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该文件包含2017年中国植被覆盖指数（NDVI）的数据集。

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简介：
利用2017年的中国归一化植被覆盖指数（NDVI）数据，这些数据以栅格形式呈现，并可用于计算一系列相关的生态植被指数，以便进行进一步的分析和评估。

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  • 2017年中国植被覆盖指数(NDVI).rar
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    该文件包含中国2017年植被覆盖指数（NDVI）数据，以RAR格式压缩存储。内容涵盖了全国范围内的植被健康状况与生长趋势分析。 数据为2017年中国归一化植被覆盖指数（NDVI），以栅格形式存储，可用于计算相关生态植被指数。
     
  • NDVI植被指数2010年
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    NDVI植被指数2010年反映了该年度全球或特定区域植被的生长状况和健康程度，通过卫星遥感技术获取数据，用于评估环境变化、生态系统监测及农业研究等领域。 植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）能够准确反映地表植被覆盖状况。基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用与覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等领域得到了广泛应用。
     
  • 2018年MODIS每月中国1公里植被指数(NDVI)空间分布数据集
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    该数据集包含2018年中国地区基于MODIS卫星观测的月度植被指数（NDVI）信息，以1公里分辨率展示全国植被覆盖情况。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的1km NDVI数据。地区为中国，时间分辨率是每月一次，空间分辨率为每公里一像素，使用的是等积圆锥投影（Albers conical equal area），椭球模型为WGS84。 Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.
     
  • 2020年中国1公里分辨率MODIS植被指数(NDVI)空间分布数据集
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    本数据集提供了2020年全国范围内每日更新的1公里分辨率MODIS NDVI值，详细描绘了中国植被动态变化情况。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的NDVI数据，并利用最大合成法生成对应年份的NDVI数据。地区为中国，时间分辨率是年度，空间分辨率为1km，采用Albers等面积圆锥投影坐标系，椭球为WGS84变形比例：1.0中央经线105度标准纬线25和47度。 Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.
     
  • NDVI解释与植被覆盖率计算.docx
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    本文档详细介绍了NDVI（归一化差分植被指数）的概念及其在遥感中的应用，并阐述了如何利用NDVI值进行植被覆盖率的精确计算。 归一化植被指数（NDVI）是遥感技术中的一个重要指标，用于评估地表的植被覆盖情况。它通过比较近红外光（NIR）与红光（R）反射率来计算得出。具体公式为：NDVI = (NIR - R) / (NIR + R)，其中 NIR 代表近红外波段反射率，而 R 则表示红光波段的反射率。 NDVI 的数值范围在-1到1之间变化，负值通常表明非植被覆盖区域如云、水或雪等；0 值可能对应裸露土壤或者岩石；正值则指示存在植被，并且 NDVI 越大代表植被覆盖率越高。这种指数的优势在于能够减少太阳入射角度、地形和大气条件等因素对辐射变化的影响，同时其非线性特性使得在低植被覆盖区域细节得以增强，在高密度植被区相对减弱，有助于识别低覆盖度的植被变化。 然而，NDVI 在高密度植物区域敏感度较低的问题也值得注意。为此可以利用像元二分模型将 NDVI 转换为具体的植被覆盖率比例（VFC）。该模型假设一个像素的地表由两部分组成：植被和非植被，并认为其光谱信息是这两部分的线性组合。 VFC 计算公式基于两个关键值——无植物覆盖区（NDVIsoil）与完全被植物覆盖区域（NDVIveg）的 NDVI 值。这两个数值可以通过区域内 NDVI 的最大和最小值进行估算，即 VFC = (NDVI - NDVImin) / (NDVImax - NDVImin)，其中 NDVImin 和 NDVImax 分别代表区域内最低与最高的 NDVI 数值。 实际应用中存在两种情况。一种是已知完全无植被和全植被的参照点，此时可以直接利用上述公式计算 VFC；另一种则需要根据实测数据或预设范围内的 NDVI 值进行估算。通过这种方式可以将 NDVI 转换成具体的植被覆盖率指标，并据此对不同区域的植被覆盖程度做出分级。 例如，在黄河源区，依据植被覆盖度和类型划分了五个等级：Ⅰ级（75%-100%覆盖度，高寒草甸及沼泽化草甸）、Ⅱ级（50%-75%，高寒草原与草地）、Ⅲ级（25%-50%，高寒草原）、Ⅳ级（10%-25%，平原草甸）和 Ⅴ 级（0%-10%覆盖度，高寒荒漠草原及裸露地）。这些等级反映了植被变化趋势和生态环境质量，对生态保护与土地管理有重要的指导意义。 总之，NDVI 是评估植被覆盖率及其生态健康状况的重要工具。结合像元二分模型的应用可以实现不同区域植被覆盖程度的精确估算，为农业、林业以及环境监测等领域提供科学的数据支持。在实际应用中应注意其局限性，并根据具体需求选择合适的计算方法以确保结果准确性。
     
  • 2022年MODIS全球0.05度NDVI植被指数栅格数据集.zip
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    该数据集提供2022年度全球范围内的0.05度分辨率NDVI（归一化差异植被指数）栅格图像，详尽记录了当年的植被覆盖变化情况。 该植被指数数据源自美国NASA发布的MOD13C2 v061产品。MOD13C2的空间分辨率为0.05度，时间分辨率为月。通过提取子数据集、投影栅格及换算单位等步骤后，获得逐月的NDVI数据（空间分辨率为0.05度）。再利用最大合成法得到对应年份的NDVI数据。 时间：2022 地区：全球 时间分辨率：年 空间分辨率：0.05度 地理坐标系：WGS84 引用信息如下： Didan, K. (2021). MODISTerra Vegetation Indices Monthly L3 Global 0.05Deg CMG V061 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 下载数据版权归原作者所有，基于开放数据二次处理加工得到，仅供学习使用。
     
  • FVC1_IDL植被覆盖率_
    优质
    FVC1_IDL植被覆盖率模型利用遥感技术评估特定区域内的植被覆盖情况，对于生态环境监测和土地利用研究具有重要意义。 IDL的二次开发可以用于直接计算植被覆盖度。
     
  • 2000-2017年中国县级陆地植被固碳量数据.xlsx
    优质
    该Excel文件包含2000年至2017年间中国各县级行政区陆地植被的年均固碳量数据，旨在研究和分析中国植被碳汇的变化趋势及其空间分布特征。 2000-2017年中国县级尺度陆地植被固碳量.xlsx
     
  • FVC_植被覆盖度_FVC_Idl_
    优质
    FVC_Idl是一款基于IDL语言开发的软件工具，专门用于计算和分析植被覆盖度（FVC），通过遥感数据提供精确的地表植被信息。 使用IDL反演地表植被覆盖度FVC，并设计相关界面。
     
  • 中国的植被矢量数据
    优质
    中国的植被矢量数据提供全面、详细的中国植被分布信息，以数字化格式便于地理信息系统分析与研究。 中国植被矢量数据覆盖全国范围，为面数据。原本是免费提供的，但现在自动设置了需要积分才能下载。