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国家冰川冻土沙漠科学数据中心

中国首套1米分辨率的全国土地覆盖数据集（SinoLC-1）

本数据集基于深度学习的框架和开放获取数据(包括全球土地覆盖(GLC)产品、开放街道地图(OSM)和谷歌地球图像)建立了中国首个1米分

贡献者:: 李卓鸿, 张洪艳
点击量:: 10474
文件大小:: 136.0 GiB
更新时间:: 2026-01-14

国家冰川冻土沙漠科学数据中心

基于深度学习框架的中国31个主要城市细粒度城市绿地映射数据集

成了注意力机制以提高对UGS的辨别力，并采用点撕裂策略进行边缘恢复。鉴别器是一个完全连接的网络，旨在处理图像之间的域偏移。数据集详细说明如下： 1. UGS-1m.zip：中国 31 个主

贡献者:: 石茜, 刘梦熙
点击量:: 5621
文件大小:: 396.8 GiB
更新时间:: 2026-01-14

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1960–2023年4 km分辨率长江黄河源区逐日2 m气温数据集

1.本数据集面向青藏高原长江、黄河源区复杂地形区域的高精度气象驱动需求，提供长江、黄河源区区域尺度上的逐日2米近地气温的nc格式数据，空间分辨率为4.0 km（约

贡献者:: 吴晓东, 刘桂民, 邵美琪, 闫旭春
点击量:: 2880
文件大小:: 2.0 GiB
更新时间:: 2026-04-09

国家冰川冻土沙漠科学数据中心

藏东南雅弄冰川末端冰裂隙分布数据集（2022-2023年）

雅弄冰川位于青藏高原东南部岗日嘎布山，是该地区最大的海洋型冰川。受全球气候变暖影响，该区域冰川退缩剧烈。本数据集基于2022年-2023年实地采集的高分辨率无人机正射影像数据

贡献者:: 段云鹏, 扈芷婷, 吴坤鹏, 刘时银
点击量:: 4692
文件大小:: 39.0 MiB
更新时间:: 2026-01-13

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基于Unet模型的河湖“四乱”样本数据集

本数据集基于Unet模型的Google Earth遥感影像“四乱”目标识别方法，针对黄河流域“四乱”问题，利用Google Earth遥感影像构建样本库，并利用Unet

贡献者:: 康建芳, 刘天山, 张保卫, 何一飞, 张耀南
点击量:: 9996
文件大小:: 148.0 MiB
更新时间:: 2025-12-05

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1980-2020年三江源逐日雪深数据集

高空间分辨率雪深对水文、生态和灾害研究至关重要。然而，被动微波雪深产品（10/25 km）因其空间分辨率较粗已无法满足现代高精度高分辨率的需求。本研究融合了最新校准的增强分辨率亮度温度与光学积雪面积比例和积雪覆盖日数等数据

贡献者:: 赵子胜, 郝晓华, 李杭璇, 钟歆玥, 吴晓东
点击量:: 3787
文件大小:: 237.5 MiB
更新时间:: 2025-04-24

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2023年青藏高原冰湖编目数据集

冰湖是冰川消融过程中形成的典型水文地貌单元，近年来在全球高山和极地地区呈现快速扩张趋势。冰湖编目通过系统记录冰湖的空间位置、几何参数等信息，对理解冰川演化过程、气候变化响应、淡水资源评估及冰湖溃决洪水风险预警具有科学价值。针对冰湖潜在分布区划定尚存争议、冰湖遥感提取依赖人工目视解译等...

贡献者:: 田志娟, 姚晓军, 常辉, 段红玉
点击量:: 5390
文件大小:: 81.7 MiB
更新时间:: 2026-03-02

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面向AI-Ready的路面状态标准化图像数据集（2023-2024年）

鉴于国际上公开的标准化道路表面气象条件数据集极为稀缺，尤其在极端天气条件下的路面状况图像资源更为不足，本研究构建了一套冰雪灾害路面状况数据集，填补了这一领域的空白，为提

贡献者:: 刘景琦
点击量:: 7536
文件大小:: 287.8 MiB
更新时间:: 2026-01-13

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青藏高原多年冻土区高分辨率热融湖塘数据集（2020年）

多年冻土退化的一个后果是热融湖塘的发育，而这些湖塘可能是二氧化碳（CO₂）和甲烷（CH₄）排放的热点区域。然而，由于数据分辨率的限制，小型热融湖塘（<500 m²）在区

贡献者:: 彭小清, 罗恒星, 田伟伟
点击量:: 971
文件大小:: 113.0 MiB
更新时间:: 2026-05-11

国家冰川冻土沙漠科学数据中心

基于U-net的长江下游及里下河地区集合预报降水数据集（2021-2022年）

结构限制及参数化方法局限性的影响，较粗的空间分辨率也制约了其在气象水文领域的广泛应用。因此，本研究基于U-net对CMA、ECMWF和NCEP三者的多模式超级集合数据CNE开展了统计后处理研究，研制

贡献者:: 李伶杰, 高锐
点击量:: 2382
文件大小:: 20.1 GiB
更新时间:: 2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心

基于深度学习与年度结果增强方法的东北地区水稻历史长序列制图（1985-2023年）

利用多传感器Landsat数据和深度学习模型，首次完成了1985年至2023年中国东北地区水稻的年度分布图绘制。采用年度结果增强法（ARE），该方

贡献者:: 杨鹏
点击量:: 2185
文件大小:: 2.0 GiB
更新时间:: 2026-01-12