SGD-SM 2.0：全球日土壤水分长期改进的无缝数据集（2002-2022年）

由于卫星轨道覆盖范围和土壤水分检索模式的限制，基于卫星的日土壤水分产品不可避免地存在全球陆地覆盖率低的缺点。SGD-SM 2.0 数据集使用了三个传感器，即 AMSR-E、AMSR2 和 WindSat。全球日降水量产品被融合到所提出的重建模型中。提出了一个集成的长短期记忆卷积神经网...

Due to the limitations of satellite orbital coverage and soil moisture retrieval models, satellite-based daily soil moisture products inevitably suffer from the drawback of low global land coverage rate. The SGD-SM 2.0 dataset employs three sensors, namely AMSR-E, AMSR2, and WindSat. Global daily precipitation products are fused into the proposed reconstruction model. An integrated long short-term memory convolutional neural network is proposed

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SGD-SM 2.0是一个全球日土壤水分长期改进的无缝数据集，覆盖2002-2022年，结合了多传感器数据和降水产品，通过LSTM-CNN模型填补了原始数据中的空白，具有较高的重建精度和时空一致性。数据集空间分辨率约为10 km，时间分辨率为天，适用于全球土壤水分研究。