该数据集包含2021年1月1日至12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集为相对绿度指数（Gcc）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 谭俊磊, 任志国, 李新
该数据集包含2020年1月1日至2010年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于物候期的计算，首先，根据感兴趣区计算物候指标，如相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值)。然后对数据进行质量控制、无效值填充和滤波平滑。最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等。本数据集为该站点2020年相对绿度指数（GCC）。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 谭俊磊, 任志国, 李新
该数据集包含了2020年7月10日至2020年9月20日的黑河水文气象观测网中游大满超级站叶面积指数观测数据。站点(100.376° E, 38.853° N)位于甘肃省张掖市大满灌区内，海拔1556m，下垫面是玉米。观测样方共计6个，每个样方大小约30m×30m，经纬度分别为(100.376°E, 38.853°N)、(100.377° E, 38.858°N)、(100.374°E, 38.855°N)、(100.374°E, 38.858°N)、(100.371°E, 38.854°N)、(100.369°E, 38.854°N)。每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)，观测数据处理请参考Qu et al. (2014)。
刘绍民, 屈永华, 车涛, 徐自为, 谭俊磊, 任志国, 李新
地表温度是地表能量平衡的重要参量之一。本数据集为2019年7-9月逐月的黑河流域典型站点无人机遥感地表温度数据；飞行使用大疆M600 pro无人机搭载FLIR VUE pro热像仪，分别以湿地内的SD站、绿洲内的DM站和荒漠内的HZ站为中心，观测了地表温度获取了地表亮温图像，无人机的飞行高度约300m，热像仪的像素为336x256，图像的空间分辨率为0.4m。地表温度反演算法为改进的单通道算法，将该算法应用于无人机热红外遥感传感器获取的地表亮温数据，最终得到0.4m空间分辨率的地表温度数据。
周纪, 刘绍民, 王子卫
地表反照率是地表能量平衡的重要参量之一。本数据集为2019年植被生长季逐月的黑河流域典型站点无人机遥感地表反照率数据。地表反照率算法为统计回归方法，即基于6S模型和大量的典型地物光谱反射率数据，建立的从窄波段反射率到宽波段反照率的经验回归模型。将该回归模型应用于无人机多光谱遥感传感器获得的地表反射率，最终得到0.2 m空间分辨率的地表反照率数据。本数据集经过了辐射定标、几何校正，与地面站点实测数据的验证结果显示，均方根误差为0.049。本数据集提供了超高分辨率的地表反照率数据，可以作为卫星遥感尺度和地面观测尺度之间的“桥梁”，并为从事高分辨率和超高分辨率遥感数据工作的科研工作者提供数据支持。
周纪, 刘绍民, 董惟琛
归一化植被指数在研究植被长势、地物分类方面有重要作用。本数据集为2019年植被生长季逐月的黑河流域典型站点无人机遥感NDVI（Normalized Differential Vegetation Index）数据，空间分辨率为0.2 m。NDVI数据获取流程为将无人机拍摄后的单幅影像通过pix4D mapper进行拼接，并由pix4D mapper自动进行拼接后影像的植被指数计算。最后将pix4D mapper拼接的单航次影像利用ArcGIS镶嵌得到整个飞行区域影像。
周纪, 刘绍民, 金子纯
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0931-4967287
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