针对青藏高原泛三江并流区的17.9万km2的区域，通过Sentinel-1升降轨，以及Palsar-1升轨三种SAR数据进行InSAR变形观测，根据获取的InSAR变形图像，结合地貌和光学影像特征进行综合解译。共识别得到海拔4000m以下的活动性滑坡949处。需要注意的是，因不同SAR数据的观测角度、敏感度和观测时相的差异，同一滑坡用不同数据解译存在一定的差异，在滑坡的范围、边界方面需要借助地面和光学影像进行修正。滑坡InSAR识别比例尺的概念与传统空间分辨率不同，主要依靠变形强度，因此一些规模较小，但与背景相比变形特征突出，整体性强，与地物具有逻辑空间关系的滑坡也能得以解译（配合SAR的强度图、地形阴影图、光学遥感影像为地物参照）。本次最小解译区域可达几个像素，如参考怒江沿江公路解译了一处只有4个像素的公路边坡滑坡。
姚鑫
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是一种基于新型地表温度时间分解模型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.08K至0.16K，偏差标准差（STD）为1.12K至1.46K。基于分布于黑河流域、东北、华北和华南地区的15个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-0.06K至-1.17K，RMSE为1.52K至3.71K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日2次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2021年（注：通过外推方式将缺少Aqua MODIS LST产品时段内的全天候地表温度补齐）；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2021）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
张晓东, 张晓东, 唐文彬, 丁利荣, 马晋, 周纪, 张旭, 唐文彬, 丁利荣, 马晋, 张旭
青藏高原是全球气候变化的敏感区域。地表温度（Land Surface Temperature, LST）作为地表能量平衡中的主要参数，表征了地气间能量和水分交换的程度，广泛应用于气象气候、水文、生态等领域的研究中。青藏高原的陆地-大气相互作用等研究，迫切需要较长时间序列和较高时空分辨率的全天候地表温度数据集。然而，该区域较为频繁的云覆盖特征，使现有卫星热红外遥感地表温度数据集的使用受到较大的局限。 相较于2019年发布的前一个版本——中国西部逐日1km空间分辨率全天候地表温度数据集（2003-2018）V1，本数据集（V2）采用了一种新的制备方法，即基于新型地表温度时间分解模型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。该方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。以MODIS LST为参考值时，该数据集在白天和夜间平均偏差（MBE）分别为-0.28 K和-0.29 K，偏差标准差（STD）分别为1.25 K和1.36 K。基于青藏高原和黑河流域的6个站点实测数据的检验结果表明，晴空条件下，本数据集在白天/夜间与实测LST均具有高度的一致性，其MBE为-0.42~0.25 K/-0.35~0.19 K；均方根误差 （RMSE）为1.03~2.28 K/1.05~2.05 K；非晴空条件下，本数据集在白天/夜间的MBE为-0.55~1.42 K/-0.46~1.27 K；RMSE为2.24~3.87 K/2.03~3.62 K。与V1版本的数据相比，两种全天候地表温度均在空间维度上表现除了空间无缝（即无缺失值）的特性，且在大部分区域内，两种全天候地表温度的空间分布和幅值均与MODIS地表温度高度一致。然而，在AMSR-E/AMSR2轨道间隙亮温缺失的区域内，V1版本的地表温度产生了低估。TRIMS地表温度与V1版本地表温度在AMSR-E/AMSR2轨道间隙外的质量接近，而在轨道间隙内前者的质量更加可靠。因此，建议用户使用V2版本。 本数据集的时间分辨率为逐日2次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2021年（注：通过外推方式将缺少Aqua MODIS LST产品时段内的全天候地表温度补齐）。本数据集的空间范围包括青藏高原为核心的我国西部及周边地区（72°E-104°E，20°N-45°N）。因此，本数据集的缩写名为TRIMS LST-TP（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST – Tibetan Plateau），以便用户使用。
张晓东, 张晓东, 周纪, 唐文彬, 丁利荣, 马晋, 张旭, 唐文彬, 丁利荣, 马晋, 张旭
该数据集由2018年青藏高原野外考察期间无人机航拍所得，数据大小为5.72 GB，包括800余张照片。照片拍摄的具体时间为2018.07.19-2018.07.26，拍摄地点主要包括羊八井、克日村、阿沛新村、仲果村、米林村、日村、冲康村、克松村、色木村、羊卓雍错及其周边地区。航拍照片较为清晰的反映了当地土地覆被状况（土地利用类型、植被密度、河流湖泊分布等等），为土地利用遥感解译工作提供了较好的验证信息，还可用于植被覆盖度的估算工作，为研究区土地利用研究提供了较好的参照信息。
吕昌河, 刘亚群
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