研究动机：如何采用点面数据融合方法，生成3H（High Accuracy, High Spatial Resolution, and High Spatio-Temporal Continuity）数据集？

研究成果：点面数据融合（地面监测站网与卫星遥感数据融合）一直是对地观测传感网理论和灾害环境监测应用中的核心问题。研究团队于2016年提出了星地数据融合SICR（Satellite and In-situ sensor Collaboration Reconstruction）方法，初步论证了这一思路能够解决光学卫星观测受云遮挡导致观测盲区的问题，显著提高了土壤水分数据时空覆盖度，发表于IEEE TGRS期刊。2022年4月19日，水文领域顶级期刊Water Reseources Research继续发表团队关于点面融合方法的最新研究成果，进一步明确提出3H数据的概念，并基于深度学习模型发展形成GRASPS（Generate high Resolution, Accurate, Seamless data using Point-Surface fusion）方法，生成了区域每日30米、空间无缝且最高精度的土壤水分数据成果。该项成果系统性论证了点面数据融合方法的显著优势和学科贡献，可为干旱灾害，特别是骤旱监测分析提供最高质量的数据集。项目合作者还包括美国UIUC Peng Fu博士、MIT Jianzhi Dong博士、地大顾西辉教授、韩京国立大学Won-Ho Nam教授和UT-Austin Dev Niyogi教授等人。

论文链接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2021WR030827