本数据是本项目成员依据高分辨率对地观测国家重点项目（21-Y20B01-9001-19/22），在重庆市北碚区虎头山区域进行地物波谱反射率的实地测量，在研究区域内进行优化布设共设置10个观测点，涵盖多种地物包括桂花林、草地、琵琶林和灌丛等。每次观测在上午10:00至下午16:00之间进行且无云层遮盖的天气条件下，每个观测点进行一天内观测两次，每次记录10条波谱曲线，观测周期试天气情况而定，最终汇总数据。
汤旭光
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
该数据集提供了描述陆地表面的地图，分为22个类别，这些类别已经使用联合国粮农组织( FAO)的土地覆盖分类系统(LCCS)定义。除了土地覆盖(LC)地图外，还制作了四个质量标志，以记录分类和变化检测的可靠性。 为了保证连续性，这些土地覆盖图与欧洲空间局(ESA)气候变化倡议(CCI)制作的1990年代至2015年的全球年度LC图系列一致，也可在ESA CCI LC Viewer上获取。为了产生这个数据集，整个中分辨率成像光谱仪(MERIS)从2003年到2012年的全分辨率和低分辨率档案首先被分类成一个独特的10年基线LC图。然后利用(i) 1992-1999年的高级甚高分辨率辐射计(AVHRR)时间序列、(ii) 1998-2012年的SPOT-vegetation (SPOT-VGT)时间序列和(iii) 2013年的PROBA-vegetation (PROBA-V)和Sentinel-3 OLCI (S3OLCI)时间序列的变化来反演和更新。 除了气候建模社区之外，该数据集的长期一致性、年度更新和全球范围内的高度专题细节使其在土地核算、森林监测和荒漠化等众多应用以及科学研究方面具有吸引力。
欧空局
本数据集包含2017-2022年重庆市酉阳县泔溪镇石漠化治理区地下水水化学演变数据，包括表层岩溶泉老泉与地下河出口龙洞塘的电导率、溶解氧、pH、水温、水位及降水量数据，数据记录的时间间隔为15分钟。其中，老泉的数据记录时间较早（2017年5月-至今），龙洞塘地下河的数据记录时间较晚（2018年-至今），野外在线仪器运行稳定，记录数据保持较好的连续性。该数据为了解和研究石漠化地区地下水的时空变化特征及水资源保护提供第一手的资料。
杨琰
本数据集包含2017-2022年重庆市酉阳县泔溪镇石漠化治理区地下水水化学演变数据，包括表层岩溶泉老泉与地下河出口龙洞塘的电导率、溶解氧、pH、水温、水位及降水量数据，数据记录的时间间隔为15分钟。其中，老泉的数据记录时间较早（2017年5月-至今），龙洞塘地下河的数据记录时间较晚（2018年-至今），野外在线仪器运行稳定，记录数据保持较好的连续性。该数据为了解和研究石漠化地区地下水的时空变化特征及水资源保护提供第一手的资料。
杨琰
本数据集包含2017-2022年重庆市酉阳县泔溪镇石漠化治理区地下水水化学演变数据，包括表层岩溶泉老泉与地下河出口龙洞塘的电导率、溶解氧、pH、水温、水位及降水量数据，数据记录的时间间隔为15分钟。其中，老泉的数据记录时间较早（2017年5月-至今），龙洞塘地下河的数据记录时间较晚（2018年-至今），野外在线仪器运行稳定，记录数据保持较好的连续性。该数据为了解和研究石漠化地区地下水的时空变化特征及水资源保护提供第一手的资料。
杨琰
本数据集包含2017-2022年重庆市酉阳县泔溪镇石漠化治理区地下水水化学演变数据，包括表层岩溶泉老泉与地下河出口龙洞塘的电导率、溶解氧、pH、水温、水位及降水量数据，数据记录的时间间隔为15分钟。其中，老泉的数据记录时间较早（2017年5月-至今），龙洞塘地下河的数据记录时间较晚（2018年-至今），野外在线仪器运行稳定，记录数据保持较好的连续性。该数据为了解和研究石漠化地区地下水的时空变化特征及水资源保护提供第一手的资料。
杨琰
