青藏高原Landsat系列卫星地表反射率产品（2020）

本数据集包含2020年青藏高原地区Landsat长时序地表反射率产品,是很多地表地球物理参数（如叶面积指数、叶绿素和生物量）反演的关键输入参数。所采用的数据来自中国卫星遥感地面站接收存档的Landsat四级产品，青藏高原地区地表反射率产品是基于6S辐射传输模型进行逐像元大气校正,并在此基础上采用C因子法进行BRDF校正得到的；数据的几何精度为RMSE小于等于12m,地表反射率的精度为RMSD低于5%。盖数据集在森林、水资源、气候变化等领域长时序信息挖掘分析方面具有重要的应用价值。

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青藏高原Landsat系列卫星MSAVI产品（2020）

1）数据内容：本数据集包含2020年青藏高原地区Landsat长时序改进的土壤调节植被指数（MSAVI）产品。2）数据来源及加工方法：主要是在2020年青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过MSAVI的计算公式进行生产的，即在SAVI的基础上,针对SAVI在植被覆盖茂盛区表现不敏感的问题进行了改进；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数在植被茂盛覆盖区域较为稳定，而在植被稀疏区表现不敏感。

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青藏高原30米叶面积指数产品（1980s-2009、2020）

1）数据内容：本数据集包含1980s-2009年和2020年青藏高原地区30米分辨率叶面积指数遥感产品。2）数据来源及加工方法：利用Landsat时间序列数据，研发了基于物理机理模型（PROSPECT+SAIL模型）和机器学习方法（随机森林模型）的大区域30米叶面积指数产品生产算法。基于PROSPECT+SAIL模型结合Landsat光谱响应函数构建代表各种植被状况的数据集来训练随机森林模型，基于长时序的Landsat影像和训练好的随机森林模型反演得到长时序30米分辨率年最大合成叶面积指数。3）数据质量描述：精度验证结果表明产品的R2为0.75，root-mean-square error(RMSE)为1.16。4) 数据应用成果及前景：叶面积指数高度综合了植被的水平覆盖状况和垂直结构，是植被冠层的重要结构参数，该数据集可为陆面过程模拟、资源调查、生态环境监测、全球变化研究等相关领域的研究和应用提供数据产品支撑。

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青藏高原Landsat系列卫星遥感增强植被指数（EVI）产品（2020）

1）数据内容：本数据集包含2020年青藏高原地区Landsat长时序EVI。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过EVI的计算公式进行生产的，即并在NDVI计算公式的基础上引入了背景调节参数C1，C2和大气修正参数L进行计算的；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：EVI相比于NDVI具有较强的抗大气干扰能力以及抗噪音能力，更适用于气溶胶含量较高的天气状况下，以及植被茂盛区。

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青藏高原Landsat系列卫星遥感归一化差值植被指数（NDVI）产品（2020）

1）数据内容：本数据集包含2020年青藏高原地区Landsat长时序NDVI。2）数据来源及加工方法：主要是在青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，通过NDVI的计算公式进行生产的，即通过计算近红外波段和红波段之间的差异来定量化植被的生长状况；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：该指数可反映植被的健康情况及植被的长势，由于计算简单，指示性好，被广泛应用于农业、林业、生态环境等领域，同时也是生态物理参数反演的重要输入参数，是目前应用最为广泛的植被指数之一。

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青藏高原地区500米分辨率的8天产品集（2020）

1)数据内容：本数据集包含2020年青藏高原地区MODIS时序光合有效辐射分数(FPAR)产品、地表总初级生产力产品（GPP）产品、Npp产品、蒸散发产品（ET）和叶面积指数（LAI）产品。2）数据来源及加工方法：FPAR产品和LAI产品来自第六版MODIS Terra MOD15A2H产品集，GPP和NPP产品均来自MODIS Terra MOD17A2H产品集，蒸散发产品来自MODIS Terra MOD16A2；通过USGS网站下载，利用GDAL插件进行拼接和转投影得到；3）数据质量描述：每种产品均有相应的质量文件，标识了云、雪、无效值等,以有效位编码方式存储。4）数据应用成果及前景：在森林、农业、生态等领域长时序信息挖掘分析方面具有重要的应用价值。

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青藏高原Landsat系列卫星遥感植被覆盖度（FVC）产品（2020）

1）数据内容：本数据集包含2020年青藏高原地区Landsat长时序植被覆盖度（FVC）产品。2）数据来源及加工方法：该数据集是在2020年青藏高原Landsat系列卫星地表反射率数据集的基础上，基于NDVI的像元二分模型进行反演得到的；3）数据质量描述：为了标识云、冰雪，并相应生产了质量标识文件（QA）。4) 数据应用成果及前景：植被覆盖度是生态学的重要参数，广泛应用于生态环境监测、植被生长状况等研究。

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青藏高原植被样点记录数据集2022版

“青藏高原植被样点记录数据集2022版”是针对青藏高原森林和灌丛植被的类型收集的具有地理位置的植被群系类型数据。该数据包括序号、样点编号、群系类型、经度、纬度、 海拔高度、调查人、调查日期、照片编号和备注等9个字段。该数据集已收录15662个植被样点数据。该数据集来源于“森林和灌丛生态系统与资源管理”专题，通过人工设置样点法进行调查，数据集中的关键字段如物种名称已经过专家审核。该数据集可用于植被生态学、生态系统管理等相关学科的研究。

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西天山-帕米尔高原荒漠带土壤动物（大中型）本地调查数据集

土壤动物生命活动中, 通过食物链 (植物残体、微生物、腐殖质和水等) 不断从环境中吸收富集必要的营养和矿质元素, 将其转化为土壤有效成分，不同类型土壤动物群落在生态系统的生物化学循环过程中, 对营养元素转换、储存和释放具有特殊的功能，因此土壤动物的调查研究工作是生态学研究的重要组成部分。数据集所含的土壤动物是利用手拣法和土钻法相结合所捕获，共调查108个样点，捕获土壤动物541号，隶属于5纲16目40科。西天山-帕米尔高原荒漠带土壤动物（大中型）本底调查数据集包括了该区域常见大中型土壤动物的鉴定结果和样地信息。本数据集来源于2021年西天山-帕米尔高原荒漠带综合土壤调查。

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