刘良云课题研发的1985-2020年地表覆盖精细产品（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
该NDVI数据集是最新发布的NOAA全球模拟和绘图项目（GIMMS，Global Inventory Monitoring and Modeling System）长时间序列（1981-2015）NDVI产品，版本号3g.v1。为了去除NDVI数据中的噪声，进行了最大化合成、多传感器对比纠正。该产品的时间分辨率是每月两次，空间分辨率8km，数据格式为geotiff。时间跨度1981年7月至2015年12月。该数据集在植被长期变化趋势分析中被广泛应用。该数据集是从全球数据集中将中国长江上游部分裁切出来，以便单独开展长江上游地区的研究分析。
NOAA
World Cover数据集是欧空局联合全球多家科研机构，共同制作的2020年全球10米土地覆盖产品；该数据产品分辨率为10米，是基于Sentinel-1和Sentinel-2数据进行制作，包括11中土地覆盖类别，分别为：林地、灌木、草地、耕地、建筑、荒漠、雪\冰、水体、湿地、红树林、苔藓\地衣，是在欧洲航天局WorldCover项目框架内生成，该项目是欧空局第5次地球观测网络计划(EOEP -5)的一部分。
欧空局
该数据产品是基于三十万景Landsat影像，结合现有产品自动稳定样本和目视解译样本生产获得，共包括9个一级类型，分别是：农田、森林、灌木、草地、水体、冰雪、荒地、不透水面、湿地；处理流程包括生成训练和测试样本、构建特征、检查分类和时空一致性，以及与其他产品准确性进行对比均在在GEE 平台上实施，以免于数据下载和管理；该数据集基于5463个独立参考样本，产品整体精度为79.31% ；CLCD数据集揭示了1985-2019年中国土地覆盖变化的趋势和模式：如不透水面（+148.71%）和地表水（+18.39%）的扩大，耕地（-4.85%）和草地（-3.29%）的减少，森林（+4.34%）的增加。总的来说，我们的结果反映了中国快速的城市化和一系列生态工程，揭示了在气候变化下人类活动对区域地表覆盖的影响
黄昕
本数据集是基于土壤剖面和样本汇编的机器学习方法对土壤属性进行预测，长江上游和西南地区范围的土壤属性（砂粒、粘粒、PH、体积密度、有机碳、质地等级）空间分布成图。水平空间分辨率为250m，垂直方向包括六个土层深度：0，10，30，60，100，200cm。格式为GeoTIFF，数据包含6个波段，其中第一到第六个波段依次为土壤粘粒含量在土层深度为0、10、30、60、100、200cm 的值，单位为%。
Tomislav Hengl
SoilGrids基于约150000个用于训练的土壤剖面和一堆158个基于遥感的土壤协变量（主要来自MODIS土地产品，SRTM DEM衍生物、气候图像和全球地形和岩性图）用于拟合机器学习方法的集合随机森林和梯度，在R包中实现的增强和多项式逻辑回归，对七个标准深度（0、5、15、30、60、100和200 cm）的标准数值土壤特性（有机碳、体积密度、氮、阳离子交换量、pH值、土壤质地含量和粗碎屑）进行了预测。
Tomislav Hengl
