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。本数据集为中国西南地区4天时间分辨率的日光诱导叶绿素荧光数据集。
Zhang Yao
太阳诱导的叶绿素荧光(SIF)在测量陆地光合作用方面取得了重大进展。最近的几项研究评估了从轨道碳观测站-2(OCO-2)反演SIF在估计总初级生产力(GPP)方面的潜力。然而，OCO-2数据在空间和时间上的稀疏性使得将这些数据用于从生态系统尺度到全球的许多应用都具有挑战性。该数据集是利用离散的OCO-2 SIF测深、中分辨率成像光谱仪(MODIS)的遥感数据和气象再分析数据，开发的一个新的基于OCO-2的全球SIF数据集(GOSIF)，具有高时空分辨率(即0.05°，8天、月、年)。与直接从OCO-2测深聚合的粗分辨率SIF数据相比，GOSIF具有更好的空间分辨率、全球连续覆盖和更长的记录。GOSIF可用于评估陆地光合作用和生态系统功能，并作为陆地生物圈和地球系统模型的基准。本数据集为中国西南地区8天时间分辨率的日光诱导叶绿素荧光数据。
Li Xing, Xiao Jingfeng
太阳诱导的叶绿素荧光(SIF)在测量陆地光合作用方面取得了重大进展。最近的几项研究评估了从轨道碳观测站-2(OCO-2)反演SIF在估计总初级生产力(GPP)方面的潜力。然而，OCO-2数据在空间和时间上的稀疏性使得将这些数据用于从生态系统尺度到全球的许多应用都具有挑战性。该数据集是利用离散的OCO-2 SIF测深、中分辨率成像光谱仪(MODIS)的遥感数据和气象再分析数据，开发的一个新的基于OCO-2的全球SIF数据集(GOSIF)，具有高时空分辨率(即0.05°，8天、月、年)。与直接从OCO-2测深聚合的粗分辨率SIF数据相比，GOSIF具有更好的空间分辨率、全球连续覆盖和更长的记录。GOSIF可用于评估陆地光合作用和生态系统功能，并作为陆地生物圈和地球系统模型的基准。本数据集为中国西南地区年尺度时间分辨率的日光诱导叶绿素荧光数据。
Li Xing, Xiao Jingfeng
太阳诱导的叶绿素荧光(SIF)在测量陆地光合作用方面取得了重大进展。最近的几项研究评估了从轨道碳观测站-2(OCO-2)反演SIF在估计总初级生产力(GPP)方面的潜力。然而，OCO-2数据在空间和时间上的稀疏性使得将这些数据用于从生态系统尺度到全球的许多应用都具有挑战性。该数据集是利用离散的OCO-2 SIF测深、中分辨率成像光谱仪(MODIS)的遥感数据和气象再分析数据，开发的一个新的基于OCO-2的全球SIF数据集(GOSIF)，具有高时空分辨率(即0.05°，8天、月、年)。与直接从OCO-2测深聚合的粗分辨率SIF数据相比，GOSIF具有更好的空间分辨率、全球连续覆盖和更长的记录。GOSIF可用于评估陆地光合作用和生态系统功能，并作为陆地生物圈和地球系统模型的基准。本数据集为中国西南地区月尺度时间分辨率的日光诱导叶绿素荧光数据。
Li Xing, Xiao Jingfeng
数据是本项目采用福州大学徐涵秋为监测和评估区域生态变化而开发的遥感生态指数（RSEI）方法对金佛山自然保护地及其毗邻区2000年、2010年和2020年遥感生态质量进行评价的结果。该指数结合了评估区域生态学中常用的四个重要生态指标，分别代表绿色、干燥、潮湿和炎热，利用主成分分析（PCA）将四个指标压缩为一个指标来评估整个区域生态状况。本项目在评价过程中，还使用了USGS官网的Landsat7系列2000年05月12日、2010年05月24日和2020年05月03日的遥感影像数据。
杜文武
金佛山自然保护地及其毗邻区人类活动精细化评估结果数据集主要是运用团队自主构建的人类活动梯度方法，对金佛山自然保护地及其毗邻区2000年、2010年和2020年人类活动影响进行评价的空间分析的评价结果。人类活动的梯度化影响特征的揭示，是高自然度区域人类活动影响评价的关键点。本项目在人类活动梯度模型中，初始化处理了南京师范大学的智慧城市感知与模拟实验室陈旻教授团队发表的中国90座城市建筑屋顶矢量数据集。
杜文武
本数据集基于2012-2021年中国各检测站所监测断面的水质数据，利用R语言对齐进行了相应的数据整理，得到三峡库区内主要监测断面：白帝城、白马、北温泉、寸滩、丰收坝、高洞梁、高阳渡口、和尚山、红花村、湖海场、花台、黄蜡石、江津大桥、黎家乡崔家岩村、两河口、六剑滩、锣鹰、木瓜洞、清溪场、晒网坝共20个监测断面的水质数据，该数据覆盖了库区，具有连续的横断面水质数据信息系，对了解三峡库区水质状况以及后续研究具有重要作用。
陈轩敬
本数据集主要基于中高分辨率（30m）的Landsat8遥感数据集，选择成都市七环内地区为研究区域，采用随机森林的分类方法，解译提取了该区域2020年的水田、旱地、草地、林地、建设用地、水域及水利设施用地及其他用地共7种土地利用类型，并计算了混淆矩阵、总体精度与Kappa系数以验证精确性，其数据精度与同类型和同级别的产品精度相近。该数据可以用于成都市土地资源和现状调查具有重要支撑作用，对于了解成都市土地利用格局研究也具有重要意义。
孙莹
基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。本数据在原始数据的基础上，裁切获取中国长江上游地区。
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
原始基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。本数据集在原始全球数据集的基础上进行区域裁剪所得
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
