SMOS INRA-CESBIO（SMOS-IC）算法由INRA（国家农学研究所）和CESBIO（生物空间研究中心）设计，用于执行SM和L-VOD的全球检索。SMOS-IC基于Wigneron等人（2017）中定义的L-MEB模型的双参数反转，并将像素视为同质。因此，SMOS-IC的设计基础与2级SM算法相同，但使用了一些简化。具体而言，SMOS-IC没有考虑与处理具有异质土地覆盖区域（森林覆盖区域）、天线模式和复杂SMOS视角几何形状的检索相关的校正。因此，SMOS-IC产品的主要目标之一是尽可能独立于辅助数据，以便更加稳健，并受上述修正中潜在不确定性的影响较小。SMOS-IC算法和数据集在费尔南德斯-莫兰等人（2017）中进行了描述。可用的土壤湿度产品是第2版，以25公里的EASEv2网格提供，为netcdf格式。本产品在元数据的基础上进行数据的裁剪，裁剪后区域为中国西南地区，格式为TIFF格式。
美国国家航空航天局
本数据来自2020年10月13日-30日在重庆市北碚区使用DL1000W仪器测量所得。北碚红外测温仪器安装基本情况：北碚红外测温仪器安装下垫面有3种类型，分别为水域，水泥地，棉花，安装地点均在柑研所及其附近。水域（共3个探头）安装时间为2020年10月13日，当天安装好之后即开机测量数据；水泥地（共3个探头）安装时间为2020年10月14日，当天安装好之后即开机测量数据；其中编号为“水泥#中间”的探头为同步当天架设； 棉花地（共3个探头）安装时间为2020年10月18日，当天安装好之后即开机测量数据。
黄雅君
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
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
版本10r是数据集的当前版本。OCO-2 SIF Lite文件包含偏差校正的太阳诱导叶绿素荧光以及聚合为每日文件的其他选择字段。轨道碳观测站是美国宇航局的第一个任务，旨在收集基于空间的大气二氧化碳测量值，其精度、分辨率和覆盖范围是表征控制其在大气中积累过程所需的精度、分辨率和覆盖范围。 OCO-2 项目使用携带单个仪器的 LEOStar-2 航天器。它包含三个高分辨率光谱仪，可同时测量 1.61 和 2.06 微米附近的近红外 CO2 和 0.76 微米的分子氧 (O2) A 波段中的反射阳光。该集合包括IMAP-DOAS预处理器的输出，该预处理器用于筛选官方XCO2产品以及从0.76微米O2 A波段检索太阳诱导荧光。IMAP-DOAS 预处理器与 ABO2 云屏幕一样，在操作 OCO-2 处理管道中实现。
NASA
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。本数据集为中国长江上游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。本数据集为中国长江上游月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。本数据集为中国长江上游8天时间分辨率的日光诱导叶绿素荧光数据。
Li Xing, Xiao Jingfeng
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
