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
本数据集包括祁连山地区1982年、1985年、1990年、1995年和2000年每月0.05°×0.05°地表温度产品，2005年、2010年、2015年、2017年和2018年每月0.01°×0.01°地表温度产品，2018年每日0.01°×0.01°地表温度产品。采用劈窗（split-window，SW）算法，利用AVHRR热红外通道（通道4：10.5µm至11.3µm；通道5：11.5µm至12.5µm）的亮温数据（分辨率：0.05°），MYD21A1的温度数据（分辨率：0.01°）以及相关辅助数据，实现祁连山地区地表温度月/日合成产品的生产。参与反演的辅助数据包括IGBP地表分类数据，AVHRR NDVI产品，MERRA再分析数据，ASTER GED数据，以及经/纬度和儒略日信息。
历华
第三极1:100万居民点数据集包括第三极地区居民点（Tibet_Cities）、首都居民点（Tibet_Capitals）、城市人口大于75k的居民点（Tibet_Cities_up_to_75K）等矢量空间数据及相关属性数据：城市名称（ENG_NAME）、城市人口（CITY_POP）等属性。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap
南极1:100万居民点数据集包括南极范围内所有居民点（Antarctica_Resident）等矢量空间数据及相关属性数据：城市名称（ENG_NAME）、城市人口（CNTEY_NAME）、（CNTRY_CODE）等属性。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库等数据质量检查，是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，南极地区数据集为南极专用投影参数（South_Pole_Stereographic）
ADC WorldMap
北极1:100万居民点数据集包括北极范围内所有居民点（Arctic_Resident）、首都居民点（Arctic_Capitals）、城市人口大于75k的居民点（Cities_up_to_75K）等矢量空间数据及相关属性数据：城市名称（ENG_NAME）、城市人口（CITY_POP）等属性。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集，数据经过拓扑，入库等数据质量检查，是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度，WGS84基准面，北极地区数据集为北极专用投影参数（North_Pole_Stereographic）。
ADC WorldMap
该数据集包含青藏高原地区各县区1980-2015年农业经济相关数据，具体涵盖农村总户数、总人口、农业人口、农村劳动力、耕地面积、水田面积、旱地面积、农机动力、农用汽车、机耕面积、灌溉面积、化肥施用量、用电量、农业收入、农林牧渔业总产值、牛、猪、羊、肉、禽、鱼等的产量、粮食播种面积、粮棉油的及各类作物的产量、特色农产品和畜产品产量等相关数据。数据来源于青藏高原所含各省统计年鉴。数据质量优良，可用于青藏高原社会经济和农业发展分析。
吕昌河
本研究以青藏高原范围内土地资源为评价对象，阐明区域内适宜于农、林、牧业生产的现状及其后备土地资源数量、质量及其分布情况。通过实地调查，收集整理研究区域的相关数据，结合相关文献和专家经验确定评价因子（海拔、坡度、年降水量、积温、日照时数、土壤有效深度、质地、侵蚀强度、植被类型、NDVI）并对其分等定级和标准化，通过主成分分析法确定各评价因子的权重，采用加权指数和模型确定评价单元总分值，最后用ArcGis自然间断点分级法得出青藏高原宜农、宜林以及宜牧用地的适宜等级，输出90m分辨率的青藏高原农业适宜性图纸，并对结果校验分析。
姚明磊
遥感影像解译标志也称判读要素，它能直接反映判别地物信息的影像特征，解译者利用这些标志在图像上识别地物或现象的性质、类型或状况，因此它对于遥感影像数据的人机交互式解译意义重大。本数据建立解译标志所采用的影像避免了植被覆盖度高的夏季，也避免了积雪较多、云层遮盖或烟雾影响较大的数据，并按照基础地理信息数据提取要求选择遥感影像波段组合顺序及与全色波段进行融合。在对数据进行增强处理时，避免引起信息损失。在影像上选择典型的标志建立区的要求是：范围适中以便反映该类地貌的典型特征，尽可能多的包含该类地貌中的各种基础地理信息要素类且影像质量好。标志区的选取完成后，寻找标志区内包含的所有基础地理信息要素类，然后选择各类典型图斑作采集标志，然后去实地进行野外校验，通过均匀布点采样设计（约52km为间隔均匀采点），收集整理了采样参考点3429个，照片数1870个，建立了解译标志库，并对不合理的部分进行修改，直到与实地相符为止。同时拍摄该图斑地面实地照片，以便于影像和实际地面要素建立关联，表达遥感影像解译标志的真实性和直观性，加深使用者对解译标志的理解。
刘铁
该数据集由2018年青藏高原野外考察期间无人机航拍所得，数据大小为5.72 GB，包括800余张照片。照片拍摄的具体时间为2018.07.19-2018.07.26，拍摄地点主要包括羊八井、克日村、阿沛新村、仲果村、米林村、日村、冲康村、克松村、色木村、羊卓雍错及其周边地区。航拍照片较为清晰的反映了当地土地覆被状况（土地利用类型、植被密度、河流湖泊分布等等），为土地利用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
（1）数据内容 此数据包含两张数据表：SyrDarya_201705_part.xlsx，SyrDarya_201709_part.xlsx。 数据包含属性字段“Point”、“Longitude”、“Latitude”、和“SAL（‰）”分别代表“数据点编号”、“经度”、“纬度”、“总盐（‰）” （a）SyrDarya_201705_part.xlsx为2017年5月锡尔河流域采样数据，该数据没有包括“PH”；（b）SyrDarya_201709_part.xlsx为2017年9月锡尔河流域采样数据，该数据集包括酸碱度“PH”。 （2）按照数据处理的标准流程（①NY_T_1121-16-2006_土壤检测_第16部分：土壤水溶性盐总量的测定，②NY_T_1121-2-2006_土壤检测_第2部分：土壤PH测定），对锡尔河流域的土壤采样数据进行处理、分析和整理，从而筛选出锡尔河流域的土样采集与检测数据集。 （3）该数据为土壤采样数据，可用于监测土壤盐渍化等研究。
罗格平
阿拉木图土地使用数据，分辨率30米，数据格式为TIF，时间分别为1990.05.03和2018.04.14。数据来源GLC，其全球陆地覆盖数据的原始数据来自Envisat卫星，由MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）传感器拍摄完成。目前共有两期，GlobCover（Global Land Cover Map）和GlobCover （Global Land Cover Product）.
黄金川, 马海涛
“水权框架下黑河流域治理的水文-生态-经济过程耦合与演化”（91125018）项目数据汇交-MODIS产品-中国西北地区土利用数据（2000-2010） 1.数据概述：中国西北地区土利用数据（2000-2010） 2.数据内容：用MODIS得到的2000-2010年中国西北地区黑河流域、疏勒河流域石羊河流域土利用数据
王忠静
1.数据概述 基于2012年Google earth影像资料，通过目视解译方法矢量化湿地公园的用地类型，为湿地生态系统服务评估提供数据基础。 2.数据内容 土地利用类型包括湿地、农田（玉米、蔬菜、小麦）、水域、林地、建筑用地、裸地等。比例尺：1：5万；坐标系统：WGS84；数据类型：矢量多边形；存储格式：Dbf/Shp/Jpeg 3.时空范围 覆盖范围：张掖国家湿地公园；总面积：46.02平方公里。
徐中民
1.数据概述 本数据是基于最新的googleearth遥感影像数据建立的张掖市甘州区农作物空间分布数据库。 2.数据内容 以项目关注的制种玉米空间分布为主，将研究区土地利用类型划分为14个类型（制种玉米地、春小麦地、菜地、大棚用地、套作用地、水稻地、水域、湿地、林地、城乡工矿居民用地、道路、铁路和未利用土地）。 3.时空范围 数据范围包括平山湖、沙井、乌江、靖安、明永、三闸、甘浚、新墩、上秦、碱滩、城关镇、梁家墩、长安、党寨、小满、龙渠、大满、花寨和安阳共19个乡镇。数据类型为矢量多边形，以Shape格式存储；数据范围覆盖甘州区。
徐中民
黑河流域灌区及干支渠分布图包括了黑河流域的主要灌区及所有干渠、支渠的分布。灌区主要有罗城灌区、友联灌区、六坝灌区、平川灌区、蓼泉灌区、梨园河灌区、鸭暖灌区、板桥灌区、沙河灌区、西浚灌区、盈科灌区、大满灌区、马营河灌区、上三灌区、新坝灌区、红崖子灌区，这16个灌区。干支渠分布图包含了这16个灌区的所有干渠和支渠。
徐茂森, 徐宗学, 胡立堂
青海湖是我国面积最大的内陆咸水湖泊，地处青藏高原的东北部。以其巨大的水体与流域内的天然草场和林地共同构成了生态屏障，其独特的自然生态环境和生物多样性，在西部大开发和生态建设中具有重要的意义。 数据为青海湖流域居民点分布数据，包括柴达木河流域内市、县、乡镇、村等级分布，数据主要有两个属性字段：Code(居民点编码）、Name(居民点名称）。 收集整理青海湖流域基础、气象、地形地貌，专题数据等，为青海湖流域生态治理提供数据支持。
国家基础地理信息中心
数据为塔里木河流域居民点分布数据，主要包括塔里木河流域内市、县、乡镇、村等级分布，数据主要有两个属性字段：Code(居民点编码）、Name(居民点名称）
国家基础地理信息中心
数据为天山北麓诸河流域水库分布数据集，利用地形图和遥感影像综合制备，比例尺250000，投影：经纬度，数据包括空间数据和属性数据，属性字段：Name（水库名称），反应了天山北麓诸河流域2000年左右水库分布现状。
国家基础地理信息中心
数据为天山北麓河流域居民点分布数据，包括天山北麓河流域内市、县、乡镇、村等级分布，数据主要有两个属性字段：Code(居民点编码）、Name(居民点名称）.
国家基础地理信息中心
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