这种增强的3级（L3）土壤水分产品提供了土壤湿度主动被动（SMAP）辐射计检索的全球陆地表面状况每日估计值的组合。本产品是 SMAP 2 级 （L2） 土壤湿度的每日复合物，该土壤水分源自 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 2.0，一个方位角等积投影。
P. O’neill
卫星检索到的太阳诱导叶绿素荧光（SIF）显示出监测陆地生态系统光合活动的巨大潜力。然而，一些问题，包括网格化数据集的空间和时间分辨率低以及单个检索的高不确定性，限制了SIF的应用。此外，测量足迹的不一致也阻碍了涡流协方差（EC）磁通量塔的总初级生产（GPP）与卫星检索的SIF之间的直接比较。该数据集是通过训练具有中分辨率成像光谱仪表面反射率的神经网络(NN)和轨道碳观测站2(OCO-2)的表面反射因子，生成的全球空间连续的SIF数据集。晴空瞬时CSIF(CSIFclear-inst)对晴空 OCO-2 SIF显示出很高的精度，并且对生物群类型的偏差很小。连续的SIF数据集和派生的GPP-SIF关系可以更好地理解GPP在生物群落和气候中的空间和时间变化。本数据集为中国长江上游4天时间分辨率的日光诱导叶绿素荧光数据集。
Zhang Yao
SMOS INRA-CESBIO（SMOS-IC）算法由INRA（国家农学研究所）和CESBIO（生物空间研究中心）设计，用于执行SM和L-VOD的全球检索。SMOS-IC基于Wigneron等人（2017）中定义的L-MEB模型的双参数反转，并将像素视为同质。因此，SMOS-IC的设计基础与2级SM算法相同，但使用了一些简化。具体而言，SMOS-IC没有考虑与处理具有异质土地覆盖区域（森林覆盖区域）、天线模式和复杂SMOS视角几何形状的检索相关的校正。因此，SMOS-IC产品的主要目标之一是尽可能独立于辅助数据，以便更加稳健，并受上述修正中潜在不确定性的影响较小。SMOS-IC算法和数据集在费尔南德斯-莫兰等人（2017）中进行了描述。可用的土壤湿度产品是第2版，以25公里的EASEv2网格提供，为netcdf格式。本产品在元数据的基础上进行数据的裁剪，裁剪后区域为中国西南地区，格式为TIFF格式。
美国国家航空航天局
本数据来自2020年10月13日-30日在重庆市北碚区使用DL1000W仪器测量所得。北碚红外测温仪器安装基本情况：北碚红外测温仪器安装下垫面有3种类型，分别为水域，水泥地，棉花，安装地点均在柑研所及其附近。水域（共3个探头）安装时间为2020年10月13日，当天安装好之后即开机测量数据；水泥地（共3个探头）安装时间为2020年10月14日，当天安装好之后即开机测量数据；其中编号为“水泥#中间”的探头为同步当天架设； 棉花地（共3个探头）安装时间为2020年10月18日，当天安装好之后即开机测量数据。
黄雅君
本数据来自2020年10月18日、19日在重庆市北碚区槽上、柑橘研究所和虎头村三个观测站使用LAI-2200植物冠层分析仪测量的数据。地面观测试验是在各遥感实验站常规观测基础上，开展的无人机和有人机过境时刻的地面连续观测和加密观测。地面测量点的选择，既要地物具有代表性，又要满足地物类型符合均一性的特征，因此在无人机飞行区域内择取满足4×4 m大小内地物类型均一的区域作为地面测量点。由于区域内大部分为热带或亚热带混合林，树木高大，林中情况复杂，徒步进入比较困难，因此主要选择容易到达的地点进行测量。测量地点主要分布在公路沿线，包含林地、草地、耕地等类型，其中在柑研所区域，选择了大量覆盖度不同的柑桔园、菜园作为测量点。
马明国
北碚站点位于重庆市北碚区虎头村的常绿阔叶林地内，依托重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站。北碚站点的地理坐标为106.319N，29.762E，海拔512.9米。桂花是该区域的主要树种，林地相对平坦。北碚站点安装有SIFSpec自动SIF测量设备，SIFSpec配备的光谱仪为QE65Pro，信噪比为1000，光谱分辨率0.38nm，采样间隔0.16nm，光谱范围640-800nm，SIFSpec系统采用了 "三明治 "测量方法采集数据，本数据集基于3FLD方法反演约760 nm处的SIF值。
汤旭光
北碚站点位于重庆市北碚区虎头村的常绿阔叶林地内，依托重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站。北碚站点的地理坐标为106.319N，29.762E，海拔512.9米。桂花是该区域的主要树种，林地相对平坦。北碚站点安装有SIFSpec自动SIF测量设备，SIFSpec配备的光谱仪为QE65Pro，信噪比为1000，光谱分辨率0.38nm，采样间隔0.16nm，光谱范围640-800nm，SIFSpec系统采用了 "三明治 "测量方法采集数据，本数据集基于3FLD方法反演约760 nm处的SIF值。
汤旭光
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。
梁顺林
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。
NASA
本数据来自2022年7月-2023年6月期间在重庆市北碚区虎头村进行的观测数据，依托高分辨率对地观测国家重点项目（21-Y20B01-9001-19/22）。植被覆盖度（Fractional vegetation cover, FVC）表示植被地面垂直投影面积与研究区总面积的百分比，是衡量生态保护和生态恢复有效性的重要指标，被广泛应用于气候、生态和土壤侵蚀等领域。FVC不仅是反映植被生产能力的理想参数，而且在评估地形差异、气候变化和区域生态环境质量时也能发挥较好的作用。
汤旭光
