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
植被指数可以准确反映地表植被覆盖状况。目前，基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等研究中得到了广泛的应用。该数据集是基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，采用最大值合成法生成的1998年以来的年度植被指数数据集。该数据集有效反映了地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。
徐新良
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
GlobeLand30数据研制所使用的分类影像主要是30米多光谱影像，包括美国陆地资源卫星(Landsat)的TM5、ETM+、OLI多光谱影像和中国环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像，2020版数据还使用了16米分辨率高分一号(GF-1)多光谱影像。它采用WGS-84坐标系，共包括10个一级类型，分别是耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。GlobeLand30 V2010数据的总体精度为83.50%，Kappa系数0.78；V2020数据的总体精度为85.72%，Kappa系数0.82。
陈军
1985-2020年土地覆盖精细产品（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。
刘良云
作为农林生产、土地政策、城市建设、抵御洪涝、火灾防范和传染病传播模拟等方面的重要基础数据，GLASS-GLC也将服务于生态和资源环境的评估、管理和决策，为联合国可持续发展目标的实现提供支持。5kmGLASS土地覆盖数据集是从1982年到2015年土地覆盖长期动态的首次记录。它使用最新版本的GLASS (全球陆地卫星) CDRs (气候数据记录)构建，并在Google Earth Engine ( GEE )平台上生成。包括农田、森林、草地、灌丛、苔原、荒地、雪/冰7类的34年平均总体精度为82.81 %。
Liu Han
