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2000-2026年中国逐月500米分辨率平均值合成LAI数据集

本数据集是基于 500 米空间分辨率的遥感数据，通过 逐月平均值 合成方法生成的 2000 – 2026 年全球叶面积指数（ LAI ）产品。数据制备主要利用 MODIS 等卫星遥感资料，采用基于物理辐射传输模型或经验统计关系的反演算法，辅以严格的质量控制流程，包括异常值剔除和一致性检查，以提升数据可靠性。数据集具备年际连续性与全球覆盖特征，适用于植被动态监测、气候变化研究及生态系统建模等领域，为理解陆地植被变化及其环境响应提供了重要的长时间序列数据基础。 关键词 ： GEE ；叶面积指数； LAI ； 500 米分辨率；平均值合成 引 言 叶面积指数（ Leaf Area Index, LAI ）是表征植被冠层结构的关键生物物理参数，定义为单位地表面积上绿叶总面积的一半，它直接制约着植被的光合作用、呼吸作用和蒸腾作用等生物物理过程。因此，高精度、长时序的 LAI 数据集对于全球变化研究、生态系统模拟、农业监测以及环境资源管理等领域具有不可或替代的数据科学价值。 长期以来，遥感技术为大尺度、动态获取 LAI 提供了最有效的手段。其中，中分辨率成像光谱仪（ MODIS ）等传感器因其全球覆盖和高时间重访周期，已成为生产全球 LAI 标准产品的主要数据源。 平均值 合成法是处理时间序列遥感数据的一种常用方法，能有效降低云污染、大气条件及太阳高度角等因素的干扰，最大限度地反映植被在生长季的最佳状态，从而生成高质量的年度合成产品。 本工作基于 MODIS 等卫星遥感数据源，生产了一套 2000 - 2026 年、空间分辨率为 500 米的全球 逐月平均值 合成叶面积指数（ LAI ）数据集。该数据集延续并扩展了现有全球 LAI 产品的时间跨度，旨在提供一份经过严格质量控制、具有良好一致性与可比性的长时序数据记录。 本数据集潜在的重用价值广泛，可支持包括： 1 ） 全球及区域植被物候与生长趋势分析； 2 ） 陆地生态系统模型（如 DGVM ）的驱动与验证； 3 ） 气候 - 植被关系研究及对极端气候事件的响应评估； 4 ） 生态环境效益评价和可持续发展目标（ SDGs ）相关指标监测。我们期望该数据集能为相关领域的科研人员及决策者提供一个可靠的数据基础。 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 MOD15A2H 数据集。 MODIS 组合叶面积指数 ( LAI ) 产品是一个 8 天合成数据集，分辨率为 500 米。该算法会从 Terra 传感器在 8 天内采集的所有像素中选择“最佳”像素。