LPDR是利用τ-ω模型，从美国国家航空航天局(美国航空航天局) Aqua 卫星上的先进微波扫描辐射计-地球观测系统(AMSR-E)仪器和 JAXA GCOM-W1卫星上的先进微波扫描辐射计2(AMSR2)传感器在H和V偏振下X波段(10.7 GHz)获得的TB中计算VOD。该数据以25 km空间分辨率提供了长期(2002年6月至2021年12月)的全球关键环境观测记录，时间分辨率为1天，数据格式为EASE_Grid。
Jinyang Du, John S. Kimball, Lucas A. Jones
LPDR是从美国国家航空航天局(美国航空航天局) Aqua 卫星上的先进微波扫描辐射计-地球观测系统(AMSR-E)仪器和 JAXA GCOM-W1卫星上的先进微波扫描辐射计2(AMSR2)传感器在H和V偏振下X波段(10.7 GHz)获得的TB中计算VOD。该数据以25 km空间分辨率提供了长期(2002年6月至2021年12月)的全球关键环境观测记录，时间分辨率为1天，数据格式为EASE_Grid。其中辅助质量控制(QC)位标志文件记录每个25公里网格单元内的平均土地覆盖，并指示其他质量因素，包括丢失Tb观测的非检索条件、冻结表面、积雪覆盖、主动降雨，以及在10.7和18.7 GHz通道中识别的射频干扰(RFI)。
Jinyang Du, John S. Kimball
这是网格化月度二氧化碳二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
NASA
这是每日网格OCO-2二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
NASA
这是网格化月度二氧化碳二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
NASA
这是网格化月度二氧化碳二氧化碳同化数据集。OCO-2任务提供了迄今为止最高质量的天基XCO2回收。然而，由于OCO-2的10公里地面轨道很窄，无法穿透云层和厚厚的气溶胶，该仪器数据的特点是覆盖范围有很大的差距。这个全局网格数据集是使用一种数据同化技术生成的，通常在地球物理文献中称为状态估计。数据同化综合模拟和观测结果，调整大气成分(如CO2)的状态，以反映观测值，因此，根据GEOS以前的观测和短输运模拟，填补观测数据的空缺。与其他方法相比，数据同化的优势在于它基于我们的集体科学理解，特别是对地球碳循环和大气运输的理解进行估计。OCO -2 GEOS(戈达德地球观测系统)3级数据是通过GEOS CoDAS每6小时摄取一次OCO-2 L2检索数据产生的，GEOS CoDAS是一个由NASA全球建模和同化办公室(GMAO)维护的建模和数据同化系统。GEOS CoDAS使用网格点统计插值方法的高性能计算实现来解决状态估计问题。GSI找到了使状态估计问题的三维变分(3D-Var)代价函数公式最小的分析状态。
NASA
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
该数据集包括：大气顶射出长波辐射实时产品以及射出长波辐射实时产品。卫星 OLR 产品被广泛应用于气候模式输出参量即模式性能的评估。在中国气象界，OLR 资料被用于南海地区夏季风的监测，和西太平洋副高位置的确定。国际上 OLR 资料用于 ITCZ、ENSO 的监测和分析。为天气、气候模式及陆面模式提供输入及验证，为太阳能工业及森林草场火险监测预警提供地表太阳辐射分布信息。卫星 ULR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估，也用于地震诊断。
王志伟
该数据集包括：射出长波辐射(OLR)，地表下行长波辐射(DLR)，地面入射太阳辐射(SSI)，地表上行长波辐射(ULR)。所有数据均来自于风云卫星遥感数据服务网。其中，卫星 OLR 产品被广泛应用于气候模式输出参量即模式性能的评估。在中国气象界，OLR 资料被用于南海地区夏季风的监测，和西太平洋副高位置的确定。国际上 OLR 资料用于 ITCZ、ENSO 的监测和分析。卫星 DLR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估。SSI为入射到地表的太阳辐射通量密度（单位：瓦/平方米），具体指地球表面 水平面上单位时间单位面积接收到的总的太阳辐射能，包括直接太阳辐射和漫射辐射。为天气、气候模式及陆面模式提供输入及验证，为太阳能工业及森林草场火险监测预警提供地表太阳辐射分布信息。卫星 ULR 产品应用于气候模式、陆面模式、海洋大气环流模式，作为输入参量或模式性能评估，也用于地震诊断。
吴晓
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。该数据集裁剪于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
数据是基于10米分辨率的Sentinel-2数据的2017年全球土地覆盖图（FROM-GLC10)。数据来源于清华大学地球系统科学系宫鹏教授研究组与国内外多家单位合作发表在《科学通报》（Science Bulletin）期刊中的《有限全球样本稳定地表覆盖分类：迁移2015年的30米分辨率样本完成2017年的10米分辨率全球地表覆盖制图》。数据经精度检验后的总体精度达到72.76%，精度较高。高分辨率的全球地表覆盖信息，能够更好地进行环境监测，进而维护人类健康和实现联合国可持续发展目标。
宫鹏
SMAP (Soil Moisture Active and Passive） 是美国的地球观测卫星之一，有主动的传感器和被动的传感器。主动的传感器是L波段雷达，被动的传感器是L波段微波辐射计。该植被光学厚度源自 SMAP 1C 级 （L1C） 插值亮度温度。Backus-Gilbert 最优插值技术用于从 SMAP 天线温度中提取信息并将其转换为亮度温度，这些温度以全局圆柱投影的形式发布到 9 km 等积可扩展地球网格 2.0 版 （EASE-Grid 2.0）。截至2021年，这些数据也被发布到北半球EASE-Grid 2.0，
P. O’neill
该数据集是使用τ-ω模型，结合欧洲航天局(ESA) SMOS任务的微波成像辐射计(MIRAS)在H和V极化L波段(1.4 GHz)获得的TB反演得到的。在TB上应用阈值和2-sigma标准来过滤无效数据。基于这些干扰的建模方法的RFI标志来用于屏蔽受污染的像素。由于SMOS数据的分辨率较粗(在25 - 60公里之间)，一个像素内的土壤和植被并不均匀。每个像素TB是每一种植被和土壤类型覆盖率加权的散射总和。该数据空间分辨率为25 km，时间分辨率为1天。
Ahmad Al Bitar
SMAP (Soil Moisture Active and Passive） 是美国的地球观测卫星之一，有主动的传感器和被动的传感器。主动的传感器是L波段雷达，被动的传感器是L波段微波辐射计。该植被光学厚度源自 SMAP 1C 级 （L1C） 插值亮度温度。Backus-Gilbert 最优插值技术用于从 SMAP 天线温度中提取信息并将其转换为亮度温度，这些温度以全局圆柱投影的形式发布到 9 km 等积可扩展地球网格 2.0 版 （EASE-Grid 2.0）。截至2021年，这些数据也被发布到北半球EASE-Grid 2.0，
P. O’neill
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
VODCA VOD结合了多个传感器 (SSM/ITMI、AMSR-E、Windsat和AMSR-2) 的VOD数据集，以涵盖1987-2017年期间的长期VOD评估来补充现有产品。在聚合之前，这些数据集都利用LPRM重新缩放到AMSR-E中，以消除它们之间的系统差异。该产品为其中的ku波段(~19 GHz, 1987 - 2017)产品。空间分辨率为0.25°，时间分辨率为1天，数据格式为.tif。
Leander Moesinger
MODIS反射率产品是计算地球地表反照率过程中最常用的数据，分为MOD09GA与MYD09GA两种，分别对应terra与aqua卫星。MOD/MYD09GA产品的时间分辨率为天，地理分辨率为1km，反射率空间分辨率为500m。每幅影像的500m反射率数据集中提供了1-7波段的反射率、质量评估等级、观测范围、观测数和250m扫描信息等。1km地理信息数据集中提供了观测次数、质量评估等级、传感器方位角天顶角、太阳方位角高度角、轨道指针等信息。
NASA
MODIS反射率产品是计算地球地表反照率过程中最常用的数据，分为MOD09GA与MYD09GA两种，分别对应terra与aqua卫星。MOD/MYD09GA产品的时间分辨率为天，地理分辨率为1km，反射率空间分辨率为500m。每幅影像的500m反射率数据集中提供了1-7波段的反射率、质量评估等级、观测范围、观测数和250m扫描信息等。1km地理信息数据集中提供了观测次数、质量评估等级、传感器方位角天顶角、太阳方位角高度角、轨道指针等信息。
NASA
该数据为长江上游及周边地区1990-2021年2.5级以上地震矢量数据（点）。它是该时段全球地震数据的一个子集，地理坐标介于东经88度-112度，北纬20度至40度之间，除包括整个长江上游地区外，在行政区上包括重庆、四川、贵州、云南、广西、陕西、宁夏、青海的全域，西藏东部、甘肃南部，以及西南国境外部分地区。数据格式为Shapefile。生成该数据的原始数据来源于美国地质调查局（USGS）的地震统计数据，根据其中的经纬度生成点，并保留了记录中的地震属性数据。
田永中
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
