该数据集包括了2003-2018年25km的地表温度数据。所有数据均来自于Google Earth Engine。MOD11A1 V6.1产品在1200 × 1200公里的网格中提供每日地表温度(LST)和发射率值。温度值由 MOD11 _ L2条带积求得。在纬度30度以上的地方，某些像素可能有多个观测值，这些观测值符合晴空的标准。当这种情况发生时，像素值是所有符合条件的观测值的平均值。与白天和夜间地表温度波段及其质量指示层一起提供的是 MODIS 波段31和32以及6个观测层。
818 2023-03-10
本数据集包括歇马虎头村附近耕地、林地、草地等不同土地利用方式下的土壤有机碳及组分、土壤养分、土壤质地、土壤团聚体等数据信息。土壤样品采用土钻法取得，每种土地利用方式下设置4个重复。采集的土壤样品经过2 mm和0.25μm的筛后进行相关指标的测定。其中土壤有机碳及其组分采用重铬酸钾氧化-硫酸亚铁滴定法测定；土壤质地采用激光粒度仪测定；土壤团聚体采用湿筛法获得大团聚体，小团聚体和粉粘粒团聚体三个组分；土壤全氮采用凯式定氮法测定，土壤全磷采用高氯酸-硫酸法测定。
277 2022-09-24
该数据集是清华大学地球系统科学系宫鹏团队基于团队2011年以来在全球30米地表覆盖制图中获得的经验和样本库建设方面的积累，结合10米分辨率Sentinel-2全球影像的王铮存储和免费获取，开发出了世界首套30米分辨率的全球地表覆盖产品-FROM-FLC30，该产品基于2017年在《科学通报》发表的全球首套多季节样本库（涵盖2014-2015年Landsat8影像，由专家解译得到的均匀覆盖全球的多季节样本），将该样本库中样本应用于2017年获取的Sentinel-2影像，采用随机森林分类器得到全球30米地覆盖制图。2015年共包括11个一级类和23个二级类，分别为：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水、冻土、不透水面、裸地、雪/冰、云；2017年包括10个一级类，分别为：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水、冻土、不透水面、裸地、雪/冰
237 2022-10-09
刘良云课题研发的1985-2020年地表覆盖精细产品（GLC_FCS30）以课题组2020年最新研发的全球30米地表覆盖精细分类产品（GLC_FCS30-2020）为基准数据，该产品提出了耦合变化检测和动态更新相结合的长时序地表覆盖动态监测方案，利用1984-2020年所有Landsat卫星数据（Landsat TM，ETM+和 OLI）生产了1985 年-2020年全球30米精细地表覆盖动态监测产品，沿用2020年基准数据的分类体系，共包含29个地表覆盖类型，更新周期为5年
391 2022-10-01
World Cover数据集是欧空局联合全球多家科研机构，共同制作的2020年全球10米土地覆盖产品；该数据产品分辨率为10米，是基于Sentinel-1和Sentinel-2数据进行制作，包括11中土地覆盖类别，分别为：林地、灌木、草地、耕地、建筑、荒漠、雪\冰、水体、湿地、红树林、苔藓\地衣，是在欧洲航天局WorldCover项目框架内生成，该项目是欧空局第5次地球观测网络计划(EOEP -5)的一部分。
207 2022-10-01
这是网格化月度二氧化碳二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
790 2022-10-26
这是网格化月度二氧化碳二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
848 2022-10-26
该数据产品是基于三十万景Landsat影像，结合现有产品自动稳定样本和目视解译样本生产获得，共包括9个一级类型，分别是：农田、森林、灌木、草地、水体、冰雪、荒地、不透水面、湿地；处理流程包括生成训练和测试样本、构建特征、检查分类和时空一致性，以及与其他产品准确性进行对比均在在GEE 平台上实施，以免于数据下载和管理；该数据集基于5463个独立参考样本，产品整体精度为79.31% ；CLCD数据集揭示了1985-2019年中国土地覆盖变化的趋势和模式：如不透水面（+148.71%）和地表水（+18.39%）的扩大，耕地（-4.85%）和草地（-3.29%）的减少，森林（+4.34%）的增加。总的来说，我们的结果反映了中国快速的城市化和一系列生态工程，揭示了在气候变化下人类活动对区域地表覆盖的影响
276 2022-10-01
该数据集是清华大学地球系统科学系宫鹏团队基于团队2011年以来在全球30米地表覆盖制图中获得的经验和样本库建设方面的积累，结合10米分辨率Sentinel-2全球影像的王铮存储和免费获取，开发出了世界首套10米分辨率的全球地表覆盖产品-FROM-FLC10，该产品基于2017年在《科学通报》发表的全球首套多季节样本库（涵盖2014-2015年Landsat8影像，由专家解译得到的均匀覆盖全球的多季节样本），将该样本库中样本应用于2017年获取的Sentinel-2影像，采用随机森林分类器得到全球10米地覆盖制图，共包括10一级类，分别是：耕地、林地、草地、湿地、灌木、水体、冻土、不透水面、冰/雪
213 2022-09-28
World Cover数据集是欧空局联合全球多家科研机构，共同制作的2020年全球10米土地覆盖产品；该数据产品分辨率为10米，是基于Sentinel-1和Sentinel-2数据进行制作，包括11中土地覆盖类别，分别为：林地、灌木、草地、耕地、建筑、荒漠、雪\冰、水体、湿地、红树林、苔藓\地衣，是在欧洲航天局WorldCover项目框架内生成，该项目是欧空局第5次地球观测网络计划(EOEP -5)的一部分。
212 2022-09-27
