Multi-source Remote Sensing and Ground-based Soil Moisture Data for Agricultural Applications across Three Watersheds: Mississippi River Basin, Shandian River Basin, and Douro River Basin (2016-2019)

This dataset contains processed remote sensing features and ground-based soil moisture measurements used for agricultural soil moisture retrieval across three environmentally diverse watersheds. The dataset includes:

Study Areas:
- Mississippi River Basin, USA (humid subtropical climate)
- Shandian River Basin, China (temperate continental climate)
- Douro River Basin, Portugal (Mediterranean climate)

Data Components:
1. Ground-based soil moisture measurements (0-5 cm depth) from SCAN, SMN-SDR, and REMEDHUS networks
2. Sentinel-1 SAR backscatter coefficients (VV/VH polarizations)
3. Sentinel-2 derived vegetation indices (NDVI, NDWI)
4. Topographic features from SRTM DEM (DEM, RMSH,meanDEM)
5. Soil texture data (clay and sand content)

Time Period: 2016-2019
Spatial Resolution: 10-30 meters
Applications: Precision agriculture, soil moisture monitoring, machine learning model development

The dataset supports research on environment-algorithm relationships for agricultural soil moisture retrieval and precision irrigation applications.

本数据集包含经预处理的遥感特征与地面实测土壤湿度数据，用于开展覆盖三个生态环境迥异的流域的农业土壤湿度反演研究。

研究区域：
- 美国密西西比河流域（亚热带湿润气候）
- 中国闪甸河流域（Shandian River Basin）（温带大陆性气候）
- 葡萄牙杜罗河流域（Douro River Basin）（地中海气候）

数据组成：
1. 来自SCAN、SMN-SDR及REMEDHUS监测网络的0-5厘米深度地面实测土壤湿度数据
2. 哨兵-1号（Sentinel-1）合成孔径雷达（SAR）后向散射系数（VV/VH极化方式）
3. 哨兵-2号（Sentinel-2）反演得到的植被指数（归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI）
4. 来自航天飞机雷达地形测绘任务数字高程模型（SRTM DEM）的地形特征参数（DEM、均方根高度RMSH、平均高程meanDEM）
5. 土壤质地数据（黏粒与砂粒含量）

时间周期：2016年至2019年
空间分辨率：10-30米
应用场景：精准农业、土壤湿度监测、机器学习模型开发

本数据集可支撑农业土壤湿度反演及精准灌溉相关的环境-算法关联研究。