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
本数据集中的数据，为长江上游及西南周边地区12.5米ALOS数字高程模型(DEM)分幅数据。数据源于Alaska Satellite Facility (ASF)的Advanced Land Observing Satellite (ALOS) PALSAR 的高分辨率地面校正数据。 数据格式为TIF，空间分辨率为12.5米，坐标系统为WGS_1984_UTM分带投影。数据范围包括覆盖长江上游、西南及周边地区，从行政区角度，它包括重庆、四川、贵州、云南、广西全境，以及西藏东部，青海甘肃陕西南部，广东西部，海南岛，湖南及湖北西部。数据以分幅形式存在，若需要相邻的多幅数据，则应在下载后w对数据进行镶嵌处理。数据可用于各类地形分析。
田永中, ASF DAAC
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
本数据集主要基于中高分辨率（30m）的Landsat8遥感数据集，选择成都市七环内地区为研究区域，采用随机森林的分类方法，解译提取了该区域2020年的水田、旱地、草地、林地、建设用地、水域及水利设施用地及其他用地共7种土地利用类型，并计算了混淆矩阵、总体精度与Kappa系数以验证精确性，其数据精度与同类型和同级别的产品精度相近。该数据可以用于成都市土地资源和现状调查具有重要支撑作用，对于了解成都市土地利用格局研究也具有重要意义。
孙莹
改革开放以来，中国经济的快速发展对土地利用模式产生了深刻的影响。同时，中国又具有复杂的自然环境背景和广阔的陆地面积，其土地利用变化不仅对国家发展，还对全球环境变化产生了重要的影响。为了恢复和重建我国土地利用变化的现代过程，更好地预测、预报土地利用变化趋势，中国科学院在国家资源环境数据库基础上，以美国陆地卫星Landsat遥感影像数据作为主信息源，通过人工目视解译，建成了国家尺度1：10比例尺多时期土地利用/土地覆盖专题数据库。2015年中国土地利用现状遥感监测数据库是以美国陆地卫星Landsat遥感影像作为主要信息源，通过人工目视解译构建的国家尺度1：10比例尺土地利用/土地覆盖专题数据库，精度为30米。数据采用二级分类系统，一级分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地6类，二级在一级类型基础上进一步分为25个类型。
徐新良
GLOBMAP叶面积指数产品 (Version 3) 提供了全球1981年以来的高一致性长时间序列叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)数据，产品持续更新。数据覆盖全球植被区域，空间分辨率为8km，采用经纬度坐标。产品基于AVHRR和MODIS数据定量融合反演得到，2000年前后分别为AVHRR和MODIS数据反演结果。算法首先基于MODIS地表反射率产品MOD09A1利用GLOBCARBON LAI算法(Deng et al., 2006)反演得到MODIS LAI序列，然后基于两个传感器的重叠观测构建AVHRR GIMMS NDVI与MODIS LAI像元级的关系，并基于该关系回溯反演了AVHRR LAI。
刘荣高
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
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
MOD16A2 Version 6蒸散发/潜热通量产品是一个8天合成数据集，以500米(m)像素分辨率生成。用于MOD16数据产品收集的算法基于Penman-Monteith方程的逻辑，其中包括每日气象再分析数据的输入以及中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感数据产品，如植被特性动态、反照率和土地覆盖。MOD16A2产品提供了复合蒸散(ET)层、潜热通量(LE)层、电位ET (PET)层和电位LE (PLE)层以及质量控制层。每个MOD16A2颗粒还可使用两个低分辨率浏览图像ET和LE。两个蒸散层(ET和PET)的像元值是综合周期内所有8天的像元值之和，两个潜热层(LE和PLE)的像元值是综合周期内所有8天的像元值平均值。注意，每年的最后一次采集周期是5或6天的综合周期，具体取决于年份。
NASA, Steve Running
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
中国西南地区（四川，重庆，云南，贵州）Landsat8地表反射率数据集的数据集是基于 Landsat 8 OLI/TIRS 传感器得到的，该数据的表面反射率已经经过了大气校正。这些图像的波段包含 了5 个可见和近红外 (VNIR) 波段和 2 个短波红外 (SWIR) 波段，处理为正射校正表面反射率；以及两个热红外 (TIR) 波段，处理为正射校正亮温。数据时间分辨率为月尺度，并经过了去云处理。时间范围为2013年3月到2021年12月，数据坐标系为WGS84地理坐标系。
马明国
