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
中国2421个国家级气象站点空间分布数据集是中国2421个国家级气象观测站点空间分布数据，数据来源是中科院资源环境科学与数据中心。气象站分为国家基准气象站、国家基本气象站和国家一般气象站共三类；它的类型是中国气象局根据地理分布、区域气候代表性等进行确定的。国家基本气象站（基本站）：大多担负区域或国家气象情报交换任务，是国家天气气候站网中的主体。国家一般气象站（一般站）：获取的观测资料主要用于本省(区、市)和当地的气象服务，也是国家天气气候站网观测资料的补充。
中国科学院资源环境科学与数据中心
哨兵2号（Sentinel-2）包含两颗卫星，两颗相同的SENTINEL-2卫星同时运行，相位差180°，在平均海拔786 km的太阳同步轨道上运行。每个SENTINEL-2卫星在其轨道上的位置由双频全球导航卫星系统（GNSS）接收器测量。通过专用推进系统维持轨道精度。每颗卫星配备了最先进的多光谱成像仪（Multi Spectral Instrument ，MSI），可提供高分辨率的光学成像。分辨率为25米，覆盖波段13个（本数据经过筛选保留了常用的8个波段-2、3、4、5、6、8、8A）。可有效用于土地利用和变化检测制图、提供土地覆盖的支持、救灾支持、气候变化监测等。
欧空局哥白尼数据中心
PALSAR拼接数据产品是通过JAXA对PALSAR和PALSAR-2的全球基本观测方案观察到的SAR反向散射图像的长路径组合而成的。以Gamma-0背向散射的形式提供的，其地理坐标为0.8秒（在赤道约为25米）的像素间距。时间间隔为年度，PALSAR-2的拼接数据可用于2015-2021年的时间段，PALSAR的拼接数据可用于2007-2010年。本数据经过数据筛选，数据裁剪等操作，获取了长江中上游地区HH和HV极化的ALOS PALSAR-2的数据。可用于P波段微波应用的研究。
ALOS-2/ALOS Science Project, ALOS-2/ALOS Science Project
样地内林木起测胸径拟采用5cm，称为样木，不观测胸径小于5cm的小树，需要记录小树的株数。 树种识别：基于调查人员的树木学知识结合林场造林资料识别树种。 胸径测量：采用胸径尺，观测1.3m高度处的样木胸径，若被测单木位于山坡上，调查人员应站在上坡位置进行测量。 树高测量：采用激光测高计，测量样木根部到样地顶部之间的垂直距离。 枝下高测量：利用激光测高仪进行单木枝下高的测量。 生物量计算：样地生物量是每个样地单木生物量加和，单位kg，生物量计算公式参见生物量计算行业标准文件夹下的行业标准文件和相关论文。 平均数高：样地平均树高为所有单木的树高平均值。
钱凤
植被荧光自动观测系统架设于重庆市北碚区虎头村喀斯特生态系统野外观测研究站（106.3191E, 29.7627N），观测系统距离地面垂直高度为10 m，下垫面为桂花树等绿化乔木。荧光自动观测系统采用QE65 Pro光谱仪，与LI7500RS涡度观测系统实现同步观测。全天候植被荧光观测系统是基于760nm 和687 nm 附近的O2-A和O2-B 暗线内外的波谱观测值，通过3FLD、SFM等算法提取日光诱导叶绿素荧光。本设备的核心工作是准同步地测量太阳入射辐照度和植被冠层上行的表观辐亮度。其中太阳入射辐照度通过带余弦校正器的光纤向上观测获取，植被冠层上行的表观辐亮度通过另一光纤观测冠层获取，然后数据通过光纤传输到主机，并进行运算。SIF观测时间长度：2020年10月1日至11月30日。其中，10月18日 数据缺失；10月8日、10月20日、11月20日 数据不全。SIF荧光观测数据单位：mW/m2/nm/sr
汤旭光
叶片采集地点分别选择在槽上、柑橘研究所、虎头村三个无人机飞行区域采集该地区优势物种的新鲜叶片，同时，叶片采集点与SPAD-2、LAI测量点、光合有效辐射测量点吻合。分别在虎头村采集105份样本，在槽上 采集180份样本，在柑橘研究所采集120份样本，共31个物种。高等植物光合作用过程中利用的光能是通过叶绿体色素(光合色素)吸收的。叶绿体色素由叶绿素a、叶绿素b、胡萝卜素和叶黄素组成。叶绿素不溶于水，溶于有机溶剂，可用多种有机溶剂，如丙酮、乙醇或二甲基亚砜等研磨提取或浸泡提取。叶绿色素在特定提取溶液中对特定波长的光有最大吸收，用分光光度计测定在该波长下叶绿素溶液的吸光度(也称为光密度)，再根据叶绿素在该波长下的吸收系数即可计算叶绿素含量。
钱凤
植被覆盖度指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。植被的覆盖度可分为高、中高、中、低四种覆盖类型。覆盖度的检测主要有地表实测法和遥感监测法。获得产品为地面测量点规则采集的清晰相片，相片包含植被和裸土或者植被和天空，相片中植被在整个相片中所占比例为该相片的植被覆盖度，相同地面测量点的植被覆盖度均值为该地面观测点的植被覆盖度。植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个重要指标，是描述生态系统的重要基础数据，也是区域生态系统环境变化的重要指示，对水文、生态、区域变化等都具有重要意义。植被覆盖度为植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，它的取值范围为0-1，植被越茂盛，覆盖度越大，反之越小，大于1或者小于0的值为错误值。
马明国
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
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
