NDVI数据集是一种常用的遥感数据,用于评估地表植被覆盖状况。它通过计算近红外波段(NIR)和红光波段(R)之间的反射率差异来测量植被的绿色叶面积指数(Green Leaf Area Index,GLAI)。NDVI值的范围通常在-1到+1之间,其中负值表示云、水或雪覆盖的区域,正值表示植被覆盖的区域
2000-2020年中国30?m年最大NDVI数据集是基于Google?Earth?Engine云计算平台,利用全年所有Landsat5/7/8遥感数据,通过去云去阴影得到所有的Landsat有效观测数据,然后对每一个Landsat有效观测进行NDVI提取,并结合线性插值以及S-G平滑等方法,最终得到每个像元所在位置在一年中的NDVI最大值。该数据集空间分辨率为:30m,时间分辨率为:年
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。
元数据
时间跨度:?2000?~?2020年
时间分辨率:每年一期
空间范围:[-90°N~?90°N,-180°W~180°E]
空间分辨率:30米
维度:131320行×228612列
数据类型:UINT8
投影信息:WGS1984?[Longitude?and?latitude]
植被监测:通过分析NDVI数据集,可以监测植被的生长状况、植被覆盖度的变化以及植被类型的分布。这对于环境保护、生态恢复和农业管理等领域具有重要意义。
土地利用/土地覆盖变化:NDVI数据集可以帮助研究人员了解土地利用/土地覆盖的变化情况,例如城市化、森林砍伐和农田开垦等。这些信息对于制定土地规划和管理政策至关重要。
气候变化研究:NDVI数据集可以用于研究气候变化对植被的影响。通过比较不同时间点的NDVI数据,可以评估气候变化对植被生长和分布的影响,从而为气候适应和减缓措施提供科学依据。
灾害监测:NDVI数据集可以用于监测自然灾害对植被的影响,例如火灾、洪水和干旱等。通过分析NDVI数据,可以评估灾害对植被的破坏程度和恢复情况,为灾后重建和风险管理提供支持。
下载地址:https://open.geovisearth.com/service/resource/137
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