本数据集是一个包含10年（2010-2019）的全球日尺度地表土壤水分数据集，分辨率为36 km，采用EASE-Grid2投影坐标系，数据单位为m3/m3. 数据集采用Yao et al.(2017，2021)发展的土壤水分神经网络反演算法，将SMAP的优势传递到FY-3B/MWRI，利用人工神经网络方法，以SMAP标准土壤水分产品为训练目标，以FY-3B/MWRI的亮温为输入，最终输出长时序土壤水分数据。土壤水分精度和SMAP接近，达到5%左右。（ 全球14个密集观测站网的验证精度 ）。
2021-12-31
本土壤水分数据集是一个包含8年（2011-2018）的全球时空连续一致的日尺度地表土壤水分数据集，空间格网分辨率为25km，时间分辨率为每天，数据单位为cm3/cm3。数据集采用基于三重配置分析 (TCA: Triple Collocation Analysis)的土壤水分线性融合算法，对SMOS，ASCAT，FY3B，CCI，SMAP五种土壤水分产品分两步进行了融合：第一步，融合2011~2018年SMOS，FY3B和ASCAT土壤水分数据产品；第二步，对第一步融合的2015~2018年间的结果与相应年份的CCI以及SMAP数据产品进行再融合，最终获得2011~2018年间融合的土壤水分产品。最终融合的土壤水分数据在全球空间覆盖比达80%以上。此外，利用全球7个地面观测网络的站点实测土壤水分数据对上述融合的土壤水分产品进行了评价分析，最小RMSE (Root Mean Square Error) 为0.036 cm3/cm3。
2021-12-16
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