该数据集包括了2002-2021年500m的光和有效辐射数据。所有数据均来自于Google Earth Engine。MCD18C2 Version 6.1是中分辨率成像光谱仪(MODIS) Terra 和 Aqua 联合光合有效辐射(PAR)栅格3级产品，每天生产0.05度(赤道5600米)的分辨率，估计每3小时产生一次 PAR。PAR 是可见光(400-700纳米)的入射太阳辐射，是解决各种科学和应用问题的陆地表面模型中的一个重要变量。MCD18产品基于一个原型算法，该算法利用 MODIS 数据的多时相特征来推导地表反射率，然后使用查找表(LUT)方法计算入射 PAR。
Dongdong Wang
MOD11B1地表温度数据集是MODIS系列的地表温度产品，该数据集是在MOD11B1产品的基础上进行拼接、裁切、格式和投影转换后得到，反映的是夜间平均地表温度。该数据集的投影方式为WGS84，时间分辨率为每日，空间分辨率为0.0577°（约6 km），空间范围为整个中国区域，时间范围为2012年到2021年，缺失值被赋值为0。地表温度数据是研究地表能量平衡和陆面过程的重要参数，该数据集可用于中国近10年地表温度变化分析以及城市热岛效应等研究，评估复杂地区水文、气候和生态系统动态变化。
郎芹
该数据集包含了西南地区2002-2021年的光合有效辐射数据。所有数据均来自于Google Earthe Engine网站下载。呼吸地球系统模拟器(BESS)是一个简化的基于过程的模型，它将大气和冠层辐射传输、冠层光合作用、蒸腾和能量平衡耦合在一起。它将大气辐射转移模型和人工神经网络与来自 MODIS 大气产品的力耦合起来，生成5公里分辨率的年尺度光合有效辐射产品。该遥感数据已经广泛应用于植被生态研究领域中。
Youngryel Ryu
MOD11B1地表温度数据集是MODIS系列的地表温度产品，该数据集是在MOD11B1产品的基础上进行拼接、裁切、格式和投影转换后得到，反映的是日间平均地表温度。该数据集的投影方式为WGS84，时间分辨率为每日，空间分辨率为0.0577°（约6 km），空间范围为整个中国区域，时间范围为2012年到2021年，缺失值被赋值为0。地表温度数据是研究地表能量平衡和陆面过程的重要参数，该数据集可用于中国近10年地表温度变化分析以及城市热岛效应等研究，评估复杂地区水文、气候和生态系统动态变化。
郎芹
本数据集中的数据，为长江上游及西南周边地区12.5米ALOS数字高程模型(DEM)分幅数据。数据源于Alaska Satellite Facility (ASF)的Advanced Land Observing Satellite (ALOS) PALSAR 的高分辨率地面校正数据。 数据格式为TIF，空间分辨率为12.5米，坐标系统为WGS_1984_UTM分带投影。数据范围包括覆盖长江上游、西南及周边地区，从行政区角度，它包括重庆、四川、贵州、云南、广西全境，以及西藏东部，青海甘肃陕西南部，广东西部，海南岛，湖南及湖北西部。数据以分幅形式存在，若需要相邻的多幅数据，则应在下载后w对数据进行镶嵌处理。数据可用于各类地形分析。
田永中, ASF DAAC
该数据集包括：大气顶射出长波辐射实时产品以及射出长波辐射实时产品。卫星 OLR 产品被广泛应用于气候模式输出参量即模式性能的评估。在中国气象界，OLR 资料被用于南海地区夏季风的监测，和西太平洋副高位置的确定。国际上 OLR 资料用于 ITCZ、ENSO 的监测和分析。为天气、气候模式及陆面模式提供输入及验证，为太阳能工业及森林草场火险监测预警提供地表太阳辐射分布信息。卫星 ULR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估，也用于地震诊断。
王志伟
该数据集包括：射出长波辐射(OLR)，地表下行长波辐射(DLR)，地面入射太阳辐射(SSI)，地表上行长波辐射(ULR)。所有数据均来自于风云卫星遥感数据服务网。其中，卫星 OLR 产品被广泛应用于气候模式输出参量即模式性能的评估。在中国气象界，OLR 资料被用于南海地区夏季风的监测，和西太平洋副高位置的确定。国际上 OLR 资料用于 ITCZ、ENSO 的监测和分析。卫星 DLR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估。SSI为入射到地表的太阳辐射通量密度（单位：瓦/平方米），具体指地球表面 水平面上单位时间单位面积接收到的总的太阳辐射能，包括直接太阳辐射和漫射辐射。为天气、气候模式及陆面模式提供输入及验证，为太阳能工业及森林草场火险监测预警提供地表太阳辐射分布信息。卫星 ULR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估，也用于地震诊断。
吴晓
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
该数据集包括北碚、南川、涪陵、璧山、江津、开州、长寿、奉节、酉阳、大足等十多个区县在2022年夏遭遇山火的面积，使用2022年9月初和2022年8月初火灾前后的Sentinel-2卫星数据，通过燃烧指数归一化差值方法计算出整个重庆区域的dnbr变化，设置阈值为0.01提取出火灾燃烧的面积，将栅格结果转换为矢量，得到此次2022年重庆山火16m空间分辨率的山火面积数据集，可以为重庆市森林资源管理和防灾救灾应用提供支撑。
赵怡鑫
该数据集提供了来自欧洲气象卫星 (EUMETSAT) MetOp-A 上的全球臭氧监测实验 2 (GOME-2) 仪器的叶绿素估计值的 2 级 (L2) 太阳诱导荧光 (SIF)数据，光谱分辨率约为 0.5 nm，并且波长在 734 和 758 nm 之间。 GOME-2 以约 40 公里 x 80 公里或创纪录的 40 公里 x 40 公里的分辨率在轨道基础上覆盖约 70 至 -57 度纬度之间的全球陆地。数据为 2007 年 2 月 1 日至 2018 年 1 月 31 日期间的数据。每个文件包含每日原始和偏差调整的太阳诱导荧光、质量控制信息和辅助数据。 SIF 测量可以提供有关植被功能状态的信息，包括光利用效率和全球初级生产力，可用于全球碳循环建模和农业应用。 GOME-2 SIF 产品由于信号电平低而具有固有的噪声，并且仅经过了有限的验证。该数据集中包含 3773 个 netCDF (*.nc) 格式的数据文件。数据变量被格式化为符合 CF 元数据约定的轨迹。本数据集提供的为中国西南地区的日平均SIF数据。
Joanna Joiner, Yasuko Yoshida, Philipp Koehler, Christian Frankenberg, Nicholas C. Parazoo
该数据集提供了中国西南地区的二级（L2）太阳诱导荧光（SIF）的叶绿素估计值，该估计值来自欧洲航天局（ESA）环境卫星（Envisat）上的Scanning Imaging Absorption spectroMeter for Atmospheric CartograpHY（SCIAMACHY）仪器，光谱分辨率约0.5纳米，波长在734-758纳米之间。提供了从2003-01-01到2012-04-08期间的数据。每个文件都包含每天的原始和偏差调整的太阳诱导荧光，以及质量控制信息和辅助数据。本数据集为740 nm处反演的SIF。
Joanna Joiner, Yasuko Yoshida, Philipp Koehler, Christian Frankenberg, Nicholas C. Parazoo
该数据集以0.05度（赤道约5公里）的空间分辨率和16天的时间分辨率提供了2014年9月至2020年7月的中国长江上游连续的全球平均日太阳诱导叶绿素荧光（SIF）数据。该产品来自于轨道碳观测站-2（OCO-2）的SIF观测，通过对OCO-2的原生SIF观测和沿OCO-2轨道的MODIS BRDF校正的七波段表面反射率进行人工神经网络（ANN）训练而产生。然后，根据MODIS反射率和土地覆盖率，将训练好的ANN模型应用于预测OCO-2的空白区域的平均每日SIF（mW/m2/nm/sr）。该框架按生物群落和16天的时间步骤进行分层。
Longlong Yu, Jiaming Wen, Christine Yao-Yun Chang, Christian Frankenberg, Ying Sun
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
中国重庆市2022年山火面积数据集包括北碚、南川、涪陵、璧山、江津、开州、长寿、奉节、酉阳、大足等十多个区县在2022年夏季遭遇山火的面积。使用2022年8月26日左右的多源遥感数据，包括Sentinel-2，Landsat8，环境减灾卫星2A的影像数据，通过目视解译法矢量化出整个重庆区域此次森林火灾燃烧的面积，得到此次2022年重庆山火面积数据集，可以为重庆市森林资源管理和防灾救灾应用提供支撑。
赵怡鑫
该数据集包括北碚、南川、涪陵、璧山、江津、开州、长寿、奉节、酉阳、大足等十多个区县在2022年夏遭遇山火的面积，使用2022年9月5日和2022年8月8日，火灾前后的高分6号卫星数据，通过植被指数归一化差值方法计算出整个重庆区域的dndvi变化，设置阈值为0.01提取出火灾燃烧的面积，将栅格结果转换为矢量，得到此次2022年重庆山火16m空间分辨率的山火面积数据集，可以为重庆市森林资源管理和防灾救灾应用提供支撑。
Zhaoyixin
中国长江上游陆地气溶胶光学深度数据集是基于MODIS Terra和Aqua结合的大气矫正多角度实施（MAIAC）陆地气溶胶光学深度（AOD）的网格化2级产品MCD19A2，通过拼接、裁剪处理得到。空间分辨率为1km，时间分辨率为1天；时间范围为2000年2月28日至2022年9月6日。数据为TIF格式，其命名前七位均为“UYR.AOD.”，后为年+天的日期标识，例如“2022.001”表示2022年第一天，如此类推。数据的坐标系统为GCS_Unknown_datum_based_upon_the_custom_spheroid。
Alexei Lyapustin
WorldClim2.1 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。
Philip Jones
夜间灯光遥感数据已被广泛应用于城市化进程监测等研究工作中，但由于常用的两种夜间灯光遥感数据（DMSP-OLS和NPP-VIIRS）存在不可比的情况，限制了夜间灯光数据的可用时间序列长度。本数据集基于自编码器的跨传感器（DMSP-OLS和NPP-VIIRS）夜间灯光数据校正方案生产。通过在不同范围不同尺度下开展的精度验证工作，证明新夜间灯光数据集具备了类似于NPP-VIIRS夜间灯光数据的质量，并能够清晰地反映出城市内部的细节信息及其时序上的变化。
陈佐旗
中国西南地区（四川、重庆、云南、贵州）陆地气溶胶光学深度数据集是基于MODIS Terra和Aqua结合的大气矫正多角度实施（MAIAC）陆地气溶胶光学深度（AOD）的网格化2级产品MCD19A2，通过拼接、裁剪处理得到。空间分辨率为1km，时间分辨率为1天；时间范围为2000年2月28日至2022年9月6日。数据为TIF格式，其命名前七位均为“SW.AOD.”，后为年+天的日期标识，例如“2022.001”表示2022年第一天，如此类推。数据的坐标系统为GCS_Unknown_datum_based_upon_the_custom_spheroid。
Alexei Lyapustin
哨兵2号（Sentinel-2）包含两颗卫星，两颗相同的SENTINEL-2卫星同时运行，相位差180°，在平均海拔786 km的太阳同步轨道上运行。每个SENTINEL-2卫星在其轨道上的位置由双频全球导航卫星系统（GNSS）接收器测量。通过专用推进系统维持轨道精度。每颗卫星配备了最先进的多光谱成像仪（Multi Spectral Instrument ，MSI），可提供高分辨率的光学成像。分辨率为25米，覆盖波段13个（本数据经过筛选保留了常用的8个波段-2、3、4、5、6、8、8A）。可有效用于土地利用和变化检测制图、提供土地覆盖的支持、救灾支持、气候变化监测等。
顾松巍, 欧空局哥白尼数据中心
PALSAR拼接数据产品是通过JAXA对PALSAR和PALSAR-2的全球基本观测方案观察到的SAR反向散射图像的长路径组合而成的。以Gamma-0背向散射的形式提供的，其地理坐标为0.8秒（在赤道约为25米）的像素间距。时间间隔为年度，PALSAR-2的拼接数据可用于2015-2021年的时间段，PALSAR的拼接数据可用于2007-2010年。本数据经过数据筛选，数据裁剪等操作，获取了长江中上游地区HH和HV极化的ALOS PALSAR-2的数据。可用于P波段微波应用的研究。
ALOS-2/ALOS Science Project, ALOS-2/ALOS Science Project
GRACE ，Gravity Recovery and Climate Experiment，由 NASA 和德国宇航中心（DLR）联合研制。提供Mascon RL06 版本的等效液态水估计的数据，数据提供商分别为美国德克萨斯大学空间研究中心 (CSR)，喷气动力实验室 (JPL)和戈达德空间飞行中心 (GSFC)。空间分辨率分别为0.25°，0.5°和0.5°。对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到中国西南地区GRACE月度海量网格数据（2002-2022），以geotiff文件格式保存。其数据真实可靠，是目前GRACE用于估计陆地水储量变化的主要数据。
D. N. Wiese, D.-N. Yuan, C. Boening, F. W. Landerer, M. M. Watkins, Himanshu Save,Srinivas Bettadpur,Byron D. Tapley, Bryant D. Loomis,Denis Felikson,Terence J. Sabaka,Brooke Medley
该数据集主要范围中国大陆地区长时序夜间灯光信息。数据存储格式为GeoTIFF，空间分辨率为1km。处理方法是模拟NPP-VIIRS数据与DMSP-OLS数据之间的关系，将2013-2020年的NPP-VIIRS模拟2013-2020年的DMSP-OLS数据，从而得到1992-2020年类DMSP-OLS数据集。首先利用核密度法将NPP-VIIRS数据的空间分率重采样为1-km，基于对数转换后的重采样NPP-VIIRS数据与DMSP-OLS数据之间的“S”曲线关系，利用Sigmoid函数将对数NPP-VIIRS数据转换为模拟DMSP-OLS数据，将1992-2013年校准的DMSP-OLS数据与2013-2020年的模拟DMSP-OLS数据拼接为1992-2020年的类DMSP-OLS数据
施开放
改革开放以来，中国经济的快速发展对土地利用模式产生了深刻的影响。同时，中国又具有复杂的自然环境背景和广阔的陆地面积，其土地利用变化不仅对国家发展，还对全球环境变化产生了重要的影响。为了恢复和重建我国土地利用变化的现代过程，更好地预测、预报土地利用变化趋势，中国科学院在国家资源环境数据库基础上，以美国陆地卫星Landsat遥感影像数据作为主信息源，通过人工目视解译，建成了国家尺度1：10比例尺多时期土地利用/土地覆盖专题数据库。2015年中国土地利用现状遥感监测数据库是以美国陆地卫星Landsat遥感影像作为主要信息源，通过人工目视解译构建的国家尺度1：10比例尺土地利用/土地覆盖专题数据库，精度为30米。数据采用二级分类系统，一级分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地6类，二级在一级类型基础上进一步分为25个类型。
徐新良
中国2421个国家级气象站点空间分布数据集是中国2421个国家级气象观测站点空间分布数据，数据来源是中科院资源环境科学与数据中心。气象站分为国家基准气象站、国家基本气象站和国家一般气象站共三类；它的类型是中国气象局根据地理分布、区域气候代表性等进行确定的。国家基本气象站（基本站）：大多担负区域或国家气象情报交换任务，是国家天气气候站网中的主体。国家一般气象站（一般站）：获取的观测资料主要用于本省(区、市)和当地的气象服务，也是国家天气气候站网观测资料的补充。
中国科学院资源环境科学与数据中心
哨兵2号（Sentinel-2）包含两颗卫星，两颗相同的SENTINEL-2卫星同时运行，相位差180°，在平均海拔786 km的太阳同步轨道上运行。每个SENTINEL-2卫星在其轨道上的位置由双频全球导航卫星系统（GNSS）接收器测量。通过专用推进系统维持轨道精度。每颗卫星配备了最先进的多光谱成像仪（Multi Spectral Instrument ，MSI），可提供高分辨率的光学成像。分辨率为25米，覆盖波段13个（本数据经过筛选保留了常用的8个波段-2、3、4、5、6、8、8A）。可有效用于土地利用和变化检测制图、提供土地覆盖的支持、救灾支持、气候变化监测等。
欧空局哥白尼数据中心
PALSAR拼接数据产品是通过JAXA对PALSAR和PALSAR-2的全球基本观测方案观察到的SAR反向散射图像的长路径组合而成的。以Gamma-0背向散射的形式提供的，其地理坐标为0.8秒（在赤道约为25米）的像素间距。时间间隔为年度，PALSAR-2的拼接数据可用于2015-2021年的时间段，PALSAR的拼接数据可用于2007-2010年。本数据经过数据筛选，数据裁剪等操作，获取了长江中上游地区HH和HV极化的ALOS PALSAR-2的数据。可用于P波段微波应用的研究。
ALOS-2/ALOS Science Project, ALOS-2/ALOS Science Project
样地内林木起测胸径拟采用5cm，称为样木，不观测胸径小于5cm的小树，需要记录小树的株数。 树种识别：基于调查人员的树木学知识结合林场造林资料识别树种。 胸径测量：采用胸径尺，观测1.3m高度处的样木胸径，若被测单木位于山坡上，调查人员应站在上坡位置进行测量。 树高测量：采用激光测高计，测量样木根部到样地顶部之间的垂直距离。 枝下高测量：利用激光测高仪进行单木枝下高的测量。 生物量计算：样地生物量是每个样地单木生物量加和，单位kg，生物量计算公式参见生物量计算行业标准文件夹下的行业标准文件和相关论文。 平均数高：样地平均树高为所有单木的树高平均值。
钱凤
植被荧光自动观测系统架设于重庆市北碚区虎头村喀斯特生态系统野外观测研究站（106.3191E, 29.7627N），观测系统距离地面垂直高度为10 m，下垫面为桂花树等绿化乔木。荧光自动观测系统采用QE65 Pro光谱仪，与LI7500RS涡度观测系统实现同步观测。全天候植被荧光观测系统是基于760nm 和687 nm 附近的O2-A和O2-B 暗线内外的波谱观测值，通过3FLD、SFM等算法提取日光诱导叶绿素荧光。本设备的核心工作是准同步地测量太阳入射辐照度和植被冠层上行的表观辐亮度。其中太阳入射辐照度通过带余弦校正器的光纤向上观测获取，植被冠层上行的表观辐亮度通过另一光纤观测冠层获取，然后数据通过光纤传输到主机，并进行运算。SIF观测时间长度：2020年10月1日至11月30日。其中，10月18日 数据缺失；10月8日、10月20日、11月20日 数据不全。SIF荧光观测数据单位：mW/m2/nm/sr
汤旭光
叶片采集地点分别选择在槽上、柑橘研究所、虎头村三个无人机飞行区域采集该地区优势物种的新鲜叶片，同时，叶片采集点与SPAD-2、LAI测量点、光合有效辐射测量点吻合。分别在虎头村采集105份样本，在槽上 采集180份样本，在柑橘研究所采集120份样本，共31个物种。高等植物光合作用过程中利用的光能是通过叶绿体色素(光合色素)吸收的。叶绿体色素由叶绿素a、叶绿素b、胡萝卜素和叶黄素组成。叶绿素不溶于水，溶于有机溶剂，可用多种有机溶剂，如丙酮、乙醇或二甲基亚砜等研磨提取或浸泡提取。叶绿色素在特定提取溶液中对特定波长的光有最大吸收，用分光光度计测定在该波长下叶绿素溶液的吸光度(也称为光密度)，再根据叶绿素在该波长下的吸收系数即可计算叶绿素含量。
钱凤
植被覆盖度指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。植被的覆盖度可分为高、中高、中、低四种覆盖类型。覆盖度的检测主要有地表实测法和遥感监测法。获得产品为地面测量点规则采集的清晰相片，相片包含植被和裸土或者植被和天空，相片中植被在整个相片中所占比例为该相片的植被覆盖度，相同地面测量点的植被覆盖度均值为该地面观测点的植被覆盖度。植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个重要指标，是描述生态系统的重要基础数据，也是区域生态系统环境变化的重要指示，对水文、生态、区域变化等都具有重要意义。植被覆盖度为植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，它的取值范围为0-1，植被越茂盛，覆盖度越大，反之越小，大于1或者小于0的值为错误值。
马明国
GLOBMAP叶面积指数产品 (Version 3) 提供了全球1981年以来的高一致性长时间序列叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)数据，产品持续更新。数据覆盖全球植被区域，空间分辨率为8km，采用经纬度坐标。产品基于AVHRR和MODIS数据定量融合反演得到，2000年前后分别为AVHRR和MODIS数据反演结果。算法首先基于MODIS地表反射率产品MOD09A1利用GLOBCARBON LAI算法(Deng et al., 2006)反演得到MODIS LAI序列，然后基于两个传感器的重叠观测构建AVHRR GIMMS NDVI与MODIS LAI像元级的关系，并基于该关系回溯反演了AVHRR LAI。
刘荣高
该数据集包括：大气顶射出长波辐射实时产品以及射出长波辐射实时产品。卫星 OLR 产品被广泛应用于气候模式输出参量即模式性能的评估。在中国气象界，OLR 资料被用于南海地区夏季风的监测，和西太平洋副高位置的确定。国际上 OLR 资料用于 ITCZ、ENSO 的监测和分析。为天气、气候模式及陆面模式提供输入及验证，为太阳能工业及森林草场火险监测预警提供地表太阳辐射分布信息。卫星 ULR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估，也用于地震诊断。
王志伟
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
该数据集提供了来自欧洲气象卫星 (EUMETSAT) MetOp-A 上的全球臭氧监测实验 2 (GOME-2) 仪器的叶绿素估计值的 2 级 (L2) 太阳诱导荧光 (SIF)数据，光谱分辨率约为 0.5 nm，并且波长在 734 和 758 nm 之间。 GOME-2 以约 40 公里 x 80 公里或创纪录的 40 公里 x 40 公里的分辨率在轨道基础上覆盖约 70 至 -57 度纬度之间的全球陆地。数据为 2007 年 2 月 1 日至 2018 年 1 月 31 日期间的数据。每个文件包含每日原始和偏差调整的太阳诱导荧光、质量控制信息和辅助数据。 SIF 测量可以提供有关植被功能状态的信息，包括光利用效率和全球初级生产力，可用于全球碳循环建模和农业应用。 GOME-2 SIF 产品由于信号电平低而具有固有的噪声，并且仅经过了有限的验证。该数据集中包含 3773 个 netCDF (*.nc) 格式的数据文件。数据变量被格式化为符合 CF 元数据约定的轨迹。本数据集提供的为中国长江上游的日平均SIF数据。
Joanna Joiner, Yasuko Yoshida, Philipp Koehler, Christian Frankenberg, Nicholas C. Parazoo
该数据集提供了中国长江上游的二级（L2）太阳诱导荧光（SIF）的叶绿素估计值，该估计值来自欧洲航天局（ESA）环境卫星（Envisat）上的Scanning Imaging Absorption spectroMeter for Atmospheric CartograpHY（SCIAMACHY）仪器，光谱分辨率约0.5纳米，波长在734-758纳米之间。提供了从2003-01-01到2012-04-08期间的数据。每个文件都包含每天的原始和偏差调整的太阳诱导荧光，以及质量控制信息和辅助数据。本数据集为740 nm处反演的SIF。
Joanna Joiner, Yasuko Yoshida, Philipp Koehler, Christian Frankenberg, Nicholas C. Parazoo
该数据集以0.05度（赤道约5公里）的空间分辨率和16天的时间分辨率提供了2014年9月至2020年7月的中国西南地区连续的全球平均日太阳诱导叶绿素荧光（SIF）数据。该产品来自于轨道碳观测站-2（OCO-2）的SIF观测，通过对OCO-2的原生SIF观测和沿OCO-2轨道的MODIS BRDF校正的七波段表面反射率进行人工神经网络（ANN）训练而产生。然后，根据MODIS反射率和土地覆盖率，将训练好的ANN模型应用于预测OCO-2的空白区域的平均每日SIF（mW/m2/nm/sr）。该框架按生物群落和16天的时间步骤进行分层。
Longlong Yu, Jiaming Wen, Christine Yao-Yun Chang, Christian Frankenberg, Ying Sun
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
The Global Land Evaporation Amsterdam Model（GLEAM）是一套根据卫星观测分别估算陆地蒸发的不同组成部分的算法。GLEAM 中的 Priestley 和 Taylor 方程根据对地表净辐射和近地表气温的观测来计算蒸散发。该产品的时间分辨率是每天，空间分辨率0.25° x 0.25°，数据格式为netCDF。时间跨度1980-2021。该数据集为合理分配区域水资源提供科学依据。
ir. Akash Koppa
NASA全球陆地数据同化系统(GLDAS)的目标是通过生成摄取卫星和地基的最佳地表状态和通量场观测数据产品，使用先进的陆地表面建模和数据同化技术。GLDAS驱动多个离线的(不耦合的)对大气)的陆面模型，集成了大量的观测数据，并在全球范围内以高分辨率(2.5°到1公里)执行土地信息系统(LIS)。该产品的时间分辨率是三小时，空间分辨率0.25° x 0.25°，数据格式为tif。时间跨度2000-01-01至2022-07-01。该数据集为合理分配区域水资源提供科学依据。
NASA
此版本的亮点是改进了时间和空间覆盖范围，因为它包含了3个新的主动和被动传感器（所有传感器的上升和下降立交桥的观测值首次合并到此版本中）。验证表明，新版本是迄今为止最准确的ESA CCI SM产品。它提供了从1978年到2021年的全球数据。 算法更新包括以下内容： 包括新的风云 3C、3D 和 ASCAT-C 传感器 LPRM v7.1 改进了 LPRM 的模型参数化。这适用于所有无源传感器，但使用 LPRM v06.2 的 SMOS 和 SMAP 除外 所有无源传感器的日间观测值现在都包含在合并中 包括一个新的可选标志，用于贫瘠的地面 使用年内偏置校正方法协调传感器 产品的时间范围将延长至2021年底。 本数据在原始数据（主被动联合版本）的基础上对数据进行裁剪，裁剪范围为西南地区。
Wouter Dorigo
GRACE ，Gravity Recovery and Climate Experiment，由 NASA 和德国宇航中心（DLR）联合研制。提供Mascon RL06 版本的等效液态水估计的数据，数据提供商分别为美国德克萨斯大学空间研究中心 (CSR)，喷气动力实验室 (JPL)和戈达德空间飞行中心 (GSFC)。空间分辨率分别为0.25°，0.5°和0.5°。对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到长江中上游地区GRACE月度海量网格数据（2002-2022），以geotiff文件格式保存。其数据真实可靠，是目前GRACE用于估计陆地水储量变化的主要数据。
D. N. Wiese, D.-N. Yuan, C. Boening, F. W. Landerer, M. M. Watkins, Himanshu Save,Srinivas Bettadpur,Byron D. Tapley, Bryant D. Loomis,Denis Felikson,Terence J. Sabaka,Brooke Medley
MOD16A2 Version 6蒸散发/潜热通量产品是一个8天合成数据集，以500米(m)像素分辨率生成。用于MOD16数据产品收集的算法基于Penman-Monteith方程的逻辑，其中包括每日气象再分析数据的输入以及中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感数据产品，如植被特性动态、反照率和土地覆盖。MOD16A2产品提供了复合蒸散(ET)层、潜热通量(LE)层、电位ET (PET)层和电位LE (PLE)层以及质量控制层。每个MOD16A2颗粒还可使用两个低分辨率浏览图像ET和LE。两个蒸散层(ET和PET)的像元值是综合周期内所有8天的像元值之和，两个潜热层(LE和PLE)的像元值是综合周期内所有8天的像元值平均值。注意，每年的最后一次采集周期是5或6天的综合周期，具体取决于年份。
NASA, Steve Running
本数据集是一个包含10年（2010-2019）的全球日尺度地表土壤水分数据集，分辨率为36 km，采用EASE-Grid2投影坐标系，数据单位为m3/m3. 数据集采用Yao et al.(2017，2021)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到FY-3B/MWRI，利用人工神经网络方法，以SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以FY-3B/MWRI的亮温为输入，最终输出长时序土壤水分数据。土壤水分精度和SMAP接近，达到5%左右。（ 全球14个密集观测站网的验证精度 ）。
卢麾,, 姚盼盼, 赵天杰, 武胜利, 施建成
总初级生产力（Gross primary productivity, GPP）是指单位时间内植物通过光合作用吸收CO2过程固定的有机碳量。中国长江上游MODIS植被总初级生产力产品数据集是基于MOD17A2H产品（版本006）裁剪拼接得到的。该数据产品提供了估算的GPP数值，可以作为数据模型的输入，计算陆地能源、碳、水循环过程和植被的生物地球化学。时间范围为2000年2月18日到2022年8月30日，空间分辨率为500m，时间分辨率为8天累积综合值，数据坐标系为WGS84地理坐标系。
美国国家航空航天局
植被净初级生产力（NPP）是植物光合作用有机物质的净创造，是表征陆地生态过程的关键参数，已成为理解地表碳循环过程不可缺少的部分。中国长江上游500mMODIS植被净初级生产力产品数据集基于MOD17A3HGF产品（版本6.1）裁剪拼接得到的。该产品改进并填补了MOD17的空白，根据每个像素的质量控制（QC）标签，清理了8天叶面积指数和光合有效辐射分数（LAI/FPAR）的低质量输入，已广泛应用于土地利用评价、区域生态规划、植被长势监测等方面。时间范围为2001年到2021年，空间分辨率为500m，时间分辨率为每年，数据坐标系为WGS84地理坐标系。
美国国家航空航天局
该数据集包括：射出长波辐射(OLR)，地表下行长波辐射(DLR)，地面入射太阳辐射(SSI)，地表上行长波辐射(ULR)。所有数据均来自于风云卫星遥感数据服务网。其中，卫星 OLR 产品被广泛应用于气候模式输出参量即模式性能的评估。在中国气象界，OLR 资料被用于南海地区夏季风的监测，和西太平洋副高位置的确定。国际上 OLR 资料用于 ITCZ、ENSO 的监测和分析。卫星 DLR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估。SSI为入射到地表的太阳辐射通量密度（单位：瓦/平方米），具体指地球表面 水平面上单位时间单位面积接收到的总的太阳辐射能，包括直接太阳辐射和漫射辐射。为天气、气候模式及陆面模式提供输入及验证，为太阳能工业及森林草场火险监测预警提供地表太阳辐射分布信息。卫星 ULR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估，也用于地震诊断。
吴晓
中国西南地区（四川，重庆，云南，贵州）Landsat8地表反射率数据集的数据集是基于 Landsat 8 OLI/TIRS 传感器得到的，该数据的表面反射率已经经过了大气校正。这些图像的波段包含 了5 个可见和近红外 (VNIR) 波段和 2 个短波红外 (SWIR) 波段，处理为正射校正表面反射率；以及两个热红外 (TIR) 波段，处理为正射校正亮温。数据时间分辨率为月尺度，并经过了去云处理。时间范围为2013年3月到2021年12月，数据坐标系为WGS84地理坐标系。
马明国
NASA全球陆地数据同化系统(GLDAS)的目标是通过生成摄取卫星和地基的最佳地表状态和通量场观测数据产品，使用先进的陆地表面建模和数据同化技术。GLDAS驱动多个离线的(不耦合的)对大气)的陆面模型，集成了大量的观测数据，并在全球范围内以高分辨率(2.5°到1公里)执行土地信息系统(LIS)。该产品的时间分辨率是三小时，空间分辨率0.25° x 0.25°，数据格式为tif。时间跨度2000-01-01至2022-07-01。该数据集为合理分配区域水资源提供科学依据。
NASA
MERRA-2是从1980年开始的NASA大气再分析。它取代了最初的MERRA再分析使用升级版的Goddard地球观测系统模型，版本5 (GEOS-5)数据同化系统。MERRA-2包括对全局统计插值(GSI)分析方案。该产品的时间分辨率是一小时，空间分辨率0.5° x 0.625°，数据格式为netCDF。时间跨度1980-01-01 至 2022-09-01。该数据集为合理分配区域水资源提供科学依据。
NASA
MERRA-2是从1980年开始的NASA大气再分析。它取代了最初的MERRA再分析使用升级版的Goddard地球观测系统模型，版本5 (GEOS-5)数据同化系统。MERRA-2包括对全局统计插值(GSI)分析方案。该产品的时间分辨率是一小时，空间分辨率0.5° x 0.625°，数据格式为netCDF。时间跨度1980-01-01 至 2022-09-01。该数据集为合理分配区域水资源提供科学依据。
NASA
总初级生产力（Gross primary productivity, GPP）是指单位时间内植物通过光合作用吸收CO2过程固定的有机碳量。中国西南地区500mMODIS植被总初级生产力产品数据集是基于MOD17A2H产品（版本006）裁剪拼接得到的。该数据产品提供了估算的GPP数值，可以作为数据模型的输入，计算陆地能源、碳、水循环过程和植被的生物地球化学。时间范围为2000年2月18日到2022年8月30日，空间分辨率为500m，时间分辨率为8天累积综合值，数据坐标系为WGS84地理坐标系。
美国国家航空航天局
植被净初级生产力（NPP）是植物光合作用有机物质的净创造，是表征陆地生态过程的关键参数，已成为理解地表碳循环过程不可缺少的部分。中国西南地区500mMODIS植被净初级生产力产品数据集基于MOD17A3HGF产品（版本6.1）裁剪拼接得到的。该产品改进并填补了MOD17的空白，根据每个像素的质量控制（QC）标签，清理了8天叶面积指数和光合有效辐射分数（LAI/FPAR）的低质量输入，已广泛应用于土地利用评价、区域生态规划、植被长势监测等方面。时间范围为2001年到2021年，空间分辨率为500m，时间分辨率为每年，数据坐标系为WGS84地理坐标系。
美国国家航空航天局
