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中国2000-2020年逐年250米植被覆盖百分比数据集

本数据集基于 MODIS MOD44B 产品，生成了 2000 年至 2020 年中国区域年度植被覆盖百分比数据。其方法基于像元二分模型，利用 MODIS 卫星观测反演得到像元内绿色植被的垂直覆盖比例。该数据集空间覆盖中国全境，时间序列连续，具有 250 米的空间分辨率，并经过严格的质量控制，为宏观监测中国植被动态、评估生态环境变化提供了可靠的数据基础。 关键词 ： GEE ；植被覆盖百分比； MOD44 B ； 250 米分辨率 引 言 植被是陆地生态系统的重要组成部分，其覆盖状况的动态变化是全球变化研究中的关键参量，对于理解生态系统结构与功能、评估碳循环及区域生态环境质量具有重要意义。传统的地面观测方法难以在宏观尺度上实现连续、同步的植被监测。随着对地观测技术的发展，卫星遥感已成为获取大范围、长时间序列植被信息的核心手段。其中，美国国家航空航天局的 MODIS 传感器因其适中的空间分辨率、较高的时间重访周期和免费开放的数据政策，在全球及区域环境监测中得到了广泛应用。 MOD44B 植被覆盖百分比产品是 MODIS 陆地数据产品系列中的重要组成部分，它通过像元分解模型，将每个像元内的地表划分为绿色植被、非植被和裸地三个组分，从而提供了比传统植被指数更为直接的植被覆盖物理量度。该产品在全球尺度上的验证与应用已得到广泛研究，证明了其在刻画植被时空格局方面的可靠性。 中国地域辽阔，生态系统类型复杂多样，在过去几十年中经历了快速的城市化与大规模的生态工程建设，其地表植被覆盖发生了显著变化。系统性地整合一份覆盖中国全境、时间跨度长、质量可靠的植被覆盖百分比数据集，对于量化中国植被变化趋势、评估生态工程效益以及支持可持续发展的相关政策制定具有重要的数据科学价值。为此，我们基于 MOD44B 版本 6 数据，制备了 2000 – 2020 年中国区域植被覆盖百分比年度数据集。本数据集不仅可直接用于中国植被动态的时空分析，也为相关领域的模型模拟、环境评估及生态学研究提供了高质量的基础数据，具备广阔的重用潜力。 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 MOD44 B 数据集。 Terra MODIS 植被连续场 ( VCF ) 产品是全球地表植被覆盖估计值的亚像素级表示。该指数旨在以基本植被特征的比例连续表示地球陆地表面，提供三种地表覆盖成分的梯度：树木覆盖百分比、非树木覆盖百分比和裸地百分比。 VCF 产品可提供连续、定量的地表覆盖信息，并具有更高的空间细节，因此广泛应用于环境建模和监控应用。 VCF 产品每年生成一次，使用 Terra MODIS 250 米和 500 米地表反射率数据的月度合成数据（包括所有七个波段）以及地表温度数据生成。 1.2 数据处理