搜索
  • 首页
  • 数据产品
  • 最新动态
  • 关于本站
    注册 登录
首页 / 数据产品 / 文献浏览
关键数据集 专题浏览 全部数据 空间检索 关键词浏览 缩略图浏览
  • 姚盼盼, 卢麾, 赵天杰, 武胜利, 施建成. (2021). 基于风云卫星FY-3B微波成像仪MWRI数据的全球日尺度土壤水分数据集(2010-2019). 国家青藏高原科学数据中心, DOI: 10.11888/Terre.tpdc.271954. CSTR: 18406.11.Terre.tpdc.271954.
  • Chen, Y., Feng, X., & Fu, B. (2021). An improved global remote-sensing-based surface soil moisture (RSSSM) dataset covering 2003–2018, Earth Syst. Sci. Data, 13, 1–31, https://doi.org/10.5194/essd-13-1-2021
  • Doxsey-Whitfield, E., MacManus, K., Adamo, S. B., Pistolesi, L., Squires, J., Borkovska, O., & Baptista, S. R. (2015). Taking advantage of the improved availability of census data: a first look at the gridded population of the world, version 4. Papers in Applied Geography, 1(3), 226-234.
  • Brecht M , Miralles D G , Hans L , et al. GLEAM v3: satellite-based land evaporation and root-zone soil moisture[J]. Geoscientific Model Development Discussions, 2016:1-36.
  • Liang Gao, Dongdong Song, Yitao Yang, Changxing Xu, & Xiaobao Yang. (2021). District/County Level Population Census GIS Datasets in China (1953-2010) (Version V1) [Data set]. Science Data Bank. https://doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00273
  • Yao, P.P., Shi, J.C., Zhao, T.J., Lu, H. & Al-Yaari, A. (2017). Rebuilding Long Time Series Global Soil Moisture Products Using the Neural Network Adopting the Microwave Vegetation Index. Remote Sensing 9(1), 35
  • O'Neill, P. E., S. Chan, E. G. Njoku, T. Jackson, R. Bindlish, J. Chaubell, and A. Colliander. (2021). SMAP Enhanced L3 Radiometer Global and Polar Grid Daily 9 km EASE-Grid Soil Moisture, Version 5 [Data Set]. Boulder, Colorado USA. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. https://doi.org/10.5067/4DQ54OUIJ9DL. Date Accessed 10-05-2022.
  • Bhaduri, B., Bright, E., Coleman, P., & Dobson, J. (2002). LandScan. Geoinformatics, 5(2), 34-37.
  • Tatem, A. J. (2017). WorldPop, open data for spatial demography. Scientific data, 4(1), 1-4.
  • Al Bitar, A.; Mialon, A.; Kerr, Y.H.; Cabot, F.; Richaume, P.; Jacquette, E.; Quesney, A.; Mahmoodi, A.; Tarot, S.; Parrens, M.; et al. The global SMOS Level 3 daily soil moisture and brightness temperature maps. Earth Syst. Sci. Data 2017, 9, 293–315.
  • «
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5 (current)
  • 6
  • »

警告

火狐浏览器

谷歌浏览器

请您下载最新的Chrome、Firefox浏览器,如果您的浏览器有多个内核,请切换到极速内核(模式),否则无法获得最近浏览体验

警告

火狐浏览器

谷歌浏览器

请您下载最新的谷歌浏览器、火狐浏览器,如果您的浏览器有多个内核,请切换到极速内核(模式),否则该内容无法访问
重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站数据中心

地址:重庆市北碚区天生路2号田家炳大楼
电话:023-68254080
邮箱:service@rsdata.swu.edu.cn

合作单位

西南大学 电子信息工程学院 计算机与信息科学学院 重庆市测绘院

友情链接 LINK

帮助信息 Help

数据引用帮助 如何发布数据 如何申请数据 隐私政策 联系我们

关注我们

重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站数据中心 © 2018-2020 陇ICP备05000491号 | All Rights Reserved |京公网安备62010202002946号 数据中心技术支持: 数云软件