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2000-2025年中国逐年500米分辨率土壤调节植被指数(SAVI)数据集

本数据集基于 MODIS Terra 卫星的 MOD09A1 Version 6.1 地表反射率产品，通过特定的土壤调节植被指数计算公式，采用最大值合成法生成 2000 - 2025 年中国 500 米分辨率的逐年土壤调节植被指数（ Soil - Adjusted Vegetation Index ， SAVI ）数据。该指数通过引入土壤调节因子，有效减少了土壤背景反射对植被指数估算的干扰，特别适用于中低植被覆盖区域的监测。数据集为大范围植被生长状况评估、生态环境退化监测、农业干旱及土地覆盖变化研究提供了一个重要的基础数据源。 关键词： GEE ；土壤调节植被指数； SAVI ； 500 米分辨率； MOD09A1 引言 植被指数是量化地表植被覆盖与活力的关键遥感指标，广泛应用于生态、农业和环境研究。在稀疏植被或土壤背景暴露较多的地区（如干旱半干旱区、农作物生长早期），传统植被指数（如 NDVI）容易受到土壤亮度的影响，导致对植被覆盖度的估计出现偏差。土壤调节植被指数（SAVI）通过引入一个常数调节因子（L），在一定程度上补偿了土壤背景的干扰，提高了植被信号提取的准确性，尤其适用于中低植被覆盖度的环境。 MODIS MOD09A1产品提供了经过大气校正的500米分辨率8天合成地表反射率数据，其稳定的数据质量和长时间序列覆盖，为构建具有土壤背景校正能力的植被指数产品奠定了坚实基础。本工作旨在基于MOD09A1数据，生产一套长时间序列、高质量的中国区域逐年SAVI数据集。该产品直接集成了数据预处理、质量筛选与指数合成步骤，可为用户提供一个直接用于稀疏植被监测、土地退化评估和农业旱情分析的标准化年度数据产品，预期在生态学、农学、水土保持及全球变化研究等领域具有重要的应用价值。 1数据采集和处理方法 1.1数据采集 本数据集的数据源为 Google Earth Engine （ GEE ）云平台上的 MODIS/061/MOD09A1 Version 6.1 数据集。该产品已进行了大气校正，并包含用于质量评估的状态波段，提供了可靠的地表反射率信息。 1.2数据处理方法 数据处理在 GEE 平台完成。首先，根据研究需求，利用中国国界矢量数据对 MOD09A1 影像进行空间裁剪。其次，设定每年固定的时间窗口（ 1 月 1 日至 12 月 31 日），从该年度所有有效的 8 天合成产品中，根据 SAVI 计算公式，采用最大值合成算法计算每个像元的年度 SAVI 值。最大值合成旨在获取一年中植被生长最旺盛、受云及大气影响最小的指数值，能有效压制短期噪声和土壤背景的季节性变化影响。计算过程中，充分利用质量评估（ QA ）波段，优先筛选被标记为“晴空”（ clear ）的高质量像元，剔除受云、阴影及冰雪覆盖影响的低质量像元。最后，将生成的逐年 SAVI 栅格数据导出，并统一采用 WGS84 地理坐标系。