数据集概述
本数据集为基于深度学习的SMAP土壤湿度融合产品，整合NASA SMAP卫星数据与ERA5再分析数据的优势，通过深度神经网络（DNN）生成。数据覆盖2015年4月至2021年3月全球范围，经两年数据训练验证后部署，旨在提供低偏差、高相关性且能准确捕捉土壤湿度时间动态的产品，可用于全球不同地表覆盖类型与气候区的土壤湿度分析。
文件详解
- 文件名称：SM_DNN_20150401_20210331.zip
- 文件格式：ZIP（压缩包）
- 字段映射介绍：压缩包包含基于DNN生成的土壤湿度产品数据，输入变量涵盖SMAP极化亮温、入射角、植被散射反照率、地表粗糙度参数、地表水分数、有效土壤温度、容重、 clay 含量及NDVI气候态植被光学厚度等，输出为融合后的全球土壤湿度数据。
适用场景
- 土壤湿度产品评估: 对比分析融合产品与现有卫星、再分析土壤湿度产品的偏差、相关性及时间动态捕捉能力。
- 地表覆盖与气候区土壤湿度研究: 分析不同地表覆盖类型（如农田、非农田）及气候区的土壤湿度特征与变化规律。
- 深度学习在地球观测中的应用验证: 探究深度神经网络融合多源数据生成高精度土壤湿度产品的技术可行性。
- 全球水文与气候研究: 为全球尺度的水文循环模拟、气候模式改进提供高质量土壤湿度数据支持。
