该数据集由ERA5再分析资料驱动WRF模型模拟得到，采用三层嵌套进行模拟。该数据集的变量包括近地表气压（hPa）、10m风速（m/s）、2m温度（℃）、2m相对湿度（%）、下行短波辐射（W/m-2）、下行长波辐射（W/m-2）、降水量（mm/h）。数据为NETCDF格式，时间分辨率为1小时，水平空间分辨率为9 km，投影方式为兰伯特投影。该数据集可以为复杂山区重庆的陆面过程模拟提供高时空分辨率的大气驱动数据。
郎芹
该数据集是在ERA5再分析资料基础上再模拟得到，源于ECMWF。该数据集的变量包括近地表气压（hPa）、10m风速（m/s）、2m温度（K）、2m露点温度（K）、下行短波辐射（J m-2）、下行长波辐射（J m-2）、降水量（m/h）。数据为NETCDF格式，时间分辨率为1小时，水平空间分辨率为0.1°，投影方式为WGS84。该数据集可以为中国西南复杂山区的陆面过程模拟提供0.1度空间分辨率的大气驱动数据，用于陆面过程模拟。
郎芹
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
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
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
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
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
该数据集是清华大学地球系统科学系宫鹏团队基于团队2011年以来在全球30米地表覆盖制图中获得的经验和样本库建设方面的积累，结合10米分辨率Sentinel-2全球影像的王铮存储和免费获取，开发出了世界首套30米分辨率的全球地表覆盖产品-FROM-FLC30，该产品基于2017年在《科学通报》发表的全球首套多季节样本库（涵盖2014-2015年Landsat8影像，由专家解译得到的均匀覆盖全球的多季节样本），将该样本库中样本应用于2017年获取的Sentinel-2影像，采用随机森林分类器得到全球30米地覆盖制图。2015年共包括11个一级类和23个二级类，分别为：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水、冻土、不透水面、裸地、雪/冰、云；2017年包括10个一级类，分别为：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水、冻土、不透水面、裸地、雪/冰
宫鹏
MERRA-2 是 NASA 全球建模和同化办公室 (GMAO) 使用戈达德地球观测系统模型 (GEOS) 版本 5.12.4 制作的卫星时代全球大气再分析的最新版本数据集。随着气象同化的增强，MERRA-2 朝着 GMAO 的地球系统再分析目标迈出了重要的一步。MERRA-2 是第一个长期的全球再分析，用于同化基于空间的气溶胶观测并代表它们与气候系统中其他物理过程的相互作用。本数据集是MERRA-2中平均时间为每小时的二维数据收集，涵盖了1980年到2022年的时期，空间分辨率为0.5°*0.625°。该集合包含了中国西南地区的地表诊断数据，例如基流通量、地表温度、径流、表层土壤湿度、根区土壤湿度、表层水、根区层水和六层土壤温度等。数据字段使用从 00:30 UTC 开始的一小时中心时间进行时间标记，例如：00:30、01:30、...、23:30 UTC。
NASA
WorldPop 在全球和各个国家范围内，生成各种人口网格化数据产品，包括3弧秒的格网数据 (在赤道上约为100m). 人口数据生产主要方法是加权分区密度制图，该方法依赖于随机森林模型来生成预测加权层将人口数量重新分布到网格单元中。WorldPop项目为各个国家和许多地区，包括中美洲和南美洲、非洲和亚洲，提供了一个开放存取、透明记录的空间人口数据集档案，以支持发展、救灾和卫生应用。所有数据都可以从下载https://www.worldpop.org/project/list.
Andrew J. Tatem
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
30米全球地表覆盖数据GlobeLand30是中国研制的30米空间分辨率全球地表覆盖数据，2014年发布GlobeLand30 2000和2010版，2020版已完成。GlobeLand30数据采用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
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
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
ALOS (Advanced Land Observing Satellite)是日本的对地观测卫星，于2006年发射。ALOS卫星再有三个传感器：全色遥感立体测绘仪，先进可见光与近红外辐射计-2，相控阵型L波段合成孔径雷达。ALOS-12.5米DEM数据来自于ALOS卫星相控阵型L波段合成孔径雷达（PALSAR）采集，该传感器具有高分辨率、扫描式合成孔径雷达、极化三种观测模式。该数据的水平及垂直精度可达12.5米。
NASA
TanDEM-X 90m DEM是德国TanDEM-X任务在2010年至2015年期间获得的全球数字高程模型(DEM)数据，2015年完成数据的采集，2016年9月完成全球DEM的制作，其范围覆盖了南北两极之间的所有陆地，精度较高，绝对高程误差约1米。其在地球科学(地质学、冰川学、海洋学、气象学、水文学)、环境研究、土地利用、植被监测、城市和基础设施规划、制图，导航，后勤，危机管理，国防和安全等反面有广泛的应用。
German Aerospace Center
SRTM由美国太空总署（NASA）和国家测绘局（NIMA）联合测量。2000年2月11日，美国发射的“奋进”号飞机上搭载SRTM系统，共计进行了222小时23分钟的数据采集工作，获取北纬60度至南纬60度之间总面积超过1.19亿平方公里的雷达影像数据，覆盖地球80%以上的陆地表面。 SRTM系统获取的雷达影像制成了SRTM地形产品数据。此数据产品2003年开始公开发布，经历多修订，目前的数据修订版本为V4.1版本。该版本由CIAT（国际热带农业中心）利用新的插值算法得到的SRTM地形数据，此方法更好的填补了SRTM 90的数据空洞。SRTM地形数据按精度可以分为SRTM1和SRTM3，分别对应的分辨率精度为30米和90米数据。
NASA
该数据集是清华大学地球系统科学系宫鹏团队基于团队2011年以来在全球30米地表覆盖制图中获得的经验和样本库建设方面的积累，结合10米分辨率Sentinel-2全球影像的王铮存储和免费获取，开发出了世界首套10米分辨率的全球地表覆盖产品-FROM-FLC10，该产品基于2017年在《科学通报》发表的全球首套多季节样本库（涵盖2014-2015年Landsat8影像，由专家解译得到的均匀覆盖全球的多季节样本），将该样本库中样本应用于2017年获取的Sentinel-2影像，采用随机森林分类器得到全球10米地覆盖制图，共包括10一级类，分别是：耕地、林地、草地、湿地、灌木、水体、冻土、不透水面、冰/雪
宫鹏
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
