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2019-2024年中国逐年10米分辨率最大值合成EVI数据集

本数据集提供了 2017 年至 2024 年逐年最大值合成的增强型植被指数（ EVI ）产品，空间分辨率为 10 米。数据基于光学遥感影像，通过最大值合成法有效削弱了云、大气、阴影等噪声的干扰，旨在更稳定地反映地表植被在每年生长季的峰值绿度。数据集覆盖全国范围，具有时序完整、空间细节丰富的特点，并经过了严格的质量控制。该数据集对于大尺度植被动态监测、生态系统评估及农业管理等研究领域具有重要的应用价值。 关键词： GEE ；增强型植被指数； EVI ； 10 米分辨率；最大值合成；哨兵影像 引 言 植被指数是量化地表植被覆盖状况与生理活动的关键参数，在全球变化研究、农业生产监测、生态环境评估等领域具有不可或替代的作用。其中，增强型植被指数通过引入蓝光波段进行大气气溶胶校正，有效改善了在高生物量区域的饱和问题，并降低了土壤背景的影响，相较于归一化植被指数，能更灵敏地反映植被的时空变化规律。 随着对地观测技术的发展，高空间分辨率遥感数据（如 Sentinel - 2 ）的普及为精细化、地块尺度的植被动态监测提供了可能。最大值合成法是生成高质量、无云或少云植被指数产品的主流方法之一，它通过在一定时间窗口内选取像元最大值，能够最大限度地消除非植被信号（如云、阴影、大气）的干扰，从而生成代表植被在最佳生长状态下“绿度”的合成产品。 目前，已有诸多全球或区域性的植被指数产品（如 MODIS VI 产品），但其空间分辨率相对较低（ ≥ 250 米），难以满足精细农业、城市生态、自然保护区管理等对空间细节要求更高的应用需求。因此，生产长时间序列、高空间分辨率的 EVI 合成数据集，对于填补中观尺度植被动态监测的数据空白具有重要意义。 本工作基于 2017 - 2024 年的高分辨率遥感影像，生成了空间分辨率为 10 米的逐年 EVI 最大值合成数据集。该数据集延续并细化了传统中低分辨率植被指数产品的时序分析优势，同时极大地提升了空间细节表达能力，旨在为研究人员提供一套可靠的数据基础，以期支持区域至国家尺度的植被物候研究、生物量估算、土地利用 / 覆被变化检测以及相关领域的科学研究和决策支持。 1 数据采集和处理方法 1.1 数据采集方法 数据采集主要依靠 GEE （ Google Earth Engine ）平台，使用 COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED 数据集。