青藏高原地温分布图是基于程国栋（1984）提出的多年冻土稳定型划分指标(表1)，利用统计模拟的年变化深度地温数据划分的。利用地理加权回归方法，融合2010年左右233个钻孔年变化深度处的年平均地温数据和遥感积雪日数、GLASS叶面积指数、SoilGrids250m的土壤沙粒含量、土壤粘粒含量、土壤粉粒含量、土壤有机质和土壤体密度数据产品、中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）输出的二版土壤湿度产品和融合了近4万区域自动气象站和FY2/EMSIP降水产品的融合产品。估计得到了代表2010年代的青藏高原1km分辨率年冻土稳定性分布图。数据格式为Arcgis Raster。
冉有华
该数据集是NOAA的 Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR)传感器获取的长时间序列的NDVI数据。该数据集时间范围是1982年至2015年。为了去除NDVI数据中的噪声，进行了最大化合成、多传感器对比纠正。每半个月合成一幅NDVI影像。该数据集在植被长期变化趋势分析中被广泛应用。该数据集是从全球数据集中将三江源部分裁切出来，以便单独开展三江源地区的研究分析。 本数据集数据格式为geotiff，空间分辨率为8km，时间分辨率为2周，时间范围为1982年至2015年。数据转系系数为10000， NDVI = ND/10000。
NOAA
该数据集是MODIS的植被指数数据（MOD13Q1），将三江源区域进行了提取，以便单独开展三江源地区的研究分析。MOD13Q1是16天合成的植被指数，包含归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）。三江源的空间范围覆盖两景MODIS文件（h25v05和h26v05）。数据存储格式为hdf，每个文件中包含12个波段：归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、数据质量（VI Quality）、红波段反射率（red reflectance）、近红外波段反射率（NIR reflectance）、蓝波段反射率（blue reflectance）、中红外波段反射率（MIR reflectance）、观测天顶角（view zenith angle）、太阳天顶角（sun zenith angle）、相对方位角（relative azimuth angle）、合成的时间（composite day of the year）和象元可靠性（pixel reliability）. 本数据集数据格式为hdf，空间分辨率250m，时间分辨率是16天，时间范围：2000年2月至2018年10月。
Kamel Didan*, Armando Barreto Munoz, Ramon Solano, Alfredo Huete
该数据集是SPOT卫星上的VEGETATION传感器获取的长时间序列的NDVI数据。该数据集时间范围是1998年5月至2013年。为了去除NDVI数据中的噪声，进行了最大化合成。每10天合成一幅NDVI影像。该数据集是从全球数据集中将三江源部分裁切出来，以便单独开展三江源地区的研究分析。 本数据集数据格式为geotiff，空间分辨率1km，时间分辨率是10天，时间范围：1998年5月至2013年12月。
Image Processing Centre for SPOT-VGT
2018年8月19日在位于长江源区的曲麻莱县的湿地样方采用DJI 精灵4 无人机搭载的照相机，对样方区域进行航拍，共设置了31条航线，飞行高度100m，相邻照片重叠度不低于70%，总共获取了1551张航拍照片，分别存储在“Drone Photoes Part1”和“Drone Photoes Part2”两个文件夹下。
王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 魏彦强, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 魏彦强, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 魏彦强
2018年8月22日在位于澜沧江源园区的样方采用DJI 精灵4 无人机搭载的照相机，对样方区域进行航拍，共设置了20条航线(5条航线数据缺失)，飞行高度100m，相邻照片重叠度不低于70%，总共获取了1160张航拍照片，存储在“100MEDIA”，“101MEDIA”两个个文件夹下。
王旭峰, 魏彦强, 王旭峰, 魏彦强, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 魏彦强
该数据集是SeaWiFS获取的长时间序列的NDVI数据。该数据集时间范围是1997年9月至2007年。为了去除NDVI数据中的噪声，进行了最大化合成。每15天合成一幅NDVI影像。该数据集是从全球数据集中将三江源部分裁切出来，以便单独开展三江源地区的研究分析。 本数据集数据格式为geotiff，空间分辨率4km，时间分辨率是15天，时间范围：1997年第256天至2007年第365天。
Charles R. Mcclain
2018年8月20日在位于长江源区的曲麻莱县的高寒草甸样方采用DJI 精灵4 无人机搭载的照相机，对样方区域进行航拍，共设置了31条航线，飞行高度100m，相邻照片重叠度不低于70%，总共获取了664张航拍照片，存储在Drone photoes of Qumalai（2018）文件夹下。
王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 魏彦强, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 魏彦强, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 王旭峰, 魏彦强
该数据集包含了黄河源、长江源、澜沧江三个源区的最大值合成法生产的NPP产品数据。MOD13Q1、MOD17A2以及MOD17A2H遥感产品数据来自于NASA网站（http://modis.gsfc.nasa.gov/）。MOD13Q1产品的分辨率为250 m, 16 d合成产品。MOD17A2和MOD17A2H产品数据都是8 d合成产品, MOD17A2的分辨率为 1000 m, MOD17A2H的分辨率为500 m。最终合成的MODIS NPP产品的分辨率为1km。 下载的MOD13Q1、MOD17A2、MOD17A2H遥感数据产品, 格式为HDF, 该数据已经过大气校正、辐射校正、几何校正和去云等处理。1）MRT投影转换。将下载的数据产品进行格式和投影转换, 将HDF格式转换为TIFF格式, 将投影转换为UTM投影, 输出250 m分辨率的NDVI、250 m分辨率的EVI、1000 m和500 m两种分辨率的净光合PSNnet。2）MVC最大值合成。将与地面实测数据同期的NDVI、EVI、PSNnet采用最大值合成, 得到与实测数据对应的值。采用最大值合成法可以有效减少云、大气、太阳高度角等的影响。3)基于NASA-CASA模型生成NPP年值。
Kamel Didan*, Armando Barreto Munoz, Ramon Solano, Alfredo Huete
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0931-4967287
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