该数据由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息,采用十进制度为单位的地理坐标表示,主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
张树清
一、概述 长时间序列中国植被指数数据集是主要针对归一化植被指数（NDVI），基于空间分辨率为1km自1998年4月1日至2011年12月31日的每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI数据集。 二、数据处理说明 VEGETATION传感器于1998年3月由SPOT-4搭载升空，从1998年4月开始接收用于全球植被覆盖观测的SP0T VGT数据。它拥有十分完善和高效的图像地面处理机构体系。VEGETATION数据主要由瑞典的Kiruna地面站负责接收，由位于法国Toulouse的图像质量监控中心负责图像质量并提供相关参数(如定标系数)，最终由位于比利时的VITO研究所的图像处理与存档中心负责全球VEGETATION数据存档与用户定单。 其中VGT—P(prototype)数据产品主要为科研人员提供高质量的物理量原型数据以便于他们研建算法和应用模型。数据经过严格的系统误差订正并重采样为经纬网投影，像元分辨率lkm，像元亮度值是地物在大气顶层的反射率。除提供四个波段原始数据外，还根据用户需要提供相关辅助参数，如大气状况、系统信息(太阳的天底角、方位角，视场角和接收时间)和地形数据等。 VGT—S(synthesis)产品提供经过大气纠正的地表反射率数据，并运用多波段合成技术来获得lkm分辨率的归一化植被指数( w)数据集。VGI—S产品包括每天合成的四个波段的光谱反射率及NDVI数据集(s1)，每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI数据集(S10)以减少云及BRDF的影响，同时S10 还被重采样成4km 分辨率(S10.4)和8km分辨率(S10.8)数据集。VGT—S产品以其高时间分辨率而被广泛使用。本数据集包含的是每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI数据集(S10)。SPOT源数据的预处理包括大气校正，辐射校正，几何校正，生成了10 d最大化合成的NDVI数据，并将-1到-0.1的值设置为-0.1，再通过公式 YDN =(JNDVI +0.1)/0.004 转换到0~250的YDN值。 三、数据内容说明 长时间序列中国植被指数数据集是主要针对归一化植被指数（NDVI），基于空间分辨率为1km自1998年4月1日至2011年12月31日的每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI数据集。SPOT-VEGETATION-NDVI数据集中包含从1998年4月1日至2011年12月31日以旬为时间分辨率的.zip压缩文件。解压以后为每10天为一景的ESRI-GRID文件。SPO -VEGETATION-NDVI数据集命名规则为：v-yymmdd,其中v为vegetation的简称，yymmdd即表示该文件的当天日期，也是区别其他文件的主要标识。 四、数据使用说明 植被指数产品的一个重要特点是可以转换成叶冠生物物理学参数。植被指数(Ⅵ)在植被生物物理学参数(如，叶面指数LAI，绿蔽度，光合作用有效吸收辐射fAPAR 等)的获取方面还起着“中间变量”的作用。目前正在利用有全球代表性的地面、飞机和卫星观测的数据集研究植被指数和植被生物物理学参数的关系。这些资料可用于在卫星发射前评估Ⅵ算法性能，同时也提供植被指数产品与叶冠生物物理特性之间的转换系数。生物物理学资料的使用是植被指数验证计划的组成部分。植被指数产品将在几项对地观测系统(EOS)研究中发挥主要作用，同时也是近年来全球和区域生物圈模式产品的组成部分。
薛娴, 杜鹤强
一、概述 Landsat5于1984年3月发射，其上的专题制图仪（TM）传感器包括七个波段，除了第6波段分辨率为120 m之外，其它6个波段的分辨率都为30 m。本数据集收集在1990年至2010年，黄河上游TM数据共77景。 二、数据处理说明 产品级别为L1级，经过了几何校正。 三、数据内容说明 命名方式为LT5行号列号_列号年月日，如LT5129032_03220040816。 四、数据使用说明 主要用途为土里利用/覆被及沙漠化监测。
薛娴, 杜鹤强
一、概述 本数据集包含了黄河上游各县（市）自2000年至2005年的社会经济统计数据，该数据集分为基本情况，综合经济，农业、工业及基本建设，教育、卫生和社会保障，4个基本类别，共包含30个小类，基本囊括了全部的社会经济统计指标。 二、数据处理说明 数据以excel形式存储，按省分类，下设各县的基本社会经济统计资料。 三、数据内容说明 本数据集包含四个基本分类，分别为基本情况，综合经济，农业、工业及基本建设，教育、卫生和社会保障。其中基本情况大类包括行政区域、乡（镇）个数、村民委员会个数、年末总户数、乡村户数、乡村人口、年末单位从业人员数、乡村从业人员数、农林牧副渔从业人口数、农业机械总动力与本地电话用户；总和经济大类包括：第一产业增加值、第二产业增加值、地方财政预算内收入、财政支出、城乡居民储蓄存款余额、年末金融机构各项贷款余额；农业、工业及基本建设大类包括：粮食产量、棉花产量、油料产量、肉类总产量、规模以上工业企业数、规模以上工业总产值与基本建设投资完成额；教育、卫生和社会保障大类包括普通中学在校学生数、小学在校学生数、医院和卫生院床位数、社会福利院数与社会福利院床位数。在某些偏远地区，部分数据缺失。 四、数据使用说明 通过该数据集，可以对黄河上游各县（市）社会经济问题进行分析，并可通过本数据集对某些自然过程的社会经济驱动力进行分析研究。
薛娴, 杜鹤强
本数据集是基于MODIS的积雪面积比例制图集成算法Coupled Regional Approach (CRA)而获得的积雪覆盖数据集。CRA算法主要包括三部分，首先利用N-FINDR（体积迭代方法）和OSP（Orthogonal Subspace Projection）在图像上根据设定自动提取端元（提取了30个端元）；在自动提取的基础上，结合IGBG土地覆盖类型图，通过人工筛选方法选择了积雪、植被、云、土壤、岩石和水6种类型端元，并根据2009年影像建立了年度光谱数据库，每个月上中下旬共3个光谱，一年共36个光谱；利用建立的光谱数据库作为先验知识，在先验知识的基础上利用全约束线性解混方法（FCLS）进行亚像元分解获取初级积雪面积比例产品。并采用改进地形影响的NDSI比值算法获取积雪面积，然后进行时空数据插值，最后与AMSR-E微波雪深产品进行多源数据融合而得到。 该数据集采用经纬度（Geographic）投影方式，大地基准面为WGS84，空间分辨率0.005°，提供2008-2010年逐日的青藏高原无云覆盖积雪面积图。数据集按年份存放，共由3个文件夹组成，从2008到2010。每个文件夹里包含当年的逐日积雪覆盖分类结果，为tif文件，命名规则为：YYYY***.tif，其中YYYY代表年（2008-2010），***代表日（001~365/366）。可直接用ARCGIS或者ENVI打开。
郝晓华
干旱区景观系统模拟及可恢复弹性极限测度NDVNDVI项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划，负责人为北京师范大学高琼教授，项目运行时间为2003.1-2005.12。 该项目汇交数据： 1.2002年安塞站8种植物光合作用监测数据(excel) 2.2003年7月伊金霍洛旗石灰庙附近6种植物光合作用监测数据(excel) 3.2003年7月准格尔旗皇甫川五分地沟5种植物光合作用监测数据(excel) 以上监测数据均包括：实测净光合速率、模拟净光合、实测蒸腾速率、光量子强度、大气二氧化碳分压、气孔导度、气室温度、叶温、相对湿度、气压 植物包括：白羊草、紫花苜蓿、玉米、刺槐、苹果、沙棘、柠条、沙打旺、沙地柏、沙柳、小叶杨、羊柴、油蒿、樟子松、百里香、草木犀。
高琼
广东省1:100万湿地数据（2000）由“中国1:100万湿地数据”剪裁而来。 “中国1:100万湿地数据”主要反映2000年代全国沼泽湿地信息,采用十进制度为单位的地理坐标表示,主要内容包括：沼泽湿地的类型、湿地的水源补给类型、土壤类型、主要植被类型、所属地理区域等。执行了《中国可持续发展信息共享系统信息分类与编码标准》。本数据库数据源：1:20沼泽图（内部版）、青藏高原1：50万沼泽图（内部版）、沼泽调查数据1：100万和全国1：400万沼泽图；处理步骤为：数据源选择、预处理、沼泽湿地要素数字化与编码、数据编辑处理、建立拓扑关系、接边处理、投影转换、与地名等属性数据库连结并获取属性数据。
张树清
该数据数字化自图纸的《奈曼旗沙漠化类型及土地整治区划图》，该图的具体信息如下： * 主编:朱震达、邱醒民 * 编辑 :冯毓荪 * 复照与制图：冯毓荪、刘扬宣、文子祥、杨泰运、赵爱芬、王一谋、李伟民、赵燕华、王建华 * 野外考察：邱醒民、张继贤 * 制图单位:中国科学院沙漠研究室编制 * 出版社:上海中华印刷厂 * 比例尺:1：150000 * 出版时间: 1984年5月 * 图例：严重沙漠化土地、强烈发展的沙漠化土地、正在发展中的沙漠化土地、潜在沙漠化土地、非沙漠化土地、波状起伏沙黄土平原、树林及灌木林、盐碱地、山地、耕地、甸子地 2、文件格式与命名 数据均以ESRI Shapefile格式储存，包括一下图层： 奈曼旗沙漠化类型图、河流、 道路、水库、铁路、区划 3、数据属性 沙化等级类 植被 本底类 正在发展中的沙漠化土地 耕地 沙丘 盐碱地 甸子地 严重沙漠化土地 水库 树林及灌木林 山地 强烈发展的沙漠化土地 潜在的沙漠化土地 湖泊 非沙漠化土地 波状起伏沙黄土平原 2、投影信息： Angular Unit: Degree (0.017453292519943295) Prime Meridian: Greenwich (0.000000000000000000) Datum: D_Beijing_1954 Spheroid: Krasovsky_1940 Semimajor Axis: 6378245.000000000000000000 Semiminor Axis: 6356863.018773047300000000 Inverse Flattening: 298.300000000000010000
朱震达, 邱醒民, 冯毓荪, 赵燕华, 王建华, 赵爱芬, 王一谋, 李伟民, 张继贤, 刘扬宣, 文子祥
本数据集包含了甘肃和青海省气象局提供的黑河流域常规气象观测数据。数据内容包含： 1）马鬃山、玉门镇、鼎新、金塔、酒泉、高台、临泽、肃南、张掖、民乐、山丹和永昌（甘肃省境内）的逐日降雨、日照、蒸发和风温湿观测（2、8、14和20时）； 2）酒泉、 张掖、 民勤（甘肃省）和 格尔木 、都兰、 西宁（青海省）的高空风向 风速、温度、 高度和 温度露点差数据（时间：8时、20时；气压：850、 700、 600、 500、 400、 300、 250、 200、 150、 100和 50百帕）。 3）酒泉、肃南 、金塔、丁新、民乐、张掖、高台、山丹、临泽、永昌、民勤（甘肃省）和托勒、野牛沟、祁连、门源、西宁、刚察、湟源的地面温度、露点、气压、变压（3小时和24小时）、天气现象（现在和过去）、变温、 能见度、云量、风向、 风速、 6小时降水及特殊天气。
甘肃省气象局, 青海省气象局
塔里木河流域冰川变化趋势及对水资源变化的影响研究项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划，负责人为中国科学院旱区寒区环境与工程研究所刘时银研究员，项目运行时间为2003.1-2005.12。 该项目汇交数据： 科其卡尔巴契冰川气象观测资料（excel）:包括降水量、风向、风速和气温数据 1.3300a_climate（2003.6.29-2004.6.22）：日间逐4小时数据，包含字段日期，时间，风速上，风向上，气温上。 2.4200b_climate（2004.1.29-2004.5.12）：6:00、8:00、9:00、10:00、12:00、14:00、16:00、18:00、20:00、22:00、23:00观测数据，包含字段日期，时间，风速上，风向上，气温上。 3.3700_降水：2003.7至2005.9间13天日降水量 4.4200_降水：2003.7至2006.6间18天日降水量
刘时银
黑河综合遥感联合试验的森林水文试验区包括大野口流域加密观测区和排露沟流域加密观测区。由于固定样地集中分布在排露沟流域，这些样地缺乏对整个大野口流域森林的代表性，因此2008年6月在整个大野口流域布设了43块临时森林样地。该数据集就是这43块临时样地的地面观测数据。除了对样地每木检测测量和记录林分状态、立地因子外，还进行了样地LAI的观测。 样地每木测量采用的仪器主要为皮尺、胸径尺、花杆、测树仪、罗盘仪。每木测量了胸径、树高、枝下高、横坡方向冠幅宽、顺坡方向冠幅宽、单木生长状况。利用不同手持GPS测量了样地中心点的WGS84经纬度坐标，定位误差在5-30m左右。其他样地观测因子包括：所属林场、坡向、坡位、坡度、土壤厚度、乔层郁闭度等。这些临时样地测树工作的执行时间为2008年6月2日至30日。 该数据集可以为发展森林结构参数遥感反演算法提供地面实况数据。
凌飞龙, 何祺胜, 张学龙, 王顺利, 赵明, 雷军, 牛云, 罗龙发, 陈尔学
本数据集为机载激光雷达（LiDAR）传感器于2008年06月23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。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18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） |- | 8 || 38°32′52.25″ || 100°12′35.26″ || 38°30′25.65″ || 100°18′31.76″ || 3650 || 9.7 || 34 |- | 9 || 38°32′57.99″ || 100°12′39.09″ || 38°30′31.59″ || 100°18′35.14″ || 3650 || 9.7 || 34 |- | 10 || 38°33′03.74″ || 100°12′42.91″ || 38°30′40.25″ || 100°18′31.88″ || 3650 || 9.5 || 34 |- | 11 || 38°33′12.80″ || 100°12′38.68″ || 38°30′46.10″ || 100°18′35.47″ || 3650 || 9.8 || 35 |- | 12 || 38°33′18.55″ || 100°12′42.51″ || 38°30′54.86″ || 100°18′31.99″ || 3650 || 9.6 || 35 |- | 13 || 38°33′24.30″ || 100°12′46.34″ || 38°31′00.95″ || 100°18′34.98″ || 3650 || 9.5 || 36 |- | 14 || 38°33′30.05″ || 100°12′50.16″ || 38°31′09.54″ || 100°18′31.92″ || 3650 || 9.3 || 35 |- | 15 || 38°33′35.80″ || 100°12′53.99″ || 38°31′15.47″ || 100°18′35.29″ || 3750 || 9.3 || 35 |- | 16 || 38°33′41.55″ || 100°12′57.82″ || 38°31′21.66″ || 100°18′38.05″ || 3750 || 9.3 || 35 |- | 17 || 38°33′47.30″ || 100°13′01.65″ || 38°31′27.25″ || 100°18′42.27″ || 3750 || 9.3 || 35 |- | 19 || 38°34′02.11″ || 100°13′01.25″ || 38°31′45.61″ || 100°18′33.27″ || 3750 || 9.1 || 45 |- | 20 || 38°34′07.86″ || 100°13′05.07″ || 38°31′51.54″ || 100°18′36.64″ || 3750 || 9.1 || 45 |- | 21 || 38°34′13.61″ || 100°13′08.90″ || 38°32′00.12″ || 100°18′33.60″ || 3750 || 8.9 || 45 |- | 22 || 38°34′19.36″ || 100°13′12.73″ || 38°32′05.45″ || 100°18′38.44″ || 3750 || 8.9 || 45 |- | 23 || 38°34′25.10″ || 100°13′16.56″ || 38°32′14.72″ || 100°18′33.72″ || 3750 || 8.7 || 45 |- | 24 || 38°34′30.85″ || 100°13′20.39″ || 38°32′20.48″ || 100°18′37.52″ || 3750 || 8.7 || 45 |- | 25 || 38°34′36.60″ || 100°13′24.22″ || 38°32′26.24″ || 100°18′41.32″ || 3750 || 8.7 || 45 |- | 26 || 38°34′45.66″ || 100°13′19.98″ || 38°32′31.98″ || 100°18′45.15″ || 3750 || 8.9 || 45 |}
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
该数据集是基于地基激光雷达（LiDAR）获取的超级样地林分3D结构的扫描点云数据及其它附属数据。数据获取时间自2008年6月4日至2008年6月12日。采用Riegl LMS-Z360i地基LiDAR。将超级样地划分为16块25m×25m的子样地，在每块子样地内设置LiDAR基站点，在每个基站点设置LiDAR采集3D全覆盖LiDAR点元数据。 该数据集的内容：每个LiDAR数据采集基站点的全站仪测量坐标（x, y, z），每个站点采集数据时用数显坡度计和角度仪测量的仪器姿态，以及每个站点的激光雷达扫描点云数据。本数据集可为建立真实的三维森林场景，为各种三维森林遥感模型的发展与校正提供翔实的地面观测数据，同时为机载和星载遥感数据提供地面验证数据。
鲍云飞, 过志峰, 过志峰, 倪文俭, 王强, 张志玉
该图是Li Xin等2008年为了重新统计中国的多年冻土面积，在分析现有中国冻土图的基础上编制而成的，由三部分组成，其中青藏高原部分采用模拟的青藏高原冻土图（南卓铜，2002）、东北部分来自《1：400万中国冰川冻土沙漠图》（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006），其他部分采用中国冻土区划及类型图（1：1000万）（周幼吾 等，2000）。 更多信息参考文献（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006；南卓铜，2002；周幼吾 等，2000；Li et al, 2008）。
李新, 南卓铜, 周幼吾
固定森林样地位于甘肃省水源涵养林研究院所水文观测试验场所在的祁连山大野口排露沟流域。 样地测树分别于2003年7月至8月和2007年7月至8月，由甘肃省水源涵养林研究院和中国科学院寒区旱区环境与工程研究所技术人员测量完成，共观测了17块固定森林样地，调查内容包括样地因子调查和每木测量调查。样地观测因子主要有所属林场，样地中心点经纬度坐标、坡向、坡位、坡度、土壤厚度、乔层郁闭度、叶面积指数等。测量所用仪器主要为皮尺、胸径尺、花杆、测树仪、罗盘仪和鱼眼相机。每木测量因子包括胸径、树高、枝下高、横坡方向冠幅宽、顺坡方向冠幅宽、单木生长状况等。 详细信息参考“黑河综合遥感联合试验：排露沟流域和大野口流域加密观测区固定样地测树调查数据集（2003年）”和“黑河综合遥感联合试验：排露沟流域和大野口流域加密观测区固定样地测树调查数据集（2007年）”两条元数据。 本数据集中的LAI为2008年黑河综合遥感联合试验开展期间的补充测量数据。即在这些固定样地做了LAI的补测。LAI补充观测时间自2008年6月1日至13日，共调查了这17块固定样地中的15块。对每块样地采用了四种仪器进行观测。这些仪器除了商业仪器HemiView鱼眼相机、LAI-2000和TRAC外，还采用了北京师范大学自制的冠层分析仪器。在每一块20m×20m样地内，TRAC沿着与阳光入射方向垂直的方向进行两条平行路线测量，这两条路线的测量基本能代表整个样方；HemiView鱼眼相机和LAI-2000测量相同的点，即在TRAC线上各取三个点，再加上样方中心点，共7个测量点。 本套数据集可为森林结构参数遥感反演方法研究提供地面实测数据。
宋金玲, 付卓, 李世华, 邹杰, 张学龙, 王顺利, 赵明, 雷军, 牛云, 罗龙发, 凌飞龙, 何祺胜, 陈尔学
本数据集包括中国地区2002-2008年，经纬度投影，0.25度分辨率的被动微波遥感亮度温度数据。 1、数据处理过程: NSIDC produces AMSR-E gridded brightness temperature data by interpolating AMSR-E data (6.9 GHz, 10.7 GHz, 18.7 GHz, 23.8 GHz, 36.5 GHz, and 89.0 GHz) to the output grids from swath space using an Inverse Distance Squared (ID2) method。 2、数据格式： Brightness temperature files: two-byte unsigned integers, little-endian byte order Time files: two-byte signed integers, little-endian byte order 3、数据命名: ID2rx-AMSRE-aayyyydddp.vnn.ccc(China-ID2r1-AMSRE-D.252002170A.v03.06V） ID2 Inverse Distance Squared r1 Resolution 1 swath input data AMSRE Identifies this an AMSR-E file D.25 Identifies this as a quarter degree file yyyy Four-digit year ddd Three-digit day of year p Pass direction (A = ascending, D = descending) vnn Gridded data version number (for example, v01, v02, v03) ccc AMSR-E channel indicator: numeric frequency (06, 10, 18, 23, 36, or 89) followed by polarization (H or V) 4、切割范围： Corner Coordinates: Upper Left ( 60.0000000, 55.0000000) ( 60d 0'0.00"E, 55d 0'0.00"N) Lower Left ( 60.0000000, 15.0000000) ( 60d 0'0.00"E, 15d 0'0.00"N) Upper Right ( 140.0000000, 55.0000000) (140d 0'0.00"E, 55d 0'0.00"N) Lower Right ( 140.0000000, 15.0000000) (140d 0'0.00"E, 15d 0'0.00"N) Center ( 100.0000000, 35.0000000) (100d 0'0.00"E, 35d 0'0.00"N) Origin = (60.000000000000000,55.000000000000000) 5、数据投影: GEOGCS["WGS 84", DATUM["WGS_1984", SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563, AUTHORITY["EPSG","7030"]], TOWGS84[0,0,0,0,0,0,0], AUTHORITY["EPSG","6326"]], PRIMEM["Greenwich",0, AUTHORITY["EPSG","8901"]], UNIT["degree",0.0174532925199433, AUTHORITY["EPSG","9108"]], AUTHORITY["EPSG","4326"]]
Mary Jo Brodzik, Matthew Savoie, Richard Armstrong, Ken Knowles
该数据集是基于全站仪测量得到的超级样地16块子样地的角点、地基LiDAR基站设置点和每株林木树干基部点的大地坐标数据及其他辅助数据。 全站仪数据采集时间自2008年6月3日至2008年6月12日，分两组进行，各采用1台全站仪，型号分别为TOPCON602、 TOPCON7002。对超级样地内总计1468棵青海云杉进行了坐标测量，并对所有的子样地角点和地基LiDAR基站点上设置的标桩的顶点进行了定位。这些定位结果是该数据集的主要数据内容。另外，2008-06-03，2008-6-4，2008-6-11用差分GPS Z-MAX对所有的标桩顶点进行了定位，通过手工测量每个标桩的高度，计算得到了标桩下地表的高度，最终生成了每棵树的地表三维坐标位置和超级样地地形图。这些数据组成该数据集的辅助数据。 本数据集可为建立真实三维林分场景，为各种三维森林遥感模型的发展与校正提供翔实的地面观测数据，同时为机载激光雷达森林参数提取提供地面验证数据。
过志峰, 梁大双, 王强, 张颢, 陈尔学, 刘清旺
中国长序列地表冻融数据集——决策树算法（1987-2009）是利用被动微波遥感 SSM/I亮度温度资料通过决策树分类提取得到。 该数据集采用EASE-Grid投影方式（等积割圆柱投影，标准纬线为±30°），空间分辨率25.067525km，提供逐日的中国大陆主体部分的地表冻融状态分类结果。数据集按年份存放，共由23个文件夹组成，从1987到2009。每个文件夹里包含当年的逐日地表冻融分类结果，为ASCII码文件，命名规则为：SSMI-frozenYYYY***.txt，其中YYYY代表年，***代表儒略日（001~365/366）。冻融分类结果txt文件可直接用文本程序打开察看，还可用ArcView + Spatial Analyst扩展模块或者Arcinfo的Asciigrid命令打开。 提取地表冻融的原始数据来源于由美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的1987 年以来的逐日被动微波数据，这一数据集采用EASE-Grid（等面积可扩充地球网格）作为标准格式。 中国地表冻融长时间序列数据集——决策树算法（1987-2009）属性由该数据集的时空分辨率、投影信息、数据格式组成。 时空分辨率：时间分辨率为逐日，空间分辨率为25.067525km，经度范围为60°～140°E，纬度为15°～55°N。 投影信息：全球等积圆柱EASE-Grid投影，关于EASE-Grid投影的详细信息见数据准备中关于这种投影的说明。 数据格式：数据集由1987到2009共23个文件夹组成，每个文件夹里包括当年的逐日地表冻融分类结果，按日存储为txt文件。文件命名规则：例如SMI-frozen1994001.txt代表1994年第1天的地表冻融分类结果。该数据集的ASCII码文件是由头文件和主体内容构成。头文件包括行数、列数、x-轴左下点坐标、y-轴左下点坐标、栅格大小、无数据区标值等6行描述信息组成；主体内容为根据行数列数组成的二维数组，以列为优先进行排列，数值为整数型，从1到4，1代表冻结，2代表融化，3代表沙漠，4代表降水。因为该数据集中的所有ASCII码文件所描述的空间为我国全国范围，所以这些文件的头文件是不变的，现将头文件摘录如下（其中xllcenter， yllcenter和cellsize单位为m）： ncols 308 nrows 166 xllcorner 5778060 yllcorner 1880060 cellsize 25067.525 nodata_value 0 该数据集中的所有ASCII码文件可以直接用文本程序（如记事本）打开。除了头文件，主体内容为数值表征地表冻融的状态：1代表冻结，2代表融化，3代表沙漠，4代表降水。如果要用图示来显示的话，我们推荐用ArcView + 3D 或 Spatial Analyst 扩展模块来读取，在读取过程中会生成grid格式的文件，所显示的grid文件就是该ASCII码文件的图形表达。读取方法： [1] 在ArcView软件中添加3D或Spatial Analyst扩展模块，然后新建一个View； [2] 将View激活，点击File菜单，选择Import Data Source选项，弹出Import Data Source选择框，在此框中的Select import file type:中选择ASCII Raster，自动弹出选择源ASCII文件的对话框，点击寻找该数据集中的任一个ASCII文件，，然后按OK键； [3] 在Output Grid对话框中键入的Grid文件名字（建议使用有意义的文件名，以便以后自己查看）和点击存放此Grid文件的路径，再次按Ok键，然后按Yes（要选择整型数据），Yes（把生成grid文件调入到当前的view中）。生成的文件可以按照Grid文件标准进行属性编辑。这样就完成了显示将ASCII文件显示成Grid文件的过程。 [4] 批处理时，可以使用ARCINFO的ASCIIGRID命令，编写成AML文件，再用Run命令在Grid模块中完成： Usage: ASCIIGRID <in_ascii_file> <out_grid> {INT | FLOAT}
晋锐, 李新
本数据集为机载激光雷达（LiDAR）传感器于2008年06月20日获取，地点在张掖-盈科飞行区。 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、DEM、DSM、正射影像。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14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） |- | 2 || 38°57′53.06″ || 100°27′22.19″ || 38°50′31.77″ || 100°22′48.36″ || 2150 || 15.1 || 40 |- | 3 || 38°57′49.52″ || 100°27′31.54″ || 38°50′28.23″ || 100°22′57.69″ || 2150 || 15.1 || 40 |- | 4 || 38°57′45.98″ || 100°27′40.88″ || 38°50′24.70″ || 100°23′07.00″ || 2150 || 15.1 || 80 |- | 5 || 38°57′42.44″ || 100°27′50.22″ || 38°50′21.16″ || 100°23′16.35″ || 2150 || 15.1 || 80 |- | 6 || 38°57′38.90″ || 100°27′59.57″ || 38°50′17.63″ || 100°23′25.68″ || 2150 || 15.1 || 79 |- | 7 || 38°57′35.36″ || 100°28′08.91″ || 38°50′14.09″ || 100°23′35.01″ || 2150 || 15.1 || 81 |- | 8 || 38°57′31.81″ || 100°28′18.25″ || 38°50′10.55″ || 100°23′44.34″ || 2150 || 15.1 || 80 |- | 9 || 38°57′28.27″ || 100°28′27.59″ || 38°50′07.01″ || 100°23′53.67″ || 2150 || 15.1 || 81 |- | 10 || 38°57′24.73″ || 100°28′36.94″ || 38°50′03.48″ || 100°24′03.00″ || 2150 || 15.1 || 80 |- | 11 || 38°57′21.19″ || 100°28′46.28″ || 38°49′59.95″ || 100°24′12.33″ || 2150 || 15.1 || 82 |- | 12 || 38°57′17.64″ || 100°28′55.62″ || 38°49′56.41″ || 100°24′21.66″ || 2150 || 15.1 || 80 |- | 13 || 38°57′14.10″ || 100°29′04.96″ || 38°49′52.87″ || 100°24′30.99″ || 2150 || 15.1 || 81 |- | 14 || 38°57′10.56″ || 100°29′14.30″ || 38°49′49.34″ || 100°24′40.32″ || 2150 || 15.1 || 79 |- | 15 || 38°57′07.01″ || 100°29′23.64″ || 38°49′45.80″ || 100°24′49.65″ || 2150 || 15.1 || 80 |}
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
本数据集为机载WiDAS传感器于2008年07月07日获取，地点在阿柔飞行区。 原始数据可见近红外波段成像频率低，受云和云影的影响比较严重，又因为地面缺乏特征点，难以开展自动几何校正。因此面向普通用户发布的是部分经过辐射校正和手工几何校正的Level-2B数据产品和镶嵌图像，可见近红外波段分辨率是1.25m，保存的物理量为Radiance，单位是W/(sr·m^2·nm)，转换公式：DN=Radiance×100000，热红外（TIR）波段保存的物理量为传感器入瞳亮温，单位是：℃ ，转换公式：DN=Brightness_Temperature×100。数据处理时间为20010年2月。原始数据（Level-1A数据）存档，需提交申请并通过审批后才能获得。 本数据集的原始数据包括4条航线。各航线的飞行时间如下表： {| ! 序号 ! 航线名称 ! 相对航高 ! 开始时间 ! 结束时间 ! 数据量（景） ! 数据状态 ! 数据质量 ! 主要地面目标 |- | 1 || 6#1 || 约1500米 || 13:43:18 || 13:46:26 || 48 || 不完整，未处理 || 部分数据缺失或缺少波段 |- | 2 || 6#3 || 约1500米 || 13:52:26 || 13:55:18 || 43 || 不完整，部分处理为Level-2B产品 || 部分数据缺失或缺少波段 |- | 3 || 6#5 || 约1500米 || 13:59:30 || 14:02:38 || 48 || 不完整，部分处理为Level-2B产品 || 部分数据缺失或缺少波段 || 阿柔冻融观测站 |- | 4 || 6#7 || 约1500米 || 14:08:02 || 14:11:02 || 46 || 不完整，部分处理为Level-2B产品 || 部分数据缺失或缺少波段 |}
刘强, 肖青, 闻建光, 方莉, 彭菁菁, 王合顺, 李波, 刘志刚, 李新, 马明国
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0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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