标题：
Two Years of Cotton (Gossypium hirsutum L.) Data from the Georgia Coastal Plain, USA
第一作者：Michael H. Cosh
美国农业部
第二作者：Kathryn Pisarello
美国农业部
通讯作者：Alisa W. Coffin
美国农业部
研究目标：收集棉花作物相关的田间数据，包括土壤湿度、植物水分含量、生物量、作物高度、植株密度和农田管理实践，以支持基于遥感的农作物和土壤监测模型的开发和验证。
数据收集：研究团队从乔治亚州的两个农场的五个棉花田中收集了2018年和2019年的数据。数据采集与卫星过境同步，包括RADARSAT-2和Sentinel-1卫星。
田间样本采集：田间测量了土壤湿度、植株水分、生物量、作物高度和密度，并记录了农田管理实践。采用分段破坏性采样的方法，避免影响农作物生长。
主要发现：
土壤湿度与植株水分含量： 数据显示了各生长期内的土壤湿度变化及植株水分含量，特别是在不同的管理实践（如灌溉与非灌溉）下的差异。
遥感数据的配合使用： 利用多极化合成孔径雷达（SAR）数据成功捕捉到云层覆盖情况下的作物信息，弥补了传统光学遥感数据的不足。
季节性变化： 不同年份的种植和收获时间的差异反映了棉花生长季节中的管理变化。
照片显示土壤湿度传感器的安装（a）、传感器在 20 厘米深度的位置（b）以及最终安装的原位传感器（c）。
用于表型分析的棉花植株照片，使用图形标记来区分正在发育的棉铃（白色框）和花朵（红色框），分别来自 Ty Ty 合作农场（a）和 Ashburn 合作农场（b）。
https://doi.org/10.1038/s41597-024-03716-z
期刊介绍
—
Scientific Data
中科院分区：Q2
JCR分区：Q1
—
