SMAP L4 Global 9 km EASE-Grid Surface and Root Zone Soil Moisture Land Model Constants V004

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土壤水分遥感

陆地水文模型参数

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https://doi.org/10.5067/KGLC3UH4TMAQ 数据链接链接失效反馈

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SMAP L4 Global 9 km EASE-Grid Surface and Root Zone Soil Moisture Land Model Constants V004

全球1公里分辨率地表土壤水分数据集（2000-2020）

土壤水分遥感

机器学习

土壤水分是陆地水循环中的重要状态变量，在陆-气相互作用、区域水文过程及水资源管理等研究领域具有重要作用。当前主流的被动微波遥感土壤水分产品存在空间分辨率较粗（几十公里）和时间不连续（2-3天重访）等问题，限制了其更为广泛的科学应用。本数据集基于ESA-CCI主被动融合产品进行二次研发，首先融合了ERA5再分析数据以实现粗分辨率（25公里）下时空连续的土壤水分数据集；其次，以国际土壤水分观测网络IS

国家青藏高原科学数据中心2023-07-01 更新7080

C3S SM COMBINED all versions (until v202212) with ERA5-Land vs ISMN FRMs 0-10 cm

土壤水分遥感

地球观测数据比对

QA4SM validation: C3S SM combined v202212 vs C3S SM combined v202012 vs C3S SM combined v201912 vs C3S SM combined v201812 vs ERA5-Land v20190904 vs ISMN 20230110 global. URL: https://qa4sm.eu/ui/vali

NIAID Data Ecosystem30

Three years of soil moisture observations by a dense cosmic-ray neutron sensing cluster at an agricultural research site in north-east Germany

土壤水分遥感

精准农业环境管理

Dataset accompanying the publication "Three years of soil moisture observations by a dense cosmic-ray neutron sensing cluster at an agricultural research site in north-east Germany" (ESSD, 2023, https

B2SHARE2023-01-01 更新10

大兴安岭西坡额尔古纳地区根河流域30m根区土壤水分分布图（2023-2024年）

土壤水分遥感

水文监测

本数据集为大兴安岭西坡额尔古纳地区根河流域根区土壤水分分布数据，结合基于机械/人工钻和探坑获取的土壤水分测量数据；环境因子数据来源于气候、土壤、地形、植被类型等空间数据集，采用机器学习方法（Extra Trees）进行模型构建。数据格式为GeoTIFF，空间分辨率约30 m，投影为W...

国家冰川冻土沙漠科学数据中心2026-05-12 更新70

Validation of anomaly ESA CCI SM COMBINED MEDIUM RESOLUTION v09.2 vs ISMN 20250617 global

土壤水分遥感

地球观测数据质量评估

QA4SM validation: anomaly ESA CCI SM COMBINED MEDIUM RESOLUTION v09.2 vs ISMN 20250617 global. URL: https://qa4sm.eu/ui/validation-result/a8c60701-c02b-4aa2-8a25-e7b645f1397b. Produced on QA4SM (https

Zenodo2026-04-29 更新20

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