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1982-2025年中国逐年1000米分辨率最大值合成NDVI数据集

本数据集基于 MODIS Terra 卫星的 MOD13A2 产品，采用最大值合成法生成1982 - 2025 年中国 1000 米分辨率的逐年 NDVI 数据。该方法通过选取年度内 NDVI 最大值，有效抑制了云层、大气噪声和观测角度的影响，最优地反映了每年植被生长的峰值空间分布。数据集已继承 MOD13A2 的严格质量控制流程，具备良好的时间一致性与空间可比性，是进行大尺度植被动态监测、环境变化评估及生态系统研究的权威基础数据。 关键词 ： GEE ；归一化植被指数； NDVI ； 1000 米分辨率；最大值合成 引 言 归一化植被指数（ NDVI ）作为遥感领域最经典、应用最广泛的植被指数之一，是表征地表植被覆盖、光合作用强度及生物量的关键指标，其在全球变化生态学、农业监测、环境评估等数据科学研究中具有不可替代的价值。长时间序列、大范围的 NDVI 数据集是分析植被动态对气候变化和人类活动响应的基础，对于理解地球系统碳循环、评估生态系统服务以及实现可持续发展目标至关重要。 最大值合成法是处理时间序列遥感数据、生成高质量合成产品的关键技术手段之一，它能有效减少云污染、大气条件和太阳高度角变化带来的噪声，最大限度地保留真实的地表信号，从而生成更可靠、可比的年度植被状况数据。此前，众多全球性植被研究均依赖于美国国家航空航天局（ NASA ）提供的 MODIS 系列数据产品，其中 MOD13A2 以其 1000 米的空间分辨率和 16 天的高时间重访周期，成为中尺度区域研究的理想数据源。 本工作基于 MODIS MOD13A2 Version 6 数据产品，生成了 2000 - 2025 年期间的逐年 NDVI 最大值合成数据集。该工作是对原始时序数据的一次重要再加工与价值挖掘，旨在为用户提供一个 “开箱即用”、质量更优的年度峰值植被指数数据立方体。数据集潜在的重用价值广泛，可支持包括但不限于：长时间序列植被物候变迁分析、大尺度土地覆盖分类与变化检测、生态环境效应评估、以及作为机器学习模型训练的特征数据等，为相关领域的科研与决策提供坚实的数据支撑。 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 MOD13A2 数据集。 MODIS NDVI 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。 1.2 数据处理