本数据集基于时间权重的动态时间规划方法和冬季麦类作物指数，生产了2001–2023年全国11个省（种植面积占全国冬小麦面积的99%以上）30米空间分辨率的冬小麦种植分布图。经野外调查样本和Google Earth样本验证，冬小麦识别图的总体精度达到91.17%，生产者精度和用户精度分别为91.6%和90.92%。

根据《陆地生态系统生物观测规范》，该数据采集样地为鼎湖山站综合观测场季风林和辅助观测场（马尾松林和针阔II号林）水土生联合长期观测采样地。乔木样方为10m*10m，灌木样方5m*5m，草本样方1m*1m对植物进行分种调查，记录种名、株数、胸径（基径）、高度、盖度等，乔灌木生物量根据按干枝叶根拟合的生物量方程计算，草本层地上部总干重为个别样方内全收割后进行烘干称重，然后按样方统计乔灌草三层的植物种类组成。物候期的观测为实地人工观测，分别进行芽开放期、展叶期、开花始期、开花盛期、果实成熟期、叶秋季变色期和落叶期的记录。凋落物回收量为每月采集，凋落物现存量为最少凋落物时采集。叶面积指数分乔灌草分别测定。优势植物分器官测定全氮、全磷和全碳含量。基于《陆地生态系统生物观测数据质量保证与质量控制》对数据进行质量控制。

根据《陆地生态系统水环境观测规范》，该数据集监测包括在鼎湖山季风林、松林、针阔I号、针阔Ⅱ号、气象场季风林集水区、东沟集水区等进行。土壤体积含水量有中子仪法和TDR法；地下水埋深监测采样地为4个观测井；水质采样地为鼎湖山站气象场采雨水、静止地表水、流动地表水、水位观测井等水质监测长期采样点；分别测定pH值、钙离子含量、镁离子含量、钾离子含量、钠离子含量、碳酸根离子含量、重碳酸根离子含量、氯化物、硫酸根离子、磷酸根离子、硝酸根、矿化物、化学需氧量(CODcr)、化学需氧量(高锰酸盐指数)、水中溶解氧、总氮和总磷等。雨水采样寄给水分分中心集中测定。基于《陆地生态系统水环境观测数据质量保证与质量控制》对数据进行质量控制。

根据《陆地生态系统土壤观测规范》，该数据集样品的采集分别在鼎湖山站综合观测场季风林和辅助观测场（马尾松林和针阔II号林）永久样地附近的破坏性样地进行，使用土钻进行土壤样品的采集，采样深度0-20表层以及剖面分5层(0-10cm,10-20cm，20-40cm，40-60cm，60-100cm)，样品采集后进行风干，过筛（孔径2mm）处理后于室内进行土壤养分全量、pH、速效养分、机械组成和容重的分析测定，基于《陆地生态系统土壤观测数据质量保证与质量控制》对数据进行质量控制。

该数据集是中国长期的高分辨率玉米物候图（China Crop phenology dataset - maize, CCPD-Maize），包含2001 - 2020年中国22个省份的玉米物候图。文件格式为GeoTIFF，空间参考为WGS84 （EPSG:4326），空间分辨率为30 m。基于长期高时空分辨率归一化植被指数（NDVI）融合数据集和每年更新的玉米分布数据集，采用相对阈值法对玉米物候特征进行识别。CCPD-Maize包括玉米生长季开始（SOS）、生长季结束（EOS）、营养生长期（VGS）、生殖生长期（RGS）以及生长期长度（LOS）。CCPD-Maize SOS和EOS数据与农业气象站观测的玉米出苗期和成熟期的验证精度较高，R²分别为0.964和0.823。

本数据集基于Landsat-7、Landsat-8和Sentinel-2光学遥感影像，利用冬季麦类作物抽穗期至收获期NDVI与其他地物NDVI的差异，设计了冬季麦类作物指数（WTCI，Winter-Triticeae Crops Index）,开发了一种无需训练样本的冬季麦类作物识别新方法，并生产了2017-2022年全球66个国家（覆盖全球99.19%的冬季麦类作物种植面积）30米分辨率的冬季麦类作物空间分布数据集。经野外调查样本和谷歌地球目视解译样本验证，使用WTCI方法生产的冬季麦类作物分布图的生产者精度、用户精度和总体精度分别为81.12%、87.85%和87.7%。与美国的CDL数据集和欧洲的EuroCrops数据集相比，该数据集的总体精度在大多数区域都超过了80%。此外，冬季麦类作物的识别面积与省（州）级、市级或县级的统计面积具有良好的一致性。