QuickBird（快鸟）卫星于2001年10月由美国DIGITALGLOBE公司发射，是世界上第一颗提供亚米级分辨率的商业卫星，具有引领行业的地理定位精度，海量星上存储，单景影像覆盖范围大等特点。 2012年共获取QuickBird影像1景。覆盖范围为黑河流域下游重点试验区额济纳绿洲胡杨保护区部分核心区，获取时间（北京时间）为：2012-07-25。 获取的数据为全色（分辨率0.6 m）及多光谱模式（分辨率2.4 m），产品级别为L2A，具有几何和投影信息。 黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验QuickBird遥感数据集通过购买获取。
11419 2013-06-08
SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）是由NASA和国家地理空间情报局(NGA)合作建的立全球三维图形数据项目。2000年2月，美国“奋进”号航天飞机搭载的SRTM系统对地球北纬60°至南纬57°之间进行了雷达影像数据采集，获取了覆盖全球80%以上的陆地表面的雷达影像数据。经过两年多的处理，制成了数字地形高程模型。 本数据集包括黑河流域SRTM分幅图和镶嵌图两种数据，其中分幅图为SRTM第4版数据由CGIAR-CSI（国际热带农业中心, http://srtm.csi.cgiar.org/）处理，相对于前几个版本具有很大提高包括：1）使用了大量的插值算法，2）使用了更多的辅助DEM数据来填补空白点和空白区，3）相较与第三版数据又偏移了二分之一个像元。镶嵌图是在分副图的基础上通过拼接获得的。 分副图共包括srtm_56_04,srtm_56_05,srtm_57_04,srtm_57_054幅图，数据是用16位的数值表示高程数值的（-/+/32767米），最大的正高程9000米，负高程（海平面以下12000米）。空数据用-32767标识。每5度经纬度方格划分一个文件，共分为24行（-60至60度）和72列（-180至180度）。
11105 2013-07-24
雪水当量（Snow water equivalent，SWE）是地表水文模型和气候模型的重要参数。本数据基于机器学习的岭回归算法融合了多种现有的雪水当量数据产品，形成了一套时间序列连续且精度较高的雪水当量数据产品。数据的空间范围为泛北极地区（北纬45°至北纬90°），数据时间序列为1979-2019年。该数据集有望为水文模型和气候模型提供更为精确的雪水当量数据，为冰冻圈变化及全球变化提供数据支撑。
1081 2021-06-25
青藏高原典型冰川DEM采用双站InSAR方法制作，数据采集时间为2013年11月21日，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率10米，高程精度0.8m的DEM结果，精度可满足国家1∶10000地形制图的要求。冰川DEM采用TanDEM-X双站InSAR数据，采用改进的SAR干涉处理方法，顾及了双站InSAR在成像几何和相位解缠等方面的特点，高分辨率、高精度地生成了上述两个典型冰川的表面DEM。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川DEM存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川DEM数据集-数据说明。
5581 2018-02-18
青藏高原被称为“世界第三极”和“亚洲水塔”，一个较为准确的青藏高原冻土图对当地寒区工程和环境建设有着重要意义。因此，为了满足工程和环境需求，通过多源遥感数据（高程、MODIS地表温度、植被指数和土壤水分）建立决策树对青藏高原多年冻土和季节冻土进行了划分。数据为栅格格式，DN=1为多年冻土；DN=2为季节冻土。 其中高程数据来自于1kmx1km的中国DEM（Digital Elevation Model）数据集（http://westdc.westgis.ac.cn）；地表温度是欧阳斌等通过 Sin-Linear 法拟合后的日平均地表温度年均值。文中在MODIS 地表度产品用Sin-Linear 法拟合估算出日平均地表温度基础上，为了缩小与已有冻土图前后时间差异，以研究区2003年地表温度做为冻土分类的信息源；植被信息采用Aqua 和Terra 星的2003 年 16 天合成产品数据（MYD13A1 和 MOD13A1）提取植被指数值；土壤水分值根据 2003 年 AMSR-E观测质量较好的5月份升轨数据得到。因此，基于以上数据信息，以1:300万青藏高原冻土图和1:400万<<中国冰川冻土沙漠图>>为先验信息得到决策树的分类阈值，从而对青藏高原的冻土类型进行分类。 最后，对于分类结果利用西昆仑山、改则和温泉的调查冻土图以及其它已有的青藏高原冻土图进行了验证和对比，统计结果显示基于多源遥感信息的青藏高原冻土图多年冻土面积占青藏高原总面积的42.5%（111.3 × 104 km²），季节冻土面积占青藏高原总面积的53.8% (140.9 × 104 km²)，这个结果与先验图（1:300万青藏高原冻土图）具有较好的一致性。此外，文中基于不同冻土图之间的总体精度和Kappa系数表明：不同方法编制或模拟的青藏高原冻土图在空间分布格局上基本保持一致，而分类不一致的地方大部分在多年冻土与季节冻土的分界边缘地带。
5764 2018-03-01
环北极不同类型多年冻土区NDVI变化数据集（1982-2015），时间分辨率为每5年一期，覆盖范围为整个环北极国家, 空间分辨率为8km,以多源遥感、模拟、统计和实测数据为基础, 使用GIS方法和生态学方法结合, 量化了北半球多年冻土对生态系统的调节服务功能, 其所有数据进行了质量控制。利用环北极不同类型多年冻土区划，借助1982-2015年期间NDVI值，使用GIS方法，计算了1982-2015年期间环北极不同类型多年冻土区的NDVI变化，形成了“1982-2015环北极不同类型多年冻土区NDVI变化数据集”。同时，综合多个文献，对其数据进行了质量控制。
1784 2020-07-25
该数据集是中国科学院西北高原生物研究所调查的三江源国家公园植物采集布位点信息。该数据集时间范围是2008年至2017年，调查范围是三江源国家公园，调查内容包括采集日期、编号、科、属、种、调查日期、采集地点、采集人、经度、纬度、海拔、生境、鉴定人等信息。对国家公园的三个园区分别进行了调查，在长江源园区调查了24个科56个属的88个种的植被，总共116条记录；在黄河源园区调查了26个科64个属110个种的植被，总共159条记录；在澜沧江源园区调查了12个科22个属30个种的植被，总共33条记录。
6077 2019-02-10
本数据集包含三江源国家公园内各个县的社区情况统计表，具体内容包括： 表一包括：行政村个数、自然村个数、户数、人口数、农村劳动力人数、一二三产业总值、人均纯收入、家畜数量； 表二包括：人口民族组成（各名族人口数）、教育的相关统计（中小学个数及学生人数）、卫生相关的统计（医院、卫生室以及医护人员个数）、人口受教育水平的统计（不同教育程度的人数）； 表三包括：草地（草地总面积、可利用草场面积、中度以上退化面积、草原植被覆盖度）、林地（总面积、乔木林面积、灌木林面积和疏林地面积）、水域（总面积、河流面积、湖泊面积、冰川面积、雪山面积和湿地面积）。 总共设计四个县：玛多、曲麻莱、杂多和治多县。该数据来自政府部门的统计数据。
6074 2019-02-02
积雪面积比例（fractional snow cover， FSC）是定量描述单位像元内积雪覆盖面积（Snow Cover Area SCA）与像元空间范围的比值。本数据集涵盖区域为北极地区（北纬35°至北纬90°），使用Google Earth Engine平台，采用的初始数据为MOD09GA 分辨率为1000m的全球地表反射率产品，数据制备时间为2000年2月24日至2019年11月18日。方法为：在训练样本区域，使用Landsat 8地表反射率的数据和SNOMAP算法制备FSC的参考数据集，将该数据集作为训练样本区域FSC真值，从而建立训练样本区域FSC与基于MODIS地表反射率产品的雪被指数NDSI之间的线性回归模型。使用该模型，将MODIS全球地表反射率产品作为输入，制备北极地区积雪面积比例时序数据。该数据集可为区域气候模拟、水文模型等提供积雪分布的定量信息。
3817 2019-12-05
该数据集是“中国雪深长时间序列数据集（1978-2012）”的升级版本。 制作该数据集的源数据与上一版本存在差异，由于AMSR-E在2011年停止运行，从2008年到2020年的雪深采用SSMI/S传感器的亮度温度进行提取。本数据集提供1979年1月1日到2020年12月31日逐日的中国范围的积雪厚度分布数据，其空间分辨率为25km。用于反演该雪深数据集的原始数据来自美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的SMMR（1979-1987年)，SSM/I（1987-2007年)和SSMI/S(2008-2020)逐日被动微波亮温数据（EASE-Grid）。由于三个传感器搭载在不同的平台上，所以得到的数据存在一定的系统不一致性。通过对不同传感器的亮温进行交叉定标提高亮温数据在时间上的一致性。然后利用车涛博士在Chang算法基础上针对中国地区进行修正的算法进行雪深反演。具体反演方法参考数据说明文档“中国雪深长时间序列数据集(1979-2020)介绍.doc”。该数据集是经纬度投影，每天一个文件，文件命名方式为：年+天，如1990001表示1990年第一天，1990207表示1990年第207天。详细数据说明请参考数据文档。
40383 2015-08-01
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