本数据来自大野口流域关滩森林站超级样地，该超级样地乔木植被为青海云杉纯林，样地大小为100m×100m。 本数据集的数据主要包括：对照的大气降雨， 林内穿透降雨， 树干茎流， 苔藓与枯枝落叶桶的透过雨量。该数据可用于研究青海云杉的冠层截留特征，并可用于发展青海云杉的降雨截留模型。观测对照大气降雨的两个雨量筒位于水文试验样地附近的一个平缓的河滩上，在每次降雨结束后都及时的观测。观测林内穿透降雨的雨量筒布设在超级样地3号子样地内，共20个，雨量筒的布设规则就是依据正上方的冠层郁闭度来布设。在该样地内，按照规则格网布设了九个自制承雨槽，用于观测林内穿透降雨。树干茎流的观测是记录自制树干茎流装置内集雨器的集雨量。观测时间：2008-06-01至2008-10-10日，每次降雨结束后及时的观测。 观测地点： 大野口流域关滩森林站水文试验样地。 观测仪器： 1： 标准雨量筒（直径：20cm；观测对照降雨：2个； 观测林内穿透降雨：20个）。 在样地内按照郁闭度来布设。 2： 自制承雨槽（大小：20×20×100cm；观测林内穿透降雨：10个）。在样地内按照规则格网布设 3： 自制树干茎流装置（蛇形管，集雨装置，共5个）。 4： 自制苔藓与枯枝落叶截留桶（直径：20cm）。 5：标准20cm雨量筒量雨器（量程：10.5mm）。
白云洁, 车涛, 李建成, 谭俊磊
本数据来自大野口流域关滩森林站超级样地，该超级样地乔木植被为青海云杉，样地大小为100m×100m. 针对该样地的观测数据主要有：地基激光雷达扫描数据、全站仪定位测量数据、差分GPS定位测量数据、测树调查数据、叶面积指数观测数据、光谱测量数据、冠层的相机观测数据、土壤蒸散发数据、土壤冻结管观测数据、地表粗糙度数据、降雨截留数据、土壤水分测量数据、林木组分干湿重测量数据等。 森林水文试验样地属于超级样地的一个子样地，大小为25m×25m。为了研究青海云杉在不同冠层郁闭度下的降雨截留特征，在大野口流域关滩森林站水文试验样地，我们用普通数码相机对冠层进行了拍照。在试验样地内共得到了32组照片。通过对这些照片的分析，我们可以测定冠层的结构信息，根据郁闭度信息我们确定了该水文试验样地布设的雨量筒数量和最终的位置。通过后续的处理，我们可以比较精确的确定水文试验样地内布设的雨量筒上方冠层对应的郁闭度。 观测时间：2008-06-04日9:00-10:40。 观测地点：大野口流域关滩森林站水文试验样地。 观测内容：雨量筒对应的冠层照片。 观测仪器：普通数码相机（PENTAX K100D）。 分辨率：2400×1600。 拍摄时离地高度：1m。 观测目的：为了计算雨量筒对应的冠层郁闭度。
白云洁, 车涛, 李建成, 谭俊磊, 屈永华, 周红敏
本数据来自在大野口超级样地，从2008年6月4日至2008年6月11日共进行三次野外光谱测量和三次室内积分球光谱测量。其中野外光谱测量中进行了垂直地面观测和多角度光谱观测。室内积分球光谱测量中主要观测了云杉树皮反射率和针叶的反射率和透过率。本数据集包括三部分： 1）大野口林地地面多角度和四分量光谱测量原始数据及预处理结果数据集。2008年6月10日和2008年6月11日在黑河流域大野口小流域的青海云杉超级样地内进行了野外多角度和四分量的光谱测量。测量了青海云杉冠层的多角度光谱（-60，-50，-40，-30，-20，-0，10，20，30，40，50，60度）和四分量（光照树冠、阴影树冠、光照地面、阴影地面）光谱；观测仪器主要为：ASD光谱仪，FieldSpec Pro（林科院），自制多角度观测架（北京师范大学），根据不同的目的采用1m的和10m的光纤。结果数据为普通的表格文件（*.xls）。本数据可用于研究青海云杉冠层的光谱角度特征和不同组分的几何光学反射特征； 2）积分球测量原始数据及预处理数据集。2008年6月5日、2008年6月09日和2008年6月10日进行室内的积分球光谱测量，主要观测了大野口流域超级样地不同树龄（成熟林、近熟林、幼林）和不同位置青海云杉树皮反射率及针叶的反射率和透过率。观测仪器主要为：积分球，Li－Cor 1800-12s（北京师范大学），ASD光谱仪，FieldSpec Pro（林科院）。该数据格式比较特殊，需用ASD ViewSpecPro软件打开并进行处理。积分球光谱测量原始数据经过处理后的结果数据为表格文件，用Microsoft Excel打开即可。该数据可用于研究不同树龄的青海云杉的树皮和针叶反射率的变化以及用于冠层反射率模型的发展； 3）大野口超级样地地面天顶光谱测量预处理数据集。2008年6月4日进行的野外垂直地面的光谱测量，其中测量了不同地物和下垫面的光谱：包括灌木、林窗草甸、苔藓、遮阴苔藓、林下枯落物、林下裸地、不同的青海云杉幼树、青海云杉大树和青海云杉的嫩枝等的垂直天顶反射率光谱；观测仪器主要为：ASD光谱仪，FieldSpec Pro（林科院），根据不同的目的采样了1m的和10m的光纤。本数据可以为林地参数反演提供地面观测数据，同时为模型模拟青海云杉林冠层反射特性提供必要的信息数据集。
宋金玲, 付卓, 郭新平, 王新云, 王强, 王琫瑜
本数据来自大野口流域关滩森林站超级样地，该超级样地乔木植被为青海云杉纯林，样地大小为100m×100m。 针对该样地的观测数据主要有：地基激光雷达扫描数据、全站仪定位测量数据、差分GPS定位测量数据、测树调查数据、叶面积指数观测数据、冠层光谱测量数据、冠层的相机观测数据、土壤蒸散发数据、土壤冻结管观测数据、地表粗糙度数据、降雨截留数据、土壤水分测量数据、林木组分干湿重测量数据等。 该数据主要用自制的Lysimeter来观测青海云杉林林内的土壤蒸散发特征。 为流域蒸散发模型的发展提供基础数据，为遥感反演蒸散发提供地面验证数据。 观测时间：2008-06-01至2008-12-31日每天下午18:00，如果当天有降雨的话，会在降雨结束后观测一次。 利用观测前后的重量差值，然后结合水的密度和Lysimeter的直径（20cm）来计算土壤水分蒸发量。 若Lysimeter下的集雨器内有透过雨量，则要测量该透过雨量。 观测地点： 大野口关滩森林站森林水文试验样地。 观测内容：1）对照的大气降雨，有两个雨量筒同时观测， 布设在水文试验样地附近平缓的河滩上。 2）林内穿透降雨，在样地内共布设了20个雨量筒，布设的依据是雨量筒上方的冠层郁闭度。 3）每天18:00的Lysimeter重量。 4）Lysimeter下面集雨器的透过雨量。 观测仪器：1）标准20cm直径雨量筒量雨器。2）自制Lysimeter（直径20cm；共4个；土壤植被各不相同）。3）电子天平（精度0.1g），用于观测自制Lysimeter的重量变化。
白云洁, 车涛, 李建成, 谭俊磊
本数据来自大野口流域关滩森林站超级样地，该超级样地乔木植被为青海云杉纯林，样地大小为100m×100m。该数据集为土壤冻结深度数据，是为了研究青海云杉林内的土壤冻结深度的日变化过程，该土壤冻结管位于大野口关滩森林站内，布设在自动气象站旁边的青海云杉林下面。 在2008-06-01至2008-12-31日期间，每天早晨8:00时，观测每天的冻结深度。记录内容包括每层的冻结上限和冻结下限，在该样地土壤冻结没有分层现象，所以只有一层的冻结上限。观测数据单位为厘米，记录到1位小数。
谭俊磊
该数据为超级样地林下土壤湿度观测数据，观测时间为2008年6月5日，天气晴朗。超级样地位于黑河综合遥感联合试验在大野口流域设立的水文气象观测站（关滩站），样地大小为100m×100m。将超级样地划分成16个25m×25m的子样地，以子样地为单位进行土壤湿度的调查。在每个子样地内随机选择10个测点进行测量。测量利用TDR 300土壤水分速测仪进行，观测探针长度为20cm，观测的是土壤含水量（VWC%）。该数据集记录的信息包括：子样地编号，样点编号，各样点土壤含水量（%），子样地地被物类型。 该数据和超级样地其他观测数据一起可用于森林3D场景的重建、主被动遥感机理模型建立、遥感影像的模拟等研究。
曹斌, 杨永恬
本数据来自大野口流域关滩森林站超级样地，该超级样地乔木植被为青海云杉纯林，样地大小为100m×100m。 该数据应用中科院寒旱所自制的粗糙度测量板和数码相机，在整个超级样地内选取了41个格网点，其中有25个角点和16个中心点（代表16个超级样地的子样方），每个位置观测2次，并拍照。每个采样点均按照南北向和东西向分别测量1次，粗糙度板长110cm，测量点间距1cm。 本数据可为发展和验证微波遥感算法提供基本的地面数据集。b包括原始照片，及表面高度标准离差（cm）和表面相关长度（cm）的计算结果。 相片处理是在ArcView软件下，对照片中每根辐条的顶端以及板子的四角做手工数字化采样，获得其图像坐标值，经过几何校正后，计算得到每根辐条的高度，然后按公式计算表面高度标准离差和表面相关长度。其计算公式见《微波遥感》第二卷234-236页。 粗糙度数据中首先是样点名称，之后数据正文包括4列（编号、文件名、标准离差、相关长度）。每一个文件名，即txt文件对应一张采样照片，标准离差（cm）与相关长度（cm）即代表了粗糙度。之后是每张照片中101根辐条的长度，属于中间结果，用以检查校正。
白云洁, 曹永攀, 车涛, 陈玲, 屈永华, 周红敏
该数据集为超级样地内青海云杉林木的树冠结构组分（小枝、叶片）的观测数据，观测时间为2008年6月5日，天气阴。超级样地位于黑河综合遥感联合试验在大野口流域设立的关滩森林水文气象观测站，样地大小为100m×100m。在整个超级样地内，按胸径大小分5个不同径阶选择样木，每个径阶选了10株，共选择30株样木分别进行了观测。对每个样木利用高枝剪采摘不同部位的树枝，手工分离小枝和叶片，利用天平现场分别测量小枝和叶片的鲜重，带回试验室利用烘箱烘干后测量干重，计算出含水率。用到的仪器主要为高枝剪、天平和烘箱。 该数据集和超级样地其他观测数据一起可用于森林3D场景的重建、主被动遥感机理模型建立、遥感影像的模拟等研究。
白黎娜, 田昕, 王琫瑜, 陈尔学
该数据集主要内容为超级样地的每株树木的观测数据，观测时间为2008年6月2日至2008年6月10日。超级样地围绕大野口关滩森林站设置。由于超级样地大小为100m×100m，为方便测树调查，将其划分成16个子样地，以子样地为单位进行每木测树调查，每木测量因子包括：胸径、树高、枝下高、横坡方向冠幅宽、顺坡方向冠幅宽和单木生长状况。测量仪器主要为：皮尺、胸径尺、激光测高仪、超声波测高仪、花杆、罗盘仪。该数据集也记录了16块子样地的中心点经纬度坐标（利用Z-MAX DGPS测量）。该数据集可用于遥感森林结构参数提取算法的验证。该数据集和超级样地其他观测数据一起可用于森林3D场景的重建、主被动遥感机理模型建立、遥感影像的模拟等研究。
陈尔学, 白黎娜, 王琫瑜, 田昕, 刘清旺, 曹斌, 杨永恬, 高志海, 谭炳香, 过志峰, 王新云, 付安民, 张志玉, 倪文俭, 王强, 鲍云飞, 王殿中, 张扬, 赵丽琼, 梁大双, 王顺利, 赵明, 雷军, 牛云, 罗龙发
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
超级样地由16块子样地组成，为了对样地内的每株林木定位和方便地基雷达观测基站点的定位，需要测量子样地角点及预设地基雷达基站点的大地坐标。这些点及每株林木的定位是采用全站仪测量的。由于全站仪测量的是相对坐标，若要得到大地坐标，需要在超级样地周围利用差分GPS（DGPS）高精度地测量至少1个参考点。另外，我们还用DGPS观测了子样地所有角点的大地坐标，该测量结果可形成对全站仪测量结果的校验。该数据集是基于DGPS测量得到的所有定位结果数据，不包括全站仪的定位结果。 测量时间是2008年6月1日至13日，采用法国泰雷兹（THALES）差分GPS测量系统，型号Z-MAX。观测方法是使用两台GPS接收机进行同步静态测量，一台为基站，设置在甘肃省水源涵养林研究院旁边（该基站点的WGS大地坐标是采用Z-MAX经多站观测引自张掖市内的1个一级水准点）。另一台为流动站，放置在超级样地观测点上。每个点的观测时长为10、15、20、25、30分钟不等，具体时长根据卫星信号情况而定，信号差时多测量几分钟。采用仪器自带的处理软件进行事后差分处理得到最终的定位结果。定位结果采用WGS大地坐标系统。 首先在超级样地旁边的开阔区测量了6个临时控制点，为全站仪测量超级样地内的林木位置提供参考点。然后在超级样地16块子样地的每个角点上安置流动站，测量了子样地角点坐标，共得到41个点的观测值。该数据集存储了这47个点的定位结果。 该数据仅限于项目使用，不对外共享。
刘清旺, 白黎娜, 陈尔学
联系方式
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0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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