中国区域逐年250米植被覆盖度数据集（2000-2022）（免费下载）

地球资源数据云

吉林省中遥科技

2023-11-21 14:30:31

中国区域逐年250米植被覆盖度数据集（2000-2022）

数据简介：该数据集是中国区域2000至2022年年度植被覆盖度产品，空间分辨率250米，合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，实现植被覆盖度计算。本产品去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域。通过时空变化趋势分析检验法分析，该数据集符合时间变化趋势和空间变化趋势。该数据集能够为全国区域生态质量评价、重要生态空间调查评估等工作提供数据参考。本数据集采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据不同土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，进而计算植被覆盖度；然后根据土地利用数据去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域，得到最终的植被覆盖度产品。 FVC计算公式参考文献[1]：

数据读取方式：文件采用.tif格式存储，可用ArcGIS等软件打开。缩放比例0.0001

数据时间：2000-2022年

数据空间位置：全国

数据格式：TIFF

数据空间分辨率：250米

数据坐标系：WGS1984

数据作者：地球资源数据云

数据引用来源：Geographic Data Sharing Infrastructure, global resources data cloud (www.gis5g.com)

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，该数据集符合时间变化趋势和空间变化趋势。该数据集能够为全国区域生态质量评价、重要生态空间调查评估等工作提供数据参考。数据信息文件命名：HXPT_FVC_MONTH_MAX_250m_YYYYMM_全国_yyyymmddhhmmss.tif，其中： HXPT代表国家生态保护红线监管平台生产， FVC代表植被覆盖度， MONTH代表月度， MAX代表最大值合成， 250m代表空间分辨率250米，全国代表覆盖范围全国， YYYYMM代表数据时间年月， yyyymmddhhmmss代表数据生产时间年月日时分秒数据读取方式：文件采用.tif格式存储，可用ArcGIS等软件打开

植被覆盖度（FVC，Fractional Vegetation Cover）是指地表植被（包括叶、枝、茎）的垂直投影面积占研究区总面积的比例，是衡量生态系统生长状态和植被健康的重要指标。植被覆盖度是生态学、地理学、气候学等多个学科领域的基础数据，广泛应用于生态监测、植被变化分析、气候模型输入等方面。本期我们分享的是2000–2024年中国250米分辨率逐月植被覆盖度（FVC）栅格数据集。数据来源于国家青藏高原科学数据中心，通过基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型生成，计算得到植被覆盖度，并根据土地利用数据去除湖泊、河流、冰川等无植被区域，得到最终的植被覆盖度产品。数据的空间分辨率为250米，数据格式为TIFF。数据来源：国家青藏高原科学数据中心数据范围：中国数据单位：[0，1]数据格式：栅格(TIF)格式数据坐标：GCS_WGS_1984时间分辨率：2022年– 2024年（逐月）空间分辨率：250米高吉喜, 史园莉, 张宏伟, 陈绪慧, 张文国, 申文明, 肖桐, 张玉环. (2022). 中国区域250米植被覆盖度数据集（2000-2024）. 国家青藏高原科学数据中心. https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.300330. https://cstr.cn/18406.11.Terre.tpdc.300330.Gao, J., Shi, Y., Zhang, H., Chen, X., Zhang, W., Shen, W., Xiao, T., Zhang, Y. (2022). China regional 250m fractional vegetation cover data set (2000-2024). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data

1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/abc6838/article/details/143763612 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 4、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理

数据格式：GeoTIFF 格式的栅格数据。文件名命名规则 NDVImax[year].tif year：四位年份示例：“NDVImax2010.tif”：表示 2010 年的年最大 NDVI 数据。数据生产提供单位中国科学院地理科学与资源研究所土地利用与全球变化遥感团队元数据时间跨度: 2000 ~ 2022 年时间分辨率：每年一期空间分辨率：30 米维度：131365 行×228747 列数据类型：Int16 投影信息：WGS1984 [Longitude and latitude] 数据值范围我们将 NDVI 数据值范围由-1-1 放大 10000 倍到-10000-10000。 NDVI 有效值范围为 [-10000,10000]。

NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是归一化植被指数的英文缩写，是一种广泛使用的遥感指数，用于监测和评估植被的生长状况、生物量、植被覆盖度等信息。它基于植被在红光（Red）和近红外（NIR）波段的反射特性，通过计算这两个波段反射率的比值差异来反映植被的生长状态。 NDVI值的范围通常在-1到1之间。一般来说：负数（接近-1）表示水体、雪或云等无植被覆盖区域。 0值表示岩石或裸土等无植被覆盖区域。接近1的值表示植被覆盖茂密，通常对应于茂密的森林或农作物。 NDVI值越高，通常表示植被覆盖越好，植被生长越旺盛。因此，NDVI被广泛应用于农业、林业、环境监测、气候研究等领域，以监测植被的动态变化、评估生态系统健康状况、预测作物产量等。数据名称：省、市、县三级逐年归一化植被指数NDVI 数据包含excel、shp数据省份、省代码、省所属类型、城市、城市代码、市所属类型、县名称、县所属类型、逐年归一化植被指数。

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