数据是本项目采用福州大学徐涵秋为监测和评估区域生态变化而开发的遥感生态指数（RSEI）方法对金佛山自然保护地及其毗邻区2000年、2010年和2020年遥感生态质量进行评价的结果。该指数结合了评估区域生态学中常用的四个重要生态指标，分别代表绿色、干燥、潮湿和炎热，利用主成分分析（PCA）将四个指标压缩为一个指标来评估整个区域生态状况。本项目在评价过程中，还使用了USGS官网的Landsat7系列2000年05月12日、2010年05月24日和2020年05月03日的遥感影像数据。
杜文武
金佛山自然保护地及其毗邻区人类活动精细化评估结果数据集主要是运用团队自主构建的人类活动梯度方法，对金佛山自然保护地及其毗邻区2000年、2010年和2020年人类活动影响进行评价的空间分析的评价结果。人类活动的梯度化影响特征的揭示，是高自然度区域人类活动影响评价的关键点。本项目在人类活动梯度模型中，初始化处理了南京师范大学的智慧城市感知与模拟实验室陈旻教授团队发表的中国90座城市建筑屋顶矢量数据集。
杜文武
本数据集基于2012-2021年中国各检测站所监测断面的水质数据，利用R语言对齐进行了相应的数据整理，得到三峡库区内主要监测断面：白帝城、白马、北温泉、寸滩、丰收坝、高洞梁、高阳渡口、和尚山、红花村、湖海场、花台、黄蜡石、江津大桥、黎家乡崔家岩村、两河口、六剑滩、锣鹰、木瓜洞、清溪场、晒网坝共20个监测断面的水质数据，该数据覆盖了库区，具有连续的横断面水质数据信息系，对了解三峡库区水质状况以及后续研究具有重要作用。
陈轩敬
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
中国重庆市2022年山火面积数据集包括北碚、南川、涪陵、璧山、江津、开州、长寿、奉节、酉阳、大足等十多个区县在2022年夏季遭遇山火的面积。使用2022年8月26日左右的多源遥感数据，包括Sentinel-2，Landsat8，环境减灾卫星2A的影像数据，通过目视解译法矢量化出整个重庆区域此次森林火灾燃烧的面积，得到此次2022年重庆山火面积数据集，可以为重庆市森林资源管理和防灾救灾应用提供支撑。
赵怡鑫
该数据集包括北碚、南川、涪陵、璧山、江津、开州、长寿、奉节、酉阳、大足等十多个区县在2022年夏遭遇山火的面积，使用2022年9月5日和2022年8月8日，火灾前后的高分6号卫星数据，通过植被指数归一化差值方法计算出整个重庆区域的dndvi变化，设置阈值为0.01提取出火灾燃烧的面积，将栅格结果转换为矢量，得到此次2022年重庆山火16m空间分辨率的山火面积数据集，可以为重庆市森林资源管理和防灾救灾应用提供支撑。
Zhaoyixin
基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。本数据在原始数据的基础上，裁切获取中国长江上游地区。
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
原始基于遥感的全球表层土壤水旬度数据集（RSSSM，2003~2020）是在世界11种常用的全球微波遥感土壤水数据产品基础上，采用神经网络方法，融入了9个微波遥感反演土壤水分的质量影响因子完成。数据空间分辨率是0.1度，时间分辨率为旬。原数据覆盖2003~2018年，现更新至2020年。RSSSM数据集的时间连续性突出，除冰雪和水体外实现空间全覆盖。通过全球实测数据进行检验，可证明RSSSM数据集较已有的常用全球或区域长时间序列表层土壤水产品具有更高的时空格局精度。此外，虽然RSSSM数据是基于遥感的，未融合任何降水资料，但其年际变异与降水量（如GPM IMERG降水数据）和标准化降水蒸散发指数（SPEI）的时间变异均可较好地吻合。RSSSM数据还可一定程度反映城市化、农田灌溉、植被恢复等人类活动对土壤水分的影响。数据为tiff格式，压缩后的数据量为2.48 GB。 数据论文于2021年发表在Earth System Science Data。本数据集在原始全球数据集的基础上进行区域裁剪所得
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰
中国长江上游陆地气溶胶光学深度数据集是基于MODIS Terra和Aqua结合的大气矫正多角度实施（MAIAC）陆地气溶胶光学深度（AOD）的网格化2级产品MCD19A2，通过拼接、裁剪处理得到。空间分辨率为1km，时间分辨率为1天；时间范围为2000年2月28日至2022年9月6日。数据为TIF格式，其命名前七位均为“UYR.AOD.”，后为年+天的日期标识，例如“2022.001”表示2022年第一天，如此类推。数据的坐标系统为GCS_Unknown_datum_based_upon_the_custom_spheroid。
Alexei Lyapustin
该数据集是清华大学地球系统科学系宫鹏团队基于团队2011年以来在全球30米地表覆盖制图中获得的经验和样本库建设方面的积累，结合10米分辨率Sentinel-2全球影像的王铮存储和免费获取，开发出了世界首套30米分辨率的全球地表覆盖产品-FROM-FLC30，该产品基于2017年在《科学通报》发表的全球首套多季节样本库（涵盖2014-2015年Landsat8影像，由专家解译得到的均匀覆盖全球的多季节样本），将该样本库中样本应用于2017年获取的Sentinel-2影像，采用随机森林分类器得到全球30米地覆盖制图。2015年共包括11个一级类和23个二级类，分别为：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水、冻土、不透水面、裸地、雪/冰、云；2017年包括10个一级类，分别为：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水、冻土、不透水面、裸地、雪/冰
宫鹏
该数据集是清华大学地球系统科学系宫鹏团队基于团队2011年以来在全球30米地表覆盖制图中获得的经验和样本库建设方面的积累，结合10米分辨率Sentinel-2全球影像的王铮存储和免费获取，开发出了世界首套30米分辨率的全球地表覆盖产品-FROM-FLC30，该产品基于2017年在《科学通报》发表的全球首套多季节样本库（涵盖2014-2015年Landsat8影像，由专家解译得到的均匀覆盖全球的多季节样本），将该样本库中样本应用于2017年获取的Sentinel-2影像，采用随机森林分类器得到全球30米地覆盖制图。2015年共包括11个一级类和23个二级类，分别为：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水、冻土、不透水面、裸地、雪/冰、云；2017年包括10个一级类，分别为：耕地、林地、草地、灌木、湿地、水、冻土、不透水面、裸地、雪/冰
宫鹏
该数据集是清华大学地球系统科学系宫鹏团队基于团队2011年以来在全球30米地表覆盖制图中获得的经验和样本库建设方面的积累，结合10米分辨率Sentinel-2全球影像的王铮存储和免费获取，开发出了世界首套10米分辨率的全球地表覆盖产品-FROM-FLC10，该产品基于2017年在《科学通报》发表的全球首套多季节样本库（涵盖2014-2015年Landsat8影像，由专家解译得到的均匀覆盖全球的多季节样本），将该样本库中样本应用于2017年获取的Sentinel-2影像，采用随机森林分类器得到全球10米地覆盖制图，共包括10一级类，分别是：耕地、林地、草地、湿地、灌木、水体、冻土、不透水面、冰/雪
宫鹏
MERRA-2 是 NASA 全球建模和同化办公室 (GMAO) 使用戈达德地球观测系统模型 (GEOS) 版本 5.12.4 制作的卫星时代全球大气再分析的最新版本数据集。随着气象同化的增强，MERRA-2 朝着 GMAO 的地球系统再分析目标迈出了重要的一步。MERRA-2 是第一个长期的全球再分析，用于同化基于空间的气溶胶观测并代表它们与气候系统中其他物理过程的相互作用。本数据集是MERRA-2中平均时间为每小时的二维数据收集，涵盖了1980年到2022年的时期，空间分辨率为0.5°*0.625°。该集合包含了中国西南地区的地表诊断数据，例如基流通量、地表温度、径流、表层土壤湿度、根区土壤湿度、表层水、根区层水和六层土壤温度等。数据字段使用从 00:30 UTC 开始的一小时中心时间进行时间标记，例如：00:30、01:30、...、23:30 UTC。
NASA
WorldPop 在全球和各个国家范围内，生成各种人口网格化数据产品，包括3弧秒的格网数据 (在赤道上约为100m). 人口数据生产主要方法是加权分区密度制图，该方法依赖于随机森林模型来生成预测加权层将人口数量重新分布到网格单元中。WorldPop项目为各个国家和许多地区，包括中美洲和南美洲、非洲和亚洲，提供了一个开放存取、透明记录的空间人口数据集档案，以支持发展、救灾和卫生应用。所有数据都可以从下载https://www.worldpop.org/project/list.
Andrew J. Tatem
WorldClim2.1 月尺度降水数据集 (1960-2018)由高空间分辨率的全天天气和气候数据数据库WorldClim提供。降水为每月的累计量，单位为mm。时间覆盖范围为1960到2018年，空间分辨率约为21 km，时间分辨率为月。这些数据由东安格利亚大学气候研究组从CRU-TS-4.03降级而来，使用WorldClim 2.1进行偏差校正得到。CRU-TS-4.03为全球陆地地区气象站的月度观测数据中构建的最新网格化气候数据集。
Philip Jones
TanDEM-X 90m DEM是德国TanDEM-X任务在2010年至2015年期间获得的全球数字高程模型(DEM)数据，2015年完成数据的采集，2016年9月完成全球DEM的制作，其范围覆盖了南北两极之间的所有陆地，精度较高，绝对高程误差约1米。其在地球科学(地质学、冰川学、海洋学、气象学、水文学)、环境研究、土地利用、植被监测、城市和基础设施规划、制图，导航，后勤，危机管理，国防和安全等反面有广泛的应用。
German Aerospace Center
SRTM由美国太空总署（NASA）和国家测绘局（NIMA）联合测量。2000年2月11日，美国发射的“奋进”号飞机上搭载SRTM系统，共计进行了222小时23分钟的数据采集工作，获取北纬60度至南纬60度之间总面积超过1.19亿平方公里的雷达影像数据，覆盖地球80%以上的陆地表面。 SRTM系统获取的雷达影像制成了SRTM地形产品数据。此数据产品2003年开始公开发布，经历多修订，目前的数据修订版本为V4.1版本。该版本由CIAT（国际热带农业中心）利用新的插值算法得到的SRTM地形数据，此方法更好的填补了SRTM 90的数据空洞。SRTM地形数据按精度可以分为SRTM1和SRTM3，分别对应的分辨率精度为30米和90米数据。
NASA
数据来源：国家统计局官网(http://www.stats.gov.cn/tjsj/pcsj/)。 以第七次人口普查数据为例，以下为编辑说明内容：一、普查对象和标准时点:第七次全国人口普查的普查对象指普查标准时点在中华人民共和国境内的自然人以及在中华人民共和国境外但未定居的中国公民，不包括在中华人民共和国境内短期停留的境外人员。普查标准时点为2020年11月1日零时。二、普查表式:第七次全国人口普查采用长、短两种普查表。普查短表包括反映人口基本状况的项目，由全部住户（不包括港澳台居民和外籍人员）填报；普查长表包括所有短表项目和人口的经济活动、婚姻生育和住房等情况的项目，在全部住户中抽取10%的户（不包括港澳台居民和外籍人员）填报。三、资料主要内容:本资料分为三部分。第一部分是全部人口数据，主要反映人口的基本状况，分为八卷，共196张表；第二部分是普查长表数据，主要反映人口的各种结构情况，分为九卷，共218张表；第三部分是附录，主要是普查的有关规定和技术文件等。四、数据汇总口径及推算说明:本资料是普查实际登记直接汇总的数据，不包括漏登的人口（事后质量抽查表明，人口漏登率为0.05%），不包括200万现役军人。资料中各项指标的汇总结果未做任何误差校正，读者在使用时应考虑不同指标登记误差因素的影响。由于普查长表是按户抽样并进行登记，因此人口总数以及各种人口结构数据的抽样比会存在略微差异，请读者使用本资料推算总体时，对采用的方法予以注意。五、城乡划分规定:本次人口普查关于城乡的划分，按照国家统计局《统计上划分城乡的规定》执行。六、其他:本资料中部分相对数由于单位取舍问题而产生的计算误差，均未做机械调整。本资料中空项表示无数字或数字很小。
国家统计局
植被指数可以准确反映地表植被覆盖状况。目前，基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等研究中得到了广泛的应用。该数据集是基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，采用最大值合成法生成的1998年以来的年度植被指数数据集。该数据集有效反映了地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。
徐新良
夜间灯光遥感数据已被广泛应用于城市化进程监测等研究工作中，但由于常用的两种夜间灯光遥感数据（DMSP-OLS和NPP-VIIRS）存在不可比的情况，限制了夜间灯光数据的可用时间序列长度。本数据集基于自编码器的跨传感器（DMSP-OLS和NPP-VIIRS）夜间灯光数据校正方案生产。通过在不同范围不同尺度下开展的精度验证工作，证明新夜间灯光数据集具备了类似于NPP-VIIRS夜间灯光数据的质量，并能够清晰地反映出城市内部的细节信息及其时序上的变化。
陈佐旗
