WorldClim 2.1 月尺度降水数据集 (1960-2018)由高空间分辨率的全天天气和气候数据数据库WorldClim提供。降水为每月的累计量，单位为mm。时间覆盖范围为1960到2018年，空间分辨率约为21 km，时间分辨率为月。这些数据由东安格利亚大学气候研究组从CRU-TS-4.03降级而来，使用WorldClim 2.1进行偏差校正得到。CRU-TS-4.03为全球陆地地区气象站的月度观测数据中构建的最新网格化气候数据集。
217 2022-09-23
叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是陆地生态系统中反映植被生长状况的基本变量，在碳循环、气候模式、陆地生态系统模拟和植被变化监测中发挥着重要作用。目前国际上已有多种中等分辨率的全球LAI产品，包括MODIS、GEOV、GLASS LAI等，但它们存在着时空不连续、产品的时间跨度、精度等局限性。梁顺林教授团队的马晗博士基于MODIS地表反射率数据，生成GLASS 第六版（V6）250米叶面积指数，该产品克服了在长期云或雪覆盖地区LAI质量低且时空不连续等问题，是目前空间分辨率最高的长时间序列的全球LAI产品。
236 2022-10-14
MCD15A3H 版本 6.1 中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 4 级、光合有效辐射 (FPAR) 的组合分数 (FPAR) 和叶面积指数 (LAI) 产品是一个 4 天的复合数据集，像素大小为 500 米。 该算法在 4 天内从位于 NASA 的 Terra 和 Aqua 卫星上的 MODIS 传感器的所有采集中选择可用的最佳像素。LAI 定义为阔叶树冠中每单位面积的单侧绿叶面积和针叶树冠中每单位面积的总针叶表面积的二分之一。
234 2022-09-25
全球降水气候数据集（GPCP）由NASA戈达德太空飞行中心制作，数据结合了特殊传感器微波成像仪（SSM/I）项目和散射算法、GOES降水指数（GPI）、输出长波降水指数（OPI）、雨量计和NOAA极轨卫星上的TOVS探测仪的降水估计等数据。GPCP日降水数据集提供全球经纬度1度网格上的日降水积累，从1996年10月开始，一直持续到现在（有一些处理延迟）。 它依赖于GPCP月度产品的月度总降雨量，主要使用地球静止红外卫星图像来确定日降雨率。数据空间分辨率为1°，时间分辨率为天。
195 2022-09-23
PERSIANN-CDR（利用人工神经网络从遥感信息中估算降水--气候数据记录）由加州大学欧文分校水文气象学和遥感中心（CHRS）开发，提供了1983年1月1日至2015年12月31日（延迟至今）期间纬度带60N-60S的0.25度的日降水量估算。PERSIANN-CDR的目的是满足对一个一致的、长期的、高分辨率的全球降水数据集的需求，以研究由于气候变化和自然变异而导致的每日降水的变化和趋势，特别是极端降水事件。PERSIANN-CDR是由PERSIANN算法使用GridSat-B1红外数据生成的，并使用全球降水气候学项目（GPCP）的月度产品进行调整，以在整个记录中保持两个数据集在2.5度月尺度上的一致性。PERSIANN-CDR产品可通过NOAA NCDC CDR项目网站上的大气CDRs类别向公众提供，作为实用的气候数据记录。
217 2022-09-23
数据是基于10米分辨率的Sentinel-2数据的2017年中国长江上游及西南地区土地覆盖图（FROM-GLC10)。数据来源于清华大学地球系统科学系宫鹏教授研究组与国内外多家单位合作发表在《科学通报》（Science Bulletin）期刊中的《有限全球样本稳定地表覆盖分类：迁移2015年的30米分辨率样本完成2017年的10米分辨率全球地表覆盖制图》，通过ArcGIS裁剪出中国长江上游及西南地区的相关数据。数据经精度检验后的总体精度达到72.76%，精度较高。高分辨率的全球地表覆盖信息，能够更好地进行环境监测，进而维护人类健康和实现联合国可持续发展目标。
222 2022-09-29
SMAP (Soil Moisture Active and Passive） 是美国的地球观测卫星之一，有主动的传感器和被动的传感器。主动的传感器是L波段雷达，被动的传感器是L波段微波辐射计。该植被光学厚度源自 SMAP 1C 级 （L1C） 插值亮度温度。Backus-Gilbert 最优插值技术用于从 SMAP 天线温度中提取信息并将其转换为亮度温度，这些温度以全局圆柱投影的形式发布到 9 km 等积可扩展地球网格 2.0 版 （EASE-Grid 2.0）。截至2021年，这些数据也被发布到北半球EASE-Grid 2.0，
245 2022-10-14
该数据集是使用τ-ω模型，结合欧洲航天局(ESA) SMOS任务的微波成像辐射计(MIRAS)在H和V极化L波段(1.4 GHz)获得的TB反演得到的。在TB上应用阈值和2-sigma标准来过滤无效数据。基于这些干扰的建模方法的RFI标志来用于屏蔽受污染的像素。由于SMOS数据的分辨率较粗(在25 - 60公里之间)，一个像素内的土壤和植被并不均匀。每个像素TB是每一种植被和土壤类型覆盖率加权的散射总和。该数据空间分辨率为25 km，时间分辨率为1天。
171 2022-09-29
该数据集是使用τ-ω模型，结合欧洲航天局(ESA) SMOS任务的微波成像辐射计(MIRAS)在H和V极化L波段(1.4 GHz)获得的TB反演得到的。在TB上应用阈值和2-sigma标准来过滤无效数据。基于这些干扰的建模方法的RFI标志来用于屏蔽受污染的像素。由于SMOS数据的分辨率较粗(在25 - 60公里之间)，一个像素内的土壤和植被并不均匀。每个像素TB是每一种植被和土壤类型覆盖率加权的散射总和。该数据空间分辨率为25 km，时间分辨率为1天。
219 2022-10-14
此数据集拥有2000-2020年的网格人口密度分布数据,分辨率为1km，投影为地理坐标系WGS84。基于联合国秘书处经济和社会事务部人口司编制的相应联合国官方人口估计数（2019年《世界人口展望》修订版），WorldPop研究团队对模型进行校正，在此基础上采集2001~2015年的西南地区人口空间分布数据，选择其中具有完整乡镇数据人口的地区作为检验样本，进行模型结果检验，最后经过重采样，形成一套具有统一空间坐标参数、统一数据格式、统一元数据标准的2001~2015年西南地区250 m网格人口空间分布数据集。
318 2022-09-29
