SMAP卫星土壤水分与植被光学厚度逐日产品(多通道协同反演算法,2015-2021)

SMAP soil moisture and vegetation optical depth product using MCCA (2015-2021)


土壤水分是地气交互作用的重要边界条件,是全球观测系统提出的关键气候变量之一;植被光学厚度是微波辐射传输过程中衡量植被衰减特性的物理量,在表征植被水分与生物量动态变化中具有重要作用。

本数据集使用多通道协同反演算法获取SMAP观测的土壤水分与植被光学厚度。该算法利用参数间的自约束关系与通道间的理论转换关系进行地表参数反演,反演过程不依赖于其他辅助数据,并适用于多种不同载荷配置。本数据集的土壤水分反演结果包含了融化期的土壤水分含量与冻结期的液态水含量;同时反演了水平和垂直两个极化的植被光学厚度,是全球第一套具有极化差异的L波段植被光学厚度产品。

本数据集基于国际土壤水分观测网络发布的22个土壤水分密集观测站网进行验证,其中包含9个SMAP核心验证站点以及SMAP尚未使用的13个密集观测站点,结果发现MCCA土壤水分反演结果的ubRMSE(无偏均方根误差)明显优于MTDCA和SMAP官方产品(DCA、SCA-H和SCA-V),MCCA算法在其中21个站点表现优于MTDCA,19个站点优于DCA,16个站点优于SCA-H,15个站点优于SCA-V。


数据使用方法

数据文件命名方式:
<MCCA_SMAP_xxKM_CCFP_VSM_VOD_YYYY_V0.h5>, MCCA代表多通道协同反演算法,SMAP代表SMAP卫星,<xxKM>代表EASE GRID 2.0投影的格网大小,<CCFP>表示多通道协同反演算法使用是F波段(频率)的P极化作为主通道(Core channel, CC),VSM_VOD表示土壤水分和植被光学厚度产品,<YYYY>是数据的年份,V0代表数据版本,之后会根据大家的宝贵建议不断更新。
使用方法:
数据可以用Matlab、 Python、IDL等各种程序语言读取,也可以在HDFView,Panoply中实现可视化,详细信息请参见说明文档。我们提供了用Python读取数据和画图的代码。


本数据要求的引用方式
文章的引用

1. Zhao, T.J., Shi, J.C., Entekhabi, D., Jackson, T.J., Hu, L., Peng, Z.Q., Yao, P.P., Li, S.N., & Kang, C.S. (2021). Retrievals of soil moisture and vegetation optical depth using a multi-channel collaborative algorithm. Remote Sensing of Environment, 257, 112321.(查看)

数据的引用

赵天杰, 彭志晴, 姚盼盼, 施建成. (2022). SMAP卫星土壤水分与植被光学厚度逐日产品(多通道协同反演算法,2015-2021). 国家青藏高原科学数据中心, 2022. doi: 10.11888/Terre.tpdc.272088.
[Zhao, T., Peng, Z., Yao, P., Shi, J. (2022). SMAP soil moisture and vegetation optical depth product using MCCA (2015-2021). National Tibetan Plateau Data Center, 2022]

使用本数据时必须引用“文章的引用”中列出的文献,并进行数据的引用

使用条款

为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力,请数据使用者在使用数据所产生的研究成果中(包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果),明确注明数据来源和数据作者。对于转载(二次或多次发布)的数据,作者还须注明原始数据来源。

License: This work is licensed under an Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)



资助项目

第二次青藏高原综合科学考察研究

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  • 大小:8537.0 MB
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  • 数据时间范围:2015-03-31 至 2021-11-14
  • 共享方式: 开放获取
  • 元数据更新时间:2022-03-08
附件信息
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赵天杰、 彭志晴、 姚盼盼、 施建成

分发方: 时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

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