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摘要
【目的】土壤水分是连接陆气水循环的重要媒介和载体。获取大尺度区域、长时间序列、高精度的土壤水分数据是环境遥感领域长期关注的难点和热点问题。【方法】本文简述了包括必要气候变量土壤水分（Essential Climate Variable Soil Moisture, ECV SM）数据、土壤水分产品系统（Soil Moisture Products System, SMOPS）数据、土壤水分主动被动（Soil Moisture Active Passive, SMAP）数据、遥感地表土壤水分（Remote-sensing-based Surface Soil Moisture, RSSSM）数据、神经网络土壤水分（Neural Network soil moisture, NNsm）数据、高分辨率中国区域土壤水分数据在内的6种国内外典型多源微波遥感融合土壤水分数据集的发展历程、研制方法和精度水平。【结果】通过分析数据产品的适用性，发现不同的微波遥感融合土壤水分产品各具特色，适用场景也有所区分。【结论】如何充分利用现有海量微波遥感、光学遥感、站点观测数据，设计高性能土壤水分模拟融合算法，实现对过去、现在乃至未来多情景模式下多尺度土壤干湿状况的精准掌控，是未来环境遥感与数据融合领域值得持续深入探究的重要科学方向。
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单位资源与环境信息系统国家重点实验室; 中国科学院地理科学与资源研究所
