稳定连续的长时序地表土壤水分数据集对于全球环境和气候变化监测等都非常重要。SMAP等卫星搭载的L波段辐射计能提供目前最优精度的全球地表土壤水分观测，但其数据记录的短时间限制了其在长期研究中的应用；而AMSR-E和AMSR2系列传感器能提供长时序多频段辐射计观测（C、X和K波段）。本数据集是一个20年（2002/07/27~2022/08/31）的全球连续一致的地表土壤水分数据集，分辨率为日尺度的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)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到AMSR-E/2，以目前卫星最优精度的SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以AMSR-E/2的亮温为输入，最终输出长时序土壤水分数据。该数据集能够重现SMAP土壤水分的时空分布，精度与SMAP土壤水分产品相当；同时该数据集精度优于AMSR-E和AMSR2的官方土壤水分产品，通过全球14个密集观测站网的地面观测验证表明，其土壤水分精度为5%左右。该全球长时序数据集目前时间覆盖20年，随着AMSR2的持续在轨观测以及即将发射的后继AMSR3任务，该数据集是可延长的，为气候极端事件、趋势分析和年代际变化的长时序研究提供支持。
姚盼盼, 卢麾
数据集包含2002年至2018年中国陆地土壤水分数据，单位为m³/m³，时间分辨率为月，空间分辨率为0.05°。它由3个被动微波遥感产品制成：日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的 AMSR-E 的 Level 3 土壤水分数据和 AMSR2 的 Level 3 土壤水分数据，以及由法国农业科学研究院（INRA）和法国空间生物圈研究中心（CESBIO）研发的 SMOS 产品的土壤水分数据。为了应对被动微波土壤水分产品空间分辨率低的不足，研究人员基于温度植被干旱指数（TVDI）建立了空间权重分解（SWD）模型，其中，TVDI由中分辨率成像光谱仪（MODIS）的地表温度（LST）MYD11C3数据和归一化植被指数（NDVI）MYD13C2数据计算而来。整体而言，降尺度的土壤水分产品与实地测量结果一致（R >0.78），且均方根误差较低（ubRMSE < 0.05 m³/m³），这表明数据在整个时间序列中具有良好的准确性。数据集可以广泛应用于水文及干旱监测，并且可以作为生态和其他地球物理模型的重要输入参数。本数据集在元数据集的基础上进行裁剪，获取长江上游地区土壤水分数据。
毛克彪
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
基于微波数据同化的中国土壤水分数据集包含2002-2011年3层土壤水分数据（0-5cm，5-20cm，20-100cm）。数据采用Yang et al.(2007) 发展的自动标定参数的陆面同化系统（ITPLDAS），以中国区域高时空分辨率的地面气象要素数据集（ITP-forcing数据集）驱动陆面过程模型SiB2，同化AMSR-E 卫星观测亮温，输出三层土壤水分数据。土壤水分均方根误差：5%VWC（在青藏高原那曲和玛曲的评估精度）。
阳坤
MOD13Q1.061数据每16天生成一次，空间分辨率为250米(m)，为三级产品。MOD13Q1产品提供了归一化植被指数(NDVI)及增强植被指数(Enhanced vegetation Index, EVI)。算法从16天期间的所有获取中选择最佳可用像素值。使用的标准是低云层，低视角，和最高的NDVI/EVI值。除了植被层和两个质量层，HDF 文件具有 MODIS 反射波段 1（红色）、2（近红外）、3（蓝色）和 7（中红外），以及四个观测层。
Steve Running
该数据集是使用τ-ω模型，结合欧洲航天局(ESA) SMOS任务的微波成像辐射计(MIRAS)在H和V极化L波段(1.4 GHz)获得的TB反演得到的。在TB上应用阈值和2-sigma标准来过滤无效数据。基于这些干扰的建模方法的RFI标志来用于屏蔽受污染的像素。由于SMOS数据的分辨率较粗(在25 - 60公里之间)，一个像素内的土壤和植被并不均匀。每个像素TB是每一种植被和土壤类型覆盖率加权的散射总和。该数据空间分辨率为25 km，时间分辨率为1天。
Ahmad Al Bitar
VODCA VOD结合了多个传感器 (SSM/ITMI、AMSR-E、Windsat和AMSR-2) 的VOD数据集，以涵盖1987-2017年期间的长期VOD评估来补充现有产品。在聚合之前，这些数据集都利用LPRM重新缩放到AMSR-E中，以消除它们之间的系统差异。该产品为其中的ku波段(~19 GHz, 1987 - 2017)产品。空间分辨率为0.25°，时间分辨率为1天，数据格式为.tif。
Leander Moesinger
LPDR是从美国国家航空航天局(美国航空航天局) Aqua 卫星上的先进微波扫描辐射计-地球观测系统(AMSR-E)仪器和 JAXA GCOM-W1卫星上的先进微波扫描辐射计2(AMSR2)传感器在H和V偏振下X波段(10.7 GHz)获得的TB中计算VOD。该数据以25 km空间分辨率提供了长期(2002年6月至2021年12月)的全球关键环境观测记录，时间分辨率为1天，数据格式为EASE_Grid。其中辅助质量控制(QC)位标志文件记录每个25公里网格单元内的平均土地覆盖，并指示其他质量因素，包括丢失Tb观测的非检索条件、冻结表面、积雪覆盖、主动降雨，以及在10.7和18.7 GHz通道中识别的射频干扰(RFI)。
Jinyang Du, John S. Kimball
中国陆地生态系统类型空间分布数据包括1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015五年的数据，在遥感解译获取的1：10万比例尺土地利用/土地覆盖数据的基础上，通过对各生态系统类型进行辨识和研究，经过分类处理形成多期中国陆地生态系统类型空间分布数据集，具体划分为7大生态系统类型：（1）农田生态系统（2）森林生态系统（3）草地生态系统（4）水体与湿地生态系统（5）荒漠生态系统（6）聚落生态系统（7）其它生态系统
中国科学院资源环境科学与数据中心
”中国1km陆地生态系统服务价值空间分布数据集“是以全国陆地生态系统类型遥感分类数据为基础，参考谢高地等生态服务价值当量因子法，估算的全国2000年、2005、2010年、2015年和2020年这5个年度的供给服务（食物生产、原料生产、水资源供给）、调节服务（气体调节、气候调节、净化环境、水文调节）、支持服务（土壤保持、维持养分循环、生物多样性）和文化服务（美学景观）共4大类，11种生态系统服务的价值。
徐新良
