数据分享：全球逐日SMAP-IB土壤水分和植被光学厚度产品

📝 规划笔记——推荐一则来自遥感学报的文章，摘录如下：

遥感学报：土壤水分（SM）与植被光学厚度（VOD）等是水文模型、陆面过程以及气候模式中的重要地面参数，其中SM被认定为基本气候变量（ECV）之一，而VOD作为估算地上生物量的代理，是潜在的植被生态指标。因此，准确获取全球尺度SM和VOD对了解地表水、植被碳循环等具有重要的推动作用。

法国农科院（INRAE）ISPA实验室Jean-Pierre Wigneron 教授、李小军博士和西南大学樊磊教授等在《Remote Sensing of Environment》发表文章“A new SMAP soil moisture and vegetation optical depth product (SMAP-IB): Algorithm, assessment and inter-comparison”，开发了一套考虑多时相前向反演约束的SMAP-IB算法，有效提高了SM和VOD的反演精度。其中，与现有的SMAP官方算法相比，SMAP-IB 的土壤水分产品精度提高了26%，VOD则没有明显饱和现象，并且与树高具有很好的线性关系。

共享数据：SMOS-IC版本2和SMAP-IB产品

https://ib.remote-sensing.inrae.fr/