【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.
Part4数据获取方式
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