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【数据分享】2000-2018年三江源区归一化差植被指数数据集

Ai尚研修 2023-09-06

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1、【最新版本】InVEST实践与进阶及在生态系统服务供需、固碳、城市热岛、论文写作等实际项目中的具体应用培训班

时间:12月17日-18日、24日-25日【白杨老师】

2、双碳目标下生态与农田系统温室气体排放模拟实践技术应用高级研修班

时间:12月17日-18日、24日-25日

3、R语言生物群落数据统计分析技术实践应用培训班

时间:12月3日-4日、10日-11日

4、双碳目标下基于遥感技术的碳库、碳平衡、温室气体、碳循环等多领域监测与模拟实践技术应用培训班

时间:12月10日-11日、17日-18日、24日

5、生态系统碳循环模型century 建模方法与实例应用培训班

时间:12月10日-11日

6、CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型原理及实践应用培训班

时间:12月17日-18日、24日

7、基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作实践技术应用培训班

时间:2023年1月6日-9日

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#1数据介绍

    应用2000至2018年中分辨率成像光谱仪(MODIS)光谱反射率数据产品(MOD09Q1),根据提取的波段信息数据,在ArcGIS的栅格计算器中进行批处理计算归一化差植被指数[ NDVI=(NIR-R)/(NIR+R) ] (NIR、R分别为近红外、红光波段反射率)。采用TIMESAT3.2软件的S-G滤波方法对NDVI数据进行降噪处理,从而对时间序列进行重构,最终得到本数据产品,基于该数据产品,已经发表SCI文章一篇(Liu Ya, Wang Junbang, et al., 2020)。数据文件存储格式为ArcGIS float。

通讯作者:jbwang@igsnrr.ac.cn

数据量:37.08 GB

文件量:22

#2参考资源

黄豪奔, 徐海量, 林涛, 等. 2022. 2001—2020年新疆阿勒泰地区NDVI时空变化特征及其对气候变化的响应[J]. 生态学报, (07): 1-12.

苗旭, 李九一, 宋小燕, 等. 2022. 2000-2020年鄂尔多斯市植被NDVI变化格局及归因分析[J]. 水土保持研究, 29(03): 300-307.

徐勇, 黄雯婷, 窦世卿, 等. 2000~2020年西南地区植被NDVI对气候变化和人类活动响应特征[J]. 环境科学: 1-15.

黄栋, 李鹏, 董南. 2021. 近20 a环渤海地区GS_NDVI时空分异及其对气候变化和LUCC的响应[J]. 生态环境学报, 30(12): 2275-2284.

解晗, 同小娟, 李俊, 等. 2022. 2000—2018年黄河流域生长季NDVI、EVI变化及其对气候因子的响应[J]. 生态学报, (11): 1-14.

SUN Z Y, WANG J B. The 30m-NDVI-based alpine grassland changes and climate impacts in the three-river headwaters region on the Qinghai-Tibet Plateau from 1990 to 2018[J]. Journal of Resources and Ecology, 2022, 13(2): 186–195. DOI:10.5814/j.issn.1674-764x.2022.02.002.

严晓瑜, 董文杰, 何勇. 2008. 不同传感器数据在若尔盖湿地植被变化监测应用中的适宜性分析[J]. 遥感技术与应用, (03): 300-304+242.

张莲芝, 李明, 吴正方, 等. 2011. 基于SPOT NDVI的中国东北地表植被覆盖动态变化及其机理研究[J]. 干旱区资源与环境, 25(01): 171-175.

李松泽, 李静, 于文涛, 等. 2022. MuSyQ高分16米空间分辨率10天合成的NDVI植被指数产品(2018–2020年中国01版)[J]. 中国科学数据(中英文网络版), 7(01): 237-246.

ZENG L, WARDLOW B D, HU S, et al. 2021. A Novel Strategy to Reconstruct NDVI Time-Series with High Temporal Resolution from MODIS Multi-Temporal Composite Products[J]. Remote Sensing, 13(7): 1397.

SHANG J, ZHANG Y, PENG Y, et al. 2022. Climate change drives NDVI variations at multiple spatiotemporal levels rather than human disturbance in Northwest China[J].

NAGY A, SZABó A, ADENIYI O D, et al. 2021. Wheat Yield Forecasting for the Tisza River Catchment Using Landsat 8 NDVI and SAVI Time Series and Reported Crop Statistics[J]. Agronomy, 11(4): 652.

GUPTA H, KAUR L, ASRA M, et al. 2021. MODIS NDVI Multi-Temporal Analysis Confirms Farmer Perceptions on Seasonality Variations Affecting Apple Orchards in Kinnaur, Himachal Pradesh[J]. Agriculture, 11(8): 724.

王正兴, 刘闯, ALFREDO H. 2003. 植被指数研究进展:从AVHRR-NDVI到MODIS-EVI[J]. 生态学报, (05): 979-987.

卜祥, 张永福, 梁田田, 等. 2022. 基于MODIS数据2001—2019年NDVI时空变化及驱动力分析——以阿克苏地区为例[J]. 中国农学通报, 38(11): 75-83.

JONSSON P, EKLUNDH L. 2004. TIMESAT—a program for analyzing time-series of satellite sensor data[J]. Computers & Geosciences, 30(8): 833-845.

DEERING D W. Rangeland reflectance characteristics measured by aircraft and spacecraft sensors[J]. Ph.d.thesis Texas A & M Univ.college Station, 1978.

TUCKER C J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation[J]. Remote Sensing and Environment, 1979, 8(2): 127-150.

张法伟, 李红琴, 赵亮, 等. 2003—2010年海北高寒灌丛碳水热通量观测数据集[J]. 中国科学数据, 2021, 6(1): 54–63.

#3数据引用

王军邦, 刘佩霞, 朱躲萍. 2000-2018年三江源区归一化差植被指数数据集[DS/OL]. National Ecosystem Data Bank, 2022[2022-11-28]. https://cstr.cn/15732.11.nesdc.ecodb.rs.2021.013. CSTR:15732.11.nesdc.ecodb.rs.2021.013.

王军邦, 刘佩霞, 朱躲萍. 2000-2018年三江源区归一化差植被指数数据集[DS/OL]. National Ecosystem Data Bank, 2022[2022-11-28]. https://doi.org/10.12199/nesdc.ecodb.rs.2021.013. DOI:10.12199/nesdc.ecodb.rs.2021.013.

#4数据说明

1、本数据从国内网站收集而来.

2、本数据仅用作为学习用途,不能用于商业通途

3、本公众号只负责数据的搜集和整理工作,不能保证数据的精度和准确度以及时效性。

4、如数据有侵权,请告知本号,本号尽早删除该数据。

#5数据获取方式

方式一:将推文分享至朋友圈,附文“推荐这个科研技术资源公众号”,集赞15个并保留2小时

方式二:转发相关科研技术交流群(>50人)保留10分钟


两种方式任选其一

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