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
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
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
此数据集是基于中科院中国土地利用现状遥感监测数据集，经过裁剪、拼接等操作得到的1985年祁连山国家公园土地利用类型的数据。数据生产制作是利用Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成，得到的矢量数据。土地利用类型包括耕地、森林、灌木林、草地、湿地、水体、苔原、人造表面、裸地、冰川和永久积雪这10个一级类型。可以分析祁连山区域历史的土地利用类型，并结合当前的土地利用类型数据，分析祁连山区域土地利用类型的变化。
年雁云
地表温度（Land Surface Temperature，LST）是地表能量平衡研究的关键参数，被广泛用于气象、气候、水文、农业和生态等领域研究。卫星（热红外）遥感作为获取全球和区域尺度LST信息的重要手段，容易受到云层覆盖和其他大气条件的影响，导致LST遥感产品时空不连续，极大限制了LST遥感产品在相关研究领域的应用。 本数据集的制备首先基于经验正交函数插值方法，利用Terra/Aqua MODIS 地表温度产品重建理想晴空条件下的LST，然后使用累积分布函数匹配方法融合 ERA5-Land再分析数据获取全天候条件下的LST。该方法充分利用了原始MODIS遥感产品的时空信息以及再分析数据中的云影响信息，缓解了云层覆盖对LST估算的影响，最终重建得到较高质量的全球0.05°时空连续的理想晴空和全天候LST数据集。 本数据集不仅实现了时空无缝覆盖，并且具有良好的验证精度。重建的理想晴空LST数据在全球17种土地覆盖类型实验区内，平均相关系数（R）为0.971，偏差（Bias）为-0.001 K至0.049 K，均方根误差（RMSE）为1.436 K至2.688 K。重建的全天候 LST 数据与地面站点实测数据的验证结果：平均 R 为 0.895，Bias为0.025 K 至 2.599 K， RMSE为4.503 K至7.299 K。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为0.05°，时间跨度为2002年-2020年，空间范围覆盖全球。
赵天杰, 余沛
1）意义：建设用地是人类活动的最高级表现之一。自然资源的消耗与生态环境的变化可以与建设用地的发展紧密的联系起来。本数据反映了中国7个省/直辖市，同时也是城镇化快速推进的重要地区，从1990年到2019年的30m空间分辨率的高精度建设用地演变情况。 2）数据来源：Landsat系列卫星数据；中国区域地面气象要素驱动数据集（1979-2018）；SRTM 30m 高程数据 3）加工方法：采用监督分类的方法，利用随机森林算法和傅里叶变换处理特征波段，并基于目视解译的控制点进行分类。 3-1）光谱特征的获取：首先筛选出含运量<20%的Landsat图像，并以3年为单位将这些图像叠加，然后取每个叠加像元的中间值作为目标像进行拼接，得到整个研究区的无云图像。此方法也能较好的去除Landsat7数据的条带影响。 3-2）时间特征的获取：对云量筛选并进行3年叠加的每个像元，遵循最小均方差的拟合原则进行离散傅里叶变换，得到每个像元在时间纬度上的“波峰”，“波谷”和“相位”作为时间特征。 此方法能较好的消除“裸地”对建设用地提取的影响，因为裸地有可能在春夏季节被植被覆盖，其时间特征与建设用地具有较大的差别。 3-3）气象与地形特征的提取：气象特征由中国区域地面气象要素驱动数据集（1979-2018）计算获得：将该数据集按照与Landsat相同的时间间隔进行叠加，并且求得每个像元的平均值作为气象特征（由于缺少2019的气象数据，最后一期的气象特征由2017和2018两年数据计算得到）。地形特征（高程，坡度）采用SRTM-30m数据。 详细方法和代码可见：https://github.com/wangjinzhulala/North_China_Plain_GEE_Organized 4）数据质量：所有年限的总体精度均优于94%。 5）应用前景：区域城市扩张模拟；城市化的环境影响估算；粮食安全和可持续发展量化。
王金柱
该数据集依据中分辨率长时间序列遥感影像Landsat，通过影像融合、遥感解译、数据反演等多种方式获得青藏高原1990/1995/2002/2005/2010/2015六期生态系统类型情况分布图，作出25年（1990-2015）青藏高原生态本底图，空间参考系统为Krasovsky_1940_Albers，空间分辨率为1000m。青藏高原各类生态系统面积统计表明，1990-2015年间，林地、草地面积略有减少，城镇用地、农村居民点及其他建设用地面积增加，河流、湖泊等水体面积增加，永久性冰川积雪面积减少。该图集可用于青藏高原生态工程的规划、设计及管理，并可作为生态系统现状的基准，用于阐明青藏高原重大生态工程建设的时空格局，揭示青藏高原生态系统格局和功能的变化规律和区域差异。
赵慧, 王小丹
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
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
本数据集覆盖中国西部，为八十年代左右，TM遥感影像 数据属性： Pixel Size:30-meter reflective: Bands 1-5 and 7 60-meter thermal: Band 6 Output Format:GeoTIFF Resampling method:cubic convolution (CC) Map Projection:UTM – WGS 84 Polar Stereographic for the continent of Antarctica. Image Orientation:Map (North Up) 数据部分下载自USGShttp://eros.usgs.gov/网站，部分从各个项目收集而来。 数据文件夹命名为影像所在的行列号，文件夹内包括TM7个波段的影像(*.tif)，头文件(*.met,*.hdr)和缩略图(jpg)。影像文件命名格式为行列号_TM影像标志（5t），影像获取时间_波段号。
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