精校正和大气校正图像。另外，因为OMIS-II传感器扫描总视场达到73°，而飞机的窗口较小，所以扫描线左右两端受到机舱的遮挡，虽然经过辐射校正对图像有所恢复，但还是推荐只使用中部未受遮挡的图像。未经几何粗校正的OMIS-II原始数据和同步获取的短波红外高光谱（SWPHI）原始数据存档，需提交申请并通过审批后才能获得。几何粗校正处理时间为2008年10月，辐射校正和定标处理时间为2010年1月。 本数据集的原始数据包括13条航线。各航线的飞行时间如下表： {| ! 序号 ! 航线名称 ! 文件名 ! 开始时间hh:mm:ss ! 纬度 ! 经度 ! 海拔 ! 图像行数 ! 结束时间 ! 纬度 ! 经度 ! 海拔 |- | 1 || 1-13 || 2008-06-06_09-32-22_DATA.BSQ || 09:56:32 || 39.167 || 100.044 || 2945.9 || 5718 || 10:02:53 || 39.362 || 100.191 || 2936.7 |- | 2 || 1-12 || 2008-06-06_10-02-38_DATA.BSQ || 10:08:42 || 39.373 || 100.193 || 2956.1 || 5565 || 10:14:53 || 39.182 || 100.049 || 2953.1 |- | 3 || 1-11 || 2008-06-06_10-14-39_DATA.BSQ || 10:19:51 || 39.177 || 100.039 || 2931.2 || 5432 || 10:25:54 || 39.363 || 100.179 || 2958.3 |- | 4 || 1-10 || 2008-06-06_10-25-39_DATA.BSQ || 10:31:50 || 39.376 || 100.182 || 2959.7 || 5396 || 10:37:50 || 39.190 || 100.041 || 2952.7 |- | 5 || 1-9 || 2008-06-06_10-37-35_DATA.BSQ || 10:43:06 || 39.179 || 100.026 || 2956.4 || 5399 || 10:49:06 || 39.368 || 100.169 || 2939.0 |- | 6 || 1-8 || 2008-06-06_10-48-51_DATA.BSQ || 10:55:20 || 39.383 || 100.174 || 2943.2 || 5643 || 11:01:36 || 39.1922 || 100.029 || 2944.8 |- | 7 || 1-7 || 2008-06-06_11-01-22_DATA.BSQ || 11:07:04 || 39.185 || 100.0175 || 2947.2 || 5306 || 11:12:58 || 39.373 || 100.159 || 2943.9 |- | 8 || 1-6 || 2008-06-06_11-12-43_DATA.BSQ || 11:18:57 || 39.386 || 100.162 || 2948.1 || 5604 || 11:25:10 || 39.196 || 100.018 || 2950.5 |- | 9 || 1-5 || 2008-06-06_11-24-56_DATA.BSQ || 11:30:22 || 39.188 || 100.006 || 2934.0 || 5469 || 11:36:26 || 39.378 || 100.149 || 2935.4 |- | 10 || 1-4 || 2008-06-06_11-36-12_DATA.BSQ || 11:42:30 || 39.389 || 100.151 || 2935.4 || 5570 || 11:48:41 || 39.198 || 100.007 || 2949.0 |- | 11 || 1-3 || 2008-06-06_11-48-27_DATA.BSQ || 11:54:21 || 39.205 || 100.005 || 2915.2 || 5028 || 11:59:57 || 39.380 || 100.138 || 2908.8 |- | 12 || 1-2 || 2008-06-06_11-59-42_DATA.BSQ || 12:06:00 || 39.395 || 100.142 || 2931.0 || 5523 || 12:12:08 || 39.205 || 99.999 || 2950.0 |- | 13 || 1-1 || 2008-06-06_12-11-53_DATA.BSQ || 12:18:17 || 39.197 || 99.985 || 2916.5 || 5451 || 12:24:20 || 39.389 || 100.131 || 2907.9 |}
杜奇, 肖功海, 潘明忠, 李正文, 毛闵军, 徐卫明, 杨一德, 刘良云, 张霞, 李新, 马明国
本数据集包括激光式雨滴谱仪（PARSIVEL）获取的上游试验的不同类型降雨的雨滴谱资料，包括降水粒子粒径信息和其下落末速度的信息。此外利用滴谱数据可以计算得到对应X波段的双偏振雷达参数：差分反射率ZDR和差分传播相移常数 KDP。 滴谱仪取样面积：5400mm^2，液体粒子的直径范围：0.2-5mm，固体粒子的直径范围为：0.2-25mm。 观测地点在青海省祁连县阿柔乡（N39.06°，E100.44°，3002m）；观测时间从2008年3月14日开始到2008年4月14日结束，采样间隔时间为30秒。
楚荣忠, 赵果, 胡泽勇, 张彤, 贾伟
本数据集为L波段机载微波辐射计和红外热像仪传感器于2008年04月1日下午获取，地点在冰沟-阿柔飞行区。 其中L波段频率为1.4GHz，后视35度观测，获取双极化（H和V）信息。飞机12:48（北京时间，下同）从张掖机场起飞，16:35降落。13:20-13:58在冰沟摄区工作，观测了8-2、8-6、8-11和8-17四条航线，飞行高度5000m左右，飞行速度260km/hr左右。14:04-15:27完成预定的阿柔10条航线飞行任务，15:33-15:53加飞了6-2、6-3和6-4线，飞行高度4100m左右，飞行速度260km/hr左右。16:12飞过7-9水库定标线，航高100m，但水面结冰，完成观测。 原始数据分为三部分，分别为微波辐射计数据、红外热像仪数据和GPS数据。其中微波辐射计L波段属非成像观测，由文本文件记录瞬时观测获得的数码值，GPS数据记录飞行时的经纬度以及飞机姿态参数等，热像仪波长范围7.5-13微米，视场角24×18º，320×240像元。使用微波辐射计观测数据时需要根据定标系数将记录的数码值转换为亮温值（定标系数文件与原始观测数据归档在一起）。同时，通过微波辐射计和GPS各自的时钟记录，可以将微波观测与GPS记录联系起来，给微波观测匹配地理坐标信息。由于微波辐射计观测分辨率较粗，数据处理中一般忽略飞机的航偏、翻滚以及俯仰效应。根据使用目标及飞行相对航高（H），在定标和坐标匹配后，还可以将观测信息栅格化，L和K波段的分辨率（x）与观测足迹（footprint）可以认为一致，参考分辨率为：L波段，x=0.3H。经过以上各步处理后，可以获得用户能够直接使用的产品。红外热像仪数据需要进行几何校正并镶嵌才能使用，但该日热像仪数据不完整且几何变形大，目前还难以使用。
王树果, 王旭峰, 车涛, 赵凯, 金吉南, 肖青, 刘强
本数据集为机载激光雷达（LiDAR）传感器于2008年06月20日获取，地点在大野口森林飞行区。 飞行传感器为激光雷达和真彩色CCD相机。原始数据经过处理，发布的产品为激光点云，包含单次回波（”*.LAS”数据文件）和全波形（”*.lgc”数据文件和”*.lgc”数据文件）、CCD图像。DSM和正射影像在“黑河综合遥感联合试验：大野口流域飞行区超级样地机载LiDAR数据集（2008年6月23日）”中发布。因为数据集中包含高分辨率影像，用户需提交申请并通过审批后才能获得。数据处理时间为2008年8月。原始数据包括7条航线，航线设计信息如下： {| ! 航线 ! 起点纬度 ! 起点经度 ! 终点纬度 ! 终点经度 ! 绝对航高（米） ! 航线长度（公里） ! 像片（张） |- | 1 || 38°32′05.38″ || 100°12′24.59″ || 38°29′32.76″ || 100°18′35.69″ || 3650 || 10.1 || 49 |- | 2 || 38°32′11.13″ || 100°12′28.42″ || 38°29′42.06″ || 100°18′30.89″ || 3650 || 9.9 || 46 |- | 3 || 38°32′16.88″ || 100°12′32.24″ || 38°29′47.81″ || 100°18′34.72″ || 3650 || 9.9 || 47 |- | 4 || 38°32′22.63″ || 100°12′36.07″ || 38°29′56.20″ || 100°18′32.15″ || 3650 || 9.7 || 45 |- | 5 || 38°32′28.38″ || 100°12′39.90″ || 38°30′02.62″ || 100°18′34.33″ || 3650 || 9.7 || 47 |- | 6 || 38°32′37.44″ || 100°12′35.66″ || 38°30′10.63″ || 100°18′32.68″ || 3650 || 9.8 || 44 |- | 7 || 38°32′46.50″ || 100°12′31.43″ || 38°30′19.72″ || 100°18′28.37″ || 3650 || 9.8 || 47 |}
倪文俭, 鲍云飞, 周梦维, 王涛, 池泓, 范凤云, 刘清旺, 庞勇, 李世明, 何祺胜, 刘强, 李新, 马明国
2008年3月10日至2008年3月30日，在冰沟流域不同试验区开展的正式试验观测基本数据集。雪特性分析仪主要观测积雪参数，目的是配合积雪其他控制实验和航空卫星遥感同步试验的积雪属性观测并获取遥感反演验证的积雪参数数据。雪特性观测仪观测内容包括: 1）直接观测物理量：共振频率、衰减度和3分贝带宽 2）间接观测物理量：积雪密度、积雪复介电常数（包括实部和虚部）、积雪体积含水量、积雪重量含水量。雪分析仪数据包括13个文件夹，主要是配合试验期同步实验的雪参数调查，关于每个文件夹除雪特性分析仪数据以外，还包括一个数据说明，每个数据说明包含了样地及观测背景以供用户使用。
郝晓华, 梁继, 李哲
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