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2021年第12期
2019年第02期
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基于星载CYGNSS的中国东南部逐日土壤水分数据集(201901-202010)


杨婷1,2
1 中国科学院地理科学与资源研究所黄河三角洲现代农业工程实验室,北京1001012 中科山东东营地理研究院,东营257000

DOI:10.3974/geodb.2024.08.01.V1

出版时间:2024年8月

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关键词:

星载GNSS-R,CYGNSS,土壤水分,植被,粗糙度

摘要:

星载GNSS-R属卫星导航应用与遥感的交叉学科范畴,其工作波段L对土壤水分变化敏感,为大尺度的土壤水分探测提供了一种新的技术手段。作者以中国东南部18°N-38°N,97°E-122°36'E为研究区,基于公开发布的星载GNSS-R数据,即CYGNSS数据,优化土壤水分估算模型,实现复杂地表的土壤水分有效计算,生成了2019年1月-2020年10月中国东南部逐日土壤水分数据集。数据的时间分辨率为日,空间分辨率为0.36°x0.36°。数据集内容包括研究区以下数据:(1)2019年逐日土壤水分;(2)2020年1-10月逐日土壤水分。数据集存储为.tif和.mdd两种格式,由1338个数据文件组成,数据量为40.1 MB(压缩为1个文件21.6 MB)。

基金项目:

国家自然科学基金(42101376)

数据引用方式:

杨婷. 基于星载CYGNSS的中国东南部逐日土壤水分数据集(201901-202010)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2024. https://doi.org/10.3974/geodb.2024.08.01.V1.

参考文献:

[1] 施建成, 杜阳, 杜今阳等. 微波遥感地表参数反演进展[J]. 中国科学: 地球科学, 2012, 42(6): 814-842.
     [2] 张双成, 郭沁雨, 马中民等. 星载GNSS-R反演土壤湿度研究进展与思考[J]. 武汉大学学报(信息科学), 2024, 49(1): 15-26.
     [3] Zeng, J. Y, Shi, P. F, Chen, K. S., et al. Assessment and error analysis of satellite soil moisture products over the third pole [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 60: 1-18.
     [4] 严清赟, 金双根, 黄为民等. 基于CyGNSS数据的土壤水分与植被光学厚度反演研究[J]. 南京: 南京信息工程大学学报(自然科学版) [J], 2021, 13(2): 194-203.
     [5] 尹聪. 基于导航卫星反射信号的土壤湿度研究[D]. 南京: 南京信息工程大学, 2019.
     [6] 张云, 张丹丹, 孟婉婷等. CYGNSS/SMAP数据融合半经验模型的土壤湿度反演研究[J]. 北京航空航天大学学报, 2023: 1-15.
     [7] Clarizia, M. P., Pierdicca, N., Costantini, F., et al. Analysis of CYGNSS data for soil moisture retrieval [J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2019, 12(7): 2227-2235.
     [8] Yang, T., Wan, W., Wang, J. D, et al. A physics-based algorithm to couple CYGNSS surface reflectivity and SMAP brightness temperature estimates for accurate soil moisture retrieval [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-15.
     [9] Chew, C., Small, E. Description of the UCAR/CU soil moisture product [J]. Remote Sensing, 2020, 12(10): 1558.
     [10] O'Neill, P., Bindlish, R., Chan, S., et al. Algorithm Theoretical Basis Document. Level 2 & 3 Soil Moisture (Passive) Data Products [M]. Pasadena, CA: Jet Propulsion Laboratory, 2018.
     [11] Piepmeier, J. R., Focardi, P., Horgan, K. A., et al. SMAP L-band microwave radiometer: Instrument design and first year on orbit [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(4): 1954-1966.
     

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