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全球湿地动态数据集基于30米分辨率无缝数据立方体与深度学习技术构建，包含3个一级类别和14个二级类别，首次揭示了21世纪以来精细化的湿地动态变化过程。
全球不透水面数据在典型年份（1985、1990、1995、2000、2005、2010、2015年）的总体精度超过90%。无论在局部、区域还是全球尺度上，GAIA数据的时间变化趋势均与其他数据集高度吻合。
全球逐日500m水体数据基于2001–2022年间超过200万帧卫星影像生成，空间分辨率为500m。该数据集填补了全球水体覆盖的时空空缺，为水资源管理、生态环境监测等提供了重要支撑。
全球湿地动态数据集基于30米分辨率无缝数据立方体和深度学习，具有3个一级类别和14个二级类别，首次揭示了21世纪以来细粒度的湿地动态变化。
Chen, S., Wang, J., Liu, Q., Liang, X., Liu, R., Qin, P., Yuan, J., Wei, J., Yuan, S., Huang, H., and Gong, P. (2024). Global 30 m seamless data cube (2000–2022) of land surface reflectance generated from Landsat 5, 7, 8, and 9 and MODIS Terra constellations. Earth System Science Data, 16, 5449–5475, https://doi.org/10.5194/essd-16-5449-2024.
Chen, S., Wang, J., & Gong, P. (2023). ROBOT: A spatiotemporal fusion model toward seamless data cube for global remote sensing applications. Remote Sensing of Environment, 294, 113616.
Liang, X., Liu, Q., Wang, J., Chen, S., and Gong, P. (2024). Global 500 m seamless dataset (2000–2022) of land surface reflectance generated from MODIS products. Earth System Science Data, 16, 177–200, https://doi.org/10.5194/essd-16-177-2024.
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立足于国际地球观测组织（GEO）愿景，构建与推广高质量全球无缝遥感数据立方体
