数据为柴达木河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）。
国家基础地理信息中心
GIMMS（glaobal inventory modelling and mapping studies)NDVI数据是美国国家航天航空局（NASA)C-J-Tucker等人于2003年11月推出的最新全球植被指数变化数据。 该数据集为青海湖流域长时间序列GIMMS植被指数数据集，包含1981－2006年间的植被指数变化，其时间分辨率是15天，空间分辨率8km。GIMMS NDVI数据采用卫星数据的格式记录了22a区域植被的变化情况。
NASA
数据为柴达木河流域10万沙漠分布图，数据切割自中国1:10万沙漠沙地数据集，数据以2000年TM影像为数据源，进行解译、提取、修编，利用遥感与地理信息系统技术结合1:10万比例尺成图要求，对沙漠、沙地和砾质戈壁进行专题制图。数据属性表：area（面积）、perimeter（周长）、ashm_(序列码）、class（沙漠编码）、ashm_id（沙漠编码）其中沙漠编码如下：流动沙地 2341010、半流动沙地 2341020、半固定沙地 2341030、戈壁 2342000、盐碱地 2343000。
王建华
数据为柴达木河流域河流数据集，根据地形图及TM遥感影像修订，比例尺250000，投影经纬度，数据包括空间数据和属性数据，属性数据字段：HYD_CODE(河流编码），Name（河流名称），SHAPE_leng(河流长度）。
国家基础地理信息中心
由欧洲联盟委员会赞助的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察的 SPOTVGT数据，该数据由瑞典的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），最终由比利时弗莱芒技术研究所（Flemish Institute for Technological Research，Vito）VEGETATION影像处理中心（VEGETATION processing Centre，CTIV）负责预处理成逐日1km 全球数据。预处理包括大气校正，辐射校正，几何校正，生产10天最大化合成的NDVI数据，并将-1到-0.1的值设置为-0.1，再通过公式DN= (NDVI+0.1)/0.004转换到0-250的DN值。 该数据集为柴达木河流域长时间序列植被指数数据集是主要针对归一化植被指数（NDVI），包含1998-2008年每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI，空间分辨率为1km，时间分辨率为旬。文件格式:.hfr和.img文件各一个。文件命名规则为:CHN_NDV_YYYYMMDD，其中YYYYMMDD就是该文件代表的当天日期，也是区别于其他文件的主要标识。用户用来分析植被指数的后缀名为.IMG和.HDF的遥感影像文件文件，都可以在ENVI和ERDAS软件中打开
Greet JANSSENS, Flemish Institute for Technological Research (VITO)
本数据来源于甘肃省环境监测中心站，数据包含网络上公开的三个观测要素，即 PH、高锰酸盐指数、氨氮。 数据格式为文本文件，第一栏为城市名称，第二栏为PH，第三栏为高锰酸盐指数，第四栏为氨氮，第五栏为观测日期。 包含固水子、牛背村、五佛寺、什川桥、新城桥、碧口6个断面的数据。 黄河甘肃段：新城桥（兰州上游断面）、什川桥（兰州—白银交界断面）、五佛寺（甘肃—宁夏交界断面）、牛背村（甘肃—陕西交界断面）。白龙江武都段：（固水子村断面）。 甘肃兰州新城桥水质自动监测站位于兰州市西固区，建在兰州市第一自来水厂区内。点位坐标东经103度35分02秒,北纬36度07分20秒。黄河水系（黄河干流），国控省界断面。由兰州市环境监测站托管。距离35公里。建于2001年3月。 pH：表征水体酸碱性的指标，pH值为7时表示为中性，小于7为酸性，大于7为碱性。天然地表水的pH值一般为6~9之间，水体中藻类生长时由于光合作用吸收二氧化碳，会造成表层pH值升高。 高锰酸盐指数（CODMn）：以高锰酸钾为氧化剂，处理地表水样时所消耗的量，以氧的mg/L来表示。在此条件下，水中的还原性无机物（亚铁盐、硫化物等）和有机污染物均可消耗高锰酸钾，常被作为地表水受有机污染物污染程度的综合指标。也称为化学需氧量的高锰酸钾法，以别于常作为废水排放监测的重铬酸钾法的化学需氧量（COD）。 氨氮（NH3-N）：氨氮以溶解状态的分子氨（又称游离氨，NH3）和以铵盐（NH4+）形式存在于水体中，两者的比例取决于水的pH值和水温，以含N元素的量来表示氨氮的含量。水中氨氮的来源主要为生活污水和某些工业废水（如焦化和合成氨工业）以及地表径流（主要指使农田使用的肥料通过地表径流进入河流、湖库等）。 本数据将根据数据来源进行自动持续更新。
甘肃省环境监测中心站
数据集为柴达木河流域湖泊分布图，比例尺250000，投影：经纬度，数据包括空间数据和属性数据，湖泊属性字段：NAME（湖泊的名称）、CODE（湖泊编码）。
国家基础地理信息中心
环北极多年冻土和地下冰分布图是1997年国际冻土协会联合多个国家的冻土研究机构编制的目前唯一的一个国际冻土数据图。该冻土图描述了北半球（20°N to 90°N）多年冻土的分布与属性及地下冰条件。通过连续性划分冻土范围，将多年冻土划分为连续（90-100%）、不连续（50-90%）、零星（10-50%）、岛状（<10%）和无多年冻土。最上层20米的地下冰丰度通过冰的体积百分比划分（>20%, 10-20%, <10% 和 0%）。发布的ESRI-shape文件源于1:10,000,000的纸质地图（Brown et al. 1997）。该图可用于全球气候变化、极地资源开发和环境保护等相关领域。中国部分如图例所示。更多信息参考文献（Heginbottom et al. 1993）。 数据的格式为ESRI shapefiles，可通过美国冰雪数据中心下载（http://nsidc.org/data/ggd318.html）。
O. Ferrians, J. A. Heginbottom, E. Melnikov
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
王建华, 刘纪远, 庄大方, 周万村, 吴世新
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。贵州省1995年土地利用采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 周万村, 吴世新
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
王建华, 刘纪远, 庄大方, 周万村, 吴世新
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。贵州省1980年代末土地利用数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 周万村, 吴世新
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。贵州省土地利用数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 吴世新, 周万村
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
王建华, 刘纪远, 庄大方, 周万村, 吴世新
本研究所用的数据由美国EROS（地球资源观测系统）数据中心的探路者数据库提供，其植被指数NDVI的制备过程为：采用经过辐射校正和几何粗校正的NOAA-AVHRR数据源，再进一步对每日、每轨图像进行几何精校正、除坏线、除云等处理，进而进行NDVI计算及合成。每日的NDVI计算公式为：1000×（b2-b1）/（b2+b1），其中b1、b2为AVHRR的第1、2通道。 Pathfinder AVHRR的参数表 参数/变量 定义 单元 值域 NDVI 归一化植被指数 无 （-1,1） CLAVR标识 从CLAVR算法中的云量指数 无 （0,30） QC标识 数据质量标识 无 （0,16） 扫描角度 传感器的角度 弧度 （-1.05,1.05） 太阳天顶角 每个像元的太阳天顶角 弧度 （0，1.04） 相对天顶角 传感器的相对天顶角 弧度 （-1.05，1.05） Ch1反射率 第一通道的反射率 (0.58－0.68um) 百分比 (0，100) Ch2反射率 第二通道的反射率 (0.72－1.10um) 百分比(0，100） Ch3亮温 第三通道的亮温值（3.55－3.95um) 开氏温标（160，340） Ch4亮温 第四通道的亮温值（10.3－11.3um）开氏温标（160，340） Ch5亮温 第五通道的亮温值（11.5－12.5um）开氏温标(160，340） 数据集包括1981至2001年6月至9月每旬中国子区NDVI的数据及1982、1986、1991和1996年全年各月每旬的数据（共84个月的343幅，其中1981年6月和7月第1旬、1994年9月第3旬缺少数据） 数据集属性及格式: 本数据集以年为文件夹进行存储，其中包含相同文件名下的.HDR头文件、.IMG文件和.JPG图像文件，其中IMG中数据以整数型进行存储。命名规则如下: avhrrpf.*.Intfgl.yymmdd_geo其中*代表ch1或ch2或ch4或ch5或ndvi，其具体含义与值域请参考表 1；yy代表年的末尾两位数；mm代表月份；dd代表具体日期。 数据投影： Size is 963, 688 Coordinate System is: 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"]] Origin = (70.035426000000001,54.945585999999999) Pixel Size = (0.072727000000000,-0.072727000000000) Corner Coordinates: Upper Left ( 70.0354260, 54.9455860) ( 70d 2'7.53"E, 54d56'44.11"N) Lower Left ( 70.0354260, 4.9094100) ( 70d 2'7.53"E, 4d54'33.88"N) Upper Right ( 140.0715270, 54.9455860) (140d 4'17.50"E, 54d56'44.11"N) Lower Right ( 140.0715270, 4.9094100) (140d 4'17.50"E, 4d54'33.88"N) Center ( 105.0534765, 29.9274980) (105d 3'12.52"E, 29d55'38.99"N) Band 1 Block=963x1 Type=UInt16, ColorInterp=Undefined Computed Min/Max=1.000,55480.000
Tucker, C.J., J.E.Pinzon, M.E.Brown
由欧洲联盟委员会赞助的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察的SPOTVGT数据，该数据由瑞典的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），最终由比利时弗莱芒技术研究所（Flemish Institute for Technological Research，Vito）VEGETATION影像处理中心（VEGETATION processing Centre，CTIV）负责预处理成逐日1km 全球数据。预处理包括大气校正，辐射校正，几何校正，生产10天最大化合成的NDVI数据，并将-1到-0.1的值设置为-0.1，再通过公式DN=(NDVI+0.1)/0.004转换到0-250的DN值。 该数据集是中国子集提取，包含每10天合成的四个波段的光谱反射率及10天最大化NDVI，为1998－2007年数据，空间分辨率为1km，时间分辨率为逐旬。 文件格式: .hfr和.img文件各一个。 文件命名规则为:CHN_NDV_YYYYMMDD，其中YYYYMMDD就是该文件代表的当天日期，也是区别于其他文件的主要标识。 用户用来分析植被指数的后缀名为.IMG和.HDF的遥感影像文件，都可以在ENVI和ERDAS软件中打开。 坐标系及投影 Plate_Carree (Lon/Lat) PROJ_CENTER_LON 0.000000 PROJ_CENTER_LAT 0.000000 PIXEL_SIZE_UNITS DEGREES/PIXEL PIXEL_SIZE_X 0.0089285714 PIXEL_SIZE_Y 0.0089285714 SEMI_AXIS_MAJ 6378137.000000 SEMI_AXIS_MIN 6356752.314000 UL_LON (DEG) 73.000000 UL_LAT (DEG) 54.000000 LR_LON (DEG) 135.500000 LR_LAT (DEG) 5.000000 角点坐标分别为： Corner Coordinates: Upper Left ( 69.9955357, 55.0044643) Lower Left ( 69.9955357, 14.9955358) Upper Right ( 137.0044641, 55.0044643) Lower Right ( 137.0044641, 14.9955358) 其中Upper Left 为左上角，Lower Left 为左下角，Upper Right 为右上角，Lower Right 为右下角。
Greet JANSSENS, Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）
2008年6月19日，在阿柔样方1、阿柔样方2和阿柔样方3开展Envisat ASAR同步土壤水分观测及探地雷达观测，获取各样方的土壤水分信息；探地雷达开展了1个样带的工作。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:17BJT。包括POGO便携式土壤水分传感器测量的土壤体积含水量、土壤温度、损耗正切、土壤电导率、土壤介电常数实部及虚部；针式温度计获得的0-5cm平均土壤温度。本数据可为发展和验证遥感反演地表温度及蒸散发提供基本的地面数据集。 本数据集包括4个文件或文件夹，分别为：ASAR数据、阿柔样方1观测数据、阿柔样方2观测数据、阿柔样方3观测数据。
曹永攀, 盖春梅, 韩旭军, 晋锐
2008年3月20日有新降雪，选择在祁连县境内临时样地开展了针对新降雪的观测数据集，主要目的是观测新雪特征，并为积雪遥感参数反演提供了基本数据集。 观测内容包括： 1）新雪雪深、雪粒径（手持式显微镜测量）、雪密度（雪铲测量）等积雪主要参数测量； 2）新雪反照率（总辐射表测量）； 3）新雪光谱特征测量（ASD光谱仪）； 该数据集包括原始数据与预处理数据2个文件夹。
盖春梅, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 朱仕杰, 刘艳, 张璞
2008年3月15日在冰沟流域加密观测区进行Envisat ASAR同步观测，主要目的是研究利用主动雷达数据反演积雪参数方法。 Envisat ASAR数据为AP模式，VV/VH极化组合方式，过境时间约为11:34BJT。 观测内容包括 1）雪特性分析仪观测数据，观测变量包括雪密度，雪复介电常数，雪体积含水量，雪重量含水量。观测数据在BG-B、BG-D、BG-E、BG-F内获取，雪特性分析仪数据统一存放在雪特性分析仪文件夹中。 2）积雪参数观测数据，观测变量包括雪表面和雪土界面温度（手持式红外温度计）、分层积雪温度 （针式温度计）、雪粒径（手持式显微镜量）、雪密度（铝盒式测量）、雪深（尺子）以及ASAR过境时同步的雪表面温度 （手持式红外温度计）。积雪参数观测在分别样方BG-H、BG-D、BG-E、BG-F进行。 3）积雪光谱观测数据，采用新疆气象局光谱仪在样方BG-H15进行ASAR同步光谱观测试验。同时利用自制不同粒径雪样筛，通过筛子筛选积雪，人工制造不同粒径的雪层结构，测量其表面光谱特性，并对雪层的粒径的长短轴以及形状进行了观测。 该数据集包括原始数据和预处理数据2个文件夹。
白艳芬, 白云洁, 盖春梅, 郝晓华, 李弘毅, 梁继, 舒乐乐, 王旭峰, 徐瑱, 马明国, 曲伟, 任杰, 常存, 窦燕, 马忠国, 刘艳, 张璞
本数据包括在盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区测量的光谱反射率与BRDF数据集。数据测量从2008年5月20号开始。 测量仪器与原理： 利用ASD（Analytical Sepctral Devices）光谱仪测量了盈科绿洲与花寨子荒漠加密观测区及其观测区典型地物的反射率。 1. 测量基本原理为：R =（DN1/DN0）×R0。式中R0和DN0分别为参考反射灰板的定标光谱反射率和测量所得DN值；DN1为测量目标所得DN值。 测量内容： 测量样地与数据类型：盈科绿洲玉米地、盈科小麦地、花寨子荒漠玉米地、花寨子荒漠样地1，花寨子荒漠样地2，以及临泽草地加密观测区、扁都口加密观测区等。其中，盈科绿洲玉米地主要测量点，测量对象为玉米冠层光谱、小麦冠层光谱和条带光谱以及若干次玉米叶片组分光谱。在该样地还多次进行了玉米地BRDF的测量。花寨子荒漠样地1与花寨子荒漠样地2多采用条带测量方式，没有真正意义的组分光谱。盈科小麦地与花寨子荒漠玉米地与其他试验区也多为冠层和条带光谱。 测量仪器：盈科绿洲与花寨子荒漠前后共计4台ASD光谱仪，即北京大学、中国科学院遥感应用研究所、北京农林科学院和北京师范大学各自1台。其中北京大学和中国科学院遥感应用研究所的ASD光谱仪波长为350-2500nm，为主要测量仪器；北京农林科学院的ASD波长为350-1065nm，在试验前期用于卫星或飞行同步光谱在荒漠样地测量。北京师范大学的ASD光谱仪只测量了2008年05月20日花寨子荒漠样地2光谱数据。参考反射率板有40%，50%和99%。前两者为实际测量参考对象，后者主要用于仪器间相互比对。 测量日期： 2008-05-20， 2008-05-24， 2008-05-25， 2008-05-28， 2008-05-30， 2008-06-01， 2008-06-04， 2008-06-09， 2008-06-14， 2008-06-16， 2008-06-18， 2008-06-20， 2008-06-22， 2008-06-23， 2008-06-24， 2008-06-26， 2008-06-29， 2008-06-30， 2008-07-01， 2008-07-04， 2008-07-05， 2008-07-06， 2008-07-07， 2008-07-09， 2008-07-11。 2008-07-11为光谱仪之间的比对试验， 其中以下日期为北京大学和中国科学院遥感应用研究所的两台仪器在不同样地测量：2008-05-28，2008-06-16，2008-06-23；测量数据配合机载红外广角双模式成像仪WiDAS（Wide-angle Infrared Dual-mode line/area Array Scanner）航空飞行、成像光谱仪OMIS-II航空飞行以及多种星载传感器。 数据处理： 包括原始数据与记录数据、处理后的反射率数据。 原始数据为ASD光谱仪标准格式，可利用其自带软件ViewSpec打开，本分数据集已导出为Excel格式。处理后的反射率数据以Excel格式保存。
陈玲, 任华忠, 王颢星, 肖月庭, 阎广建, 周红敏, 盖迎春, 李新, 舒乐乐, 光洁, 刘思含, 苏高利, 夏传福, 闻建光, 张阳, 周春艳, 范闻捷, 陶欣, 闫彬彦, 姚延娟, 杨贵军, 程占慧, 刘良云, 杨天付
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