本数据集的原始数据来源于多种遥感影像和观测数据，涵盖Landsat OLI、Sentinel-1 GRD、Sentinel-2 MSI影像以及无人机获取的高精度影像。Landsat OLI影像的第8波段数据空间分辨率为15米，主要从美国地质勘探局（USGS）的开放平台获取，选取的影像已经过系统几何校正（C2L1产品），确保其适合直接进行冰川运动速度计算。影像的时间选择以每月初和月底的影像对为主，尽量减少云雾干扰，必要时延长时间间隔以获取质量较高的影像对。

Sentinel-1 GRD影像为雷达图像，采用IW模式地距探测数据（GRD），分辨率为5×20米，主要从欧空局哥白尼数据中心下载。这些影像克服了高海拔地区光学遥感常见的云雾干扰问题，为冰川表面运动速度的时间序列构建提供了重要支持。由于Sentinel-1卫星的重访周期为12天，本研究通过时间基线设置（24天或36天）生成月尺度的影像对，确保了数据的时序性和完整性。

Sentinel-2 MSI影像的第8波段为近红外波段，空间分辨率为10米，从欧空局哥白尼计划中获取。选择影像的标准与Landsat类似，以每月的云量较低影像为主，尽可能提高数据质量。无人机影像采用大疆M300 RTK无人机搭载睿铂M6 Pros量测型相机获取，覆盖研究区的部分冰川末端区域，航区面积约为30平方公里。无人机影像用于计算融合权重以及验证融合结果的精度，具有极高的空间分辨率和几何精度。

同时，研究还参考了岗日嘎布地区冰川分布数据集和RGI 7.0全球冰川编目，作为研究区范围的参考依据，为影像数据的区域性筛选和结果解释提供支持。

本数据集采用多源数据融合技术，以生成高精度、高时空分辨率的冰川表面运动速度数据。数据加工分为影像预处理、运动速度计算、融合权重计算、数据融合及精度验证五个主要步骤。

影像预处理包括几何校正、影像配准和噪声去除等。对于Landsat和Sentinel-2影像，使用COSI-CORR软件提取冰川运动速度，采用频率域互相关算法，设置搜索窗口为32×32像素，步长分别为2像素和3像素，相关系数阈值为0.95。对于Sentinel-1影像，则采用SNAP软件中的offset-tracking功能，设置匹配窗口为128×128像素，生成空间分辨率为30米的速度图。无人机影像的运动速度提取使用ImGRAFT工具箱，通过图像配准和特征追踪算法获取结果，并重采样至30米分辨率。

融合权重计算基于加权最小二乘法。选取同时期的Landsat、Sentinel-1和Sentinel-2影像速度数据，对无人机影像速度结果进行拟合，计算各数据源的权重系数（WL8、WS1、WS2）。然后，对所有影像的速度数据进行加权平均融合。为处理像元空值问题，引入掩膜函数调整权重分配，确保融合过程的稳定性。

数据融合完成后，采用无冰区残余运动速度作为误差估计的基础，通过计算其均值和标准差量化数据的不确定性。此外，与无人机影像计算的运动速度结果作差，评估融合数据的精度，最终验证数据集的可靠性。

数据质量评估贯穿本数据集的生产全过程，以确保其可靠性和适用性。融合数据的误差通过无冰区的残余运动速度进行估算。结果表明，无冰区的残余运动速度误差为0.0098 m/d，且误差值呈正态分布。这一误差显著低于冰川的实际运动速度，表明数据集具备较高的精度。

为了进一步验证数据质量，本研究将融合结果与无人机影像计算得到的冰川表面运动速度进行对比分析。融合结果与无人机影像的速度差值的均值和标准差显示，融合数据的偏差显著降低，标准差趋于稳定，表明融合过程有效减少了噪声。与单一数据源相比，融合后的数据在平滑处理和异常值控制方面表现优异。

此外，本数据集采用严格的质量控制流程，包括影像的几何精度校正、速度提取算法优化以及多源数据的权重计算方法，确保了数据的一致性和可信性。融合数据不仅成功捕捉了岗日嘎布地区冰川表面运动的空间差异性，还提供了连续的时间序列，为后续研究提供了坚实的数据基础。总体而言，本数据集在精度、可靠性和实用性方面均达到了较高水平。