水体覆盖是水循环、能量平衡的基本参数之一。本数据集以1982-2020年AVHRR逐日反射率时间序列为基础，生产了青藏高原39年超长期逐日水体制图产品（包含水体结冰信息）。本数据集包含39个文件夹，以年份命名（从1982年到2020年），每个文件夹包含365/366个GeoTiff文件，每个文件包含两个波段：（1）水体制图波段（WaterLayer）；（2）质量控制信息波段（QC）。本产品为青藏高原水体遥感监测提供数据支撑。
计璐艳
中国区域354座城市通用热舒适度指数白天和夜晚的月均值数据。该数据时间范围包括2012年1月至2021年12月，时间分辨率为逐月，空间分辨率为1km。 该数据主要是基于MODIS数据集提供的MYD07大气廓线数据和MYD11地表温度数据，并融合了ERA5再分析数据提供的风速数据，最终计算得的了中国区域范围内354座城市的通用热气候指数（Universal Thermal Climate Index, UTCI）数据值。其中城市边界采用Global Urban Boundary-GUB提供的2018年城市边界数据进行划定，为保持空间分辨率的统一，所有数据空间分辨率全部重采样至1km。 在全球变暖和快速城市化的背景下，该数据有利于研究城市热舒适度的时空变化规律及相关分析。
王晨光, 占文凤
青藏高原六大外流河（黄河、金沙江、雅砻江、怒江、澜沧江、雅鲁藏布江）平滩流量条件下河流表面SHP矢量数据，以1km为步长的平滩流量下河宽和面积的SHP矢量和XLS表格数据。 基于现场实测水文和大断面数据（1967-2020年），结合洪水频率分析，确定六大水系沿程的平滩流量、日期和河宽；采用MNDWI指数分别从Sentinel-2（2017-2020年）和Landsat5/7/8（1984-2020年）影像中提取平滩流量下河流表面矢量。 该数据库可作为全球水文数据集的补充，为研究青藏高原河床演变、河流生态、水文模拟、河流水-气界面物质交换等提供基础数据。
李丹, 薛源, 覃超, 吴保生, 陈博伟, 汪舸
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
本数据集包括了中蒙俄经济走廊区1982-2015年最大归一化植被指数（NDVI）数据，2000-2020年最大增强型植被指数（EVI）数据，以及2001-2019年土地覆被利用变化数据（LUCC）。其中，NDVI数据提取自GIMMS卫星数据，分辨率为8km；EVI和LUCC数据提取自MODIS卫星数据（MOD13A3和MCD12C1），分辨率分别为1km和5km。数据集过滤了MODIS卫星数据中原本存在的异常值或缺测值，相比源数据质量更高。其中，使用最大值提取法处理NDVI和EVI数据，得到年最大NDVI和EVI，可以更好地反应研究区的植被分布及变化情况。基于卫星遥感数据的植被和土地利用变化，可以为中蒙俄经济走廊生态环境风险防控提供数据支撑。
张雪芹
华北平原（NCP）是中国最重要的农业生产基地之一，其面积约14万平方公里。除了从黄河取地表水进行渠灌，华北平原还开采大量地下水用于灌溉。高时空分辨率且连续完整的逐日蒸散（ET）估算，将极大提高我们对整个NCP农业用水消耗的认识，服务于农业水资源高效利用。基于双源能量平衡模型（TSEB）和数据融合，本研究在华北平原生成1 km空间分辨率和日尺度，且时间跨度为2008年1月至2019年12月的蒸散数据集。该数据集时空连续完整，且具有较高的空间分辨率。相较于其他产品，该数据集具有可靠的精度，甚至好于已发表的结果。此外，该数据集和相关方法对NCP以及其他农作物种植区的多尺度变化和趋势分析具有重要价值。
张才金, 龙笛
“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
本数据为关于四川省北川地区、云南省鲁甸地区、贵州省毕节地区的影像信息数据，可用于构建山体震裂崩塌遥感影像的解译识别标志，揭示山体震裂崩塌形成的一般形式，评估具体山体震裂崩塌的危险等级；数据可结合DEM数据用于挖掘山体震裂崩塌的发育机制等。可在此基础上进一步研究，完善研究山体震裂崩塌的智能识别理论及形成机制，为寻找其他相似类型震裂崩塌物源提供指示意义。本项目部分原始数据可用于全面了解鲁甸区域山体震裂崩塌危险性等。
韩征
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
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
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