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
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。
顾松巍, 欧空局哥白尼数据中心
GRACE ，Gravity Recovery and Climate Experiment，由 NASA 和德国宇航中心（DLR）联合研制。提供Mascon RL06 版本的等效液态水估计的数据，数据提供商分别为美国德克萨斯大学空间研究中心 (CSR)，喷气动力实验室 (JPL)和戈达德空间飞行中心 (GSFC)。空间分辨率分别为0.25°，0.5°和0.5°。对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到中国西南地区GRACE月度海量网格数据（2002-2022），以geotiff文件格式保存。其数据真实可靠，是目前GRACE用于估计陆地水储量变化的主要数据。
D. N. Wiese, D.-N. Yuan, C. Boening, F. W. Landerer, M. M. Watkins, Himanshu Save,Srinivas Bettadpur,Byron D. Tapley, Bryant D. Loomis,Denis Felikson,Terence J. Sabaka,Brooke Medley
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
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
NASA全球陆地数据同化系统(GLDAS)的目标是通过生成摄取卫星和地基的最佳地表状态和通量场观测数据产品，使用先进的陆地表面建模和数据同化技术。GLDAS驱动多个离线的(不耦合的)对大气)的陆面模型，集成了大量的观测数据，并在全球范围内以高分辨率(2.5°到1公里)执行土地信息系统(LIS)。该产品的时间分辨率是三小时，空间分辨率0.25° x 0.25°，数据格式为tif。时间跨度2000-01-01至2022-07-01。该数据集为合理分配区域水资源提供科学依据。
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
NASA全球陆地数据同化系统(GLDAS)的目标是通过生成摄取卫星和地基的最佳地表状态和通量场观测数据产品，使用先进的陆地表面建模和数据同化技术。GLDAS驱动多个离线的(不耦合的)对大气)的陆面模型，集成了大量的观测数据，并在全球范围内以高分辨率(2.5°到1公里)执行土地信息系统(LIS)。该产品的时间分辨率是三小时，空间分辨率0.25° x 0.25°，数据格式为tif。时间跨度2000-01-01至2022-07-01。该数据集为合理分配区域水资源提供科学依据。
NASA
