地球资源数据云——数据资源详情

2000-2026年中国逐月500米分辨率最大值合成EVI数据集

本数据集为 2000 - 2026 年中国 500 米空间分辨率 逐月最大 增强型植被指数（ EVI ）数据产品。基于 MODIS 传感器数据，采用经过验证的合成算法计算生成，有效减少了大气噪声和冠层背景影响，相比 NDVI 更能准确反映高生物量区植被动态。数据覆盖全球陆表，时间跨度为 27 年，格式为 GeoTIFF ，采用等经纬度投影（ WGS84 ）。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与平滑修复，一致性良好。本数据集可为长时间序列植被动态监测、气候变化影响评估、生态环境研究及可持续发展目标相关研究提供可靠的数据基础。 关键词 ： GEE ；增强型植被指数； E VI ； 500 米分辨率；最大值合成 引 言 植被指数是量化地表植被覆盖、生理状态及光合作用强度的关键指标，在全球变化生态学、农业监测、环境管理等数据科学研究领域具有不可替代的作用。增强型植被指数（ EVI ）针对传统归一化植被指数（ NDVI ）在高生物量区的饱和问题及土壤和大气背景噪声进行了优化，能够更灵敏地反映植被的时空变化规律。 随着对地观测技术的飞速发展，中分辨率成像光谱仪（ MODIS ）等卫星传感器为长时间序列、大范围的植被动态监测提供了稳定可靠的数据源。基于 MODIS 数据生产的一系列植被指数产品已成为全球生态系统研究的基础数据集。然而，科研与应用实践通常需要直接获取处理后的、更简洁的 逐月 聚合数据，以减少原始数据庞大的计算负担，并服务于区域或全球尺度的趋势分析、驱动因子探测和模型验证。 为此，我们开发了本套 2000 - 2026 年全球 500 米分辨率 逐月最大 EVI 数据集。本工作基于权威的 MODIS 数据源，采用经过广泛验证的算法流程，旨在生成一个即用型（ Analysis - Ready ）的长时序数据产品，以弥补原始数据与终端应用之间的鸿沟。数据集严格的质量控制过程保障了其一致性，使其能够直接用于监测植被的长期趋势（如绿化或褐化）、评估极端气候事件（如干旱、热浪）对生态系统的影响、以及服务于可持续发展目标（ SDGs ）中的相关指标评估。 本数据集是对现有 MODIS 标准产品的一种有价值的衍生和集成，其潜在的重用价值广泛，可为气候变化、农学、林学、水文学及地理学等多学科领域的科研人员提供高效的数据支撑。 1 数据采集和处理方法 1.1 数据采集方法 本数据集 依靠 GEE （ Google Earth Engine ）平台，使用 MOD13A1 数据集。 MODIS E VI 产品是根据经过大气校正的双向地表反射率计算得出的，这些反射率已针对水、云、重气溶胶和云阴影进行了遮盖。