【数据分享】全球表层土壤水旬度数据集(RSSSM,2003-2018)
全球表层土壤水旬度数据集(RSSSM,2003-2018)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,融入9个微波遥感反演土壤水分影响因子,采用神经网络计算方法研发完成。数据空间分辨率是0.1°,时间分辨率为旬,时长为16年。该数据集采取.MDD数据格式存储,每年1个数据文件(共16个数据文件)。出版时,每4年的数据压缩成1个数据文件,共4个压缩文件。为了便于用户使用,本数据集出版也采用了惯用的.tif格式。.tif 格式数据每旬1个文件,共576个数据文件。出版时,压缩成4个数据文件。此外,数据集还包括验证点数据和11个参考数据集列表。数据集的数据量为21.7 GB(压缩为10个文件,4.04 GB)。本数据集是在预出版(Pangaea)基础上修改完成, 数据论文发表在Earth System Science Data. 数据集正式出版的补充论文拟发表于《全球变化数据学报(中英文)》。
Part1数据引用方式
陈永喆, 冯晓明, 傅伯杰. 全球表层土壤水旬度数据集(RSSSM,2003-2018)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2021. https://doi.org/10.3974/geodb.2021.02.01.V1.
Part2关联论文
Chen, Y., Feng, X., Fu, B. An improved global remote-sensing-based surface soil moisture (RSSSM) dataset covering 2003–2018 [J]. Earth System Science Data, 2021, 13(1): 1–31. DOI: 10.5194/essd-13-63-2021.
Part3参考文献
[1] Albergel, C., Rüdiger, C., Pellarin, T., et al. From near-surface to root-zone soil moisture using an exponential filter: an assessment of the method based on in-situ observations and model simulations [J]. Hydrology and Earth System Sciences, 2008, 12(6): 1323-1337. DOI: 10.5194/hess-12-1323-2008.
[2] Fujii, H., Koike, T., Imaoka, K. Improvement of the AMSR-E algorithm for soil moisture estimation by introducing a fractional vegetation coverage dataset derived from MODIS data [J]. Journal of the Remote Sensing Society of Japan, 2009, 29(1):282-292. DOI: 10.11440/rssj.29.282.
[3] Fernandez-Moran, R., Al-Yaari, A., Mialon, A., et al. SMOS-IC: An alternative SMOS soil moisture and vegetation optical depth product [J]. Remote Sensing, 2017, 9(5): 457. DOI: 10.3390/rs9050457.
[4] Yang, H., Weng, F., Lv, L., et al. The FengYun-3 microwave radiation imager on-orbit verification [J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 2011, 49(11): 4552-4560. DOI: 10.1109/TGRS.2011.2148200.
[5] Baret, F., Weiss, M., Lacaze, R., et al. GEOV1: LAI, FAPAR essential climate variables and FCOVER global time series capitalizing over existing products. Part1: Principles of development and production [J]. Remote Sensing of Environment, 2013, 137: 299-309. DOI: 10.1016/j.rse.2012.12.027.
[6] Hoffmann, L., Günther, G., Li, D., et al. From ERA-Interim to ERA5: the considerable impact of ECMWF's next-generation reanalysis on Lagrangian transport simulations [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2019, 19: 3097-3124. DOI: 10.5194/acp-19-3097-2019.
[7] Gruber, A., Scanlon, T., Schalie, R. V. D., et al. Evolution of the ESA CCI soil moisture climate data records and their underlying merging methodology [J]. Earth System Science Data, 2019, 11(2): 717-739. DOI: 10.5194/essd-11-717-2019.
[8] Dorigo, W. A., Wagner, W., Hohensinn, R., et al. The international soil moisture network: a data hosting facility for global in situ soil moisture measurements [J]. Hydrology and Earth System Sciences, 2011, 15(5): 1675-1698. DOI: 10.5194/hess-15-1675-2011.
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徐老师(副教授),长期从事定量遥感、遥感数据同化、地表水热通量转化等相关领域的研究,发表多篇相关领域核心期刊论文,具有丰富的实践技术经验。
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长期利用Hydrus从事环境土壤物理学和土壤修复研究工作。发表SCI/EI论文30余篇,独立编写Hydrus模型专著1部。主持国家自然科学基金等各类纵向科研项目9项。
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高光谱遥感数值建模
张东辉老师,来自重点高校及科研院所一线科研人员,长期从事高光谱遥感技术与应用研究,主持多项国家级科研项目,编写著作2部,第一作者发表科研论文20余篇。对高光谱遥感的多平台、多传感器应用现状,以及涉及的核心技术具有很深的理解,精通ENVI、R语言和Unscrambler等分析工具,具有丰富的科研及地表水体、植被、土壤、岩矿和人工目标提取经验。
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Biome-BGC生态系统模型
胡中民老师(教授):来自相关科研院所专家,主讲教师拥有丰富的科研及教学经验,长期从事生态系统陆面模型研究。以第一作者和通讯作者发表SCI论文16篇,其中8篇发表于所在领域的顶级学术期刊。
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R语言与作物模型(以DSSAT模型为例)融合应用
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