NDVI,全名为Normalized Difference Vegetation Index,中文名称为归一化植被指数。这个指数可以用来定性和定量评价植被覆盖及其生长活力,我们也可以简单地将它理解为体现植被密度和健康状况的一个指标。 本次我们给大家分享的是1981年6月24日至2023年5月10日的分辨率为0.05°的逐日无缝隙归一化植被指数(NDVI)栅格数据! 数据...
1981年6月24日—2023年5月10日(逐日) 地理坐标系: GCS_WGS_1984 空间分辨率: 0.05°×0.05° 空间范围: 全国(含我国港澳台地区) 数据引用: Li, H., Cao, Y., Xiao, J. et al. A daily gap-free normalized difference vegetation index dataset from 1981 to 2023 in China. Sci Data 11, 527 (...
首先,我们先来看看省份层级的逐日NDVI数据,数据包括Excel和Shp两种格式! 需要说明的是:1981至2023年的所有天数的逐日NDVI数据汇总在一个Excel文件中,由于单个Shp文件能支持的字段有限制,所有年份的数据没办法保存到一个Shp文件中,因此每个年份的逐日NDVI数据保存为一个Shp文件,每个Shp文件的属性表中包括当年的365天每天...
1.省级1981-2023年逐日归一化植被指数数据 首先,我们先来看看省份层级的逐日NDVI数据,数据包括Excel和Shp两种格式! 需要说明的是:1981至2023年的所有天数的逐日NDVI数据汇总在一个Excel文件中,由于单个Shp文件能支持的字段有限制,所有年份的数据没办法保存到一个Shp文件中,因此每个年份的逐日NDVI数据保存为一个Shp文件,...
1.省级1981-2023年逐日归一化植被指数数据 首先,我们先来看看省份层级的逐日NDVI数据,数据包括Excel和Shp两种格式! 需要说明的是:1981至2023年的所有天数的逐日NDVI数据汇总在一个Excel文件中,由于单个Shp文件能支持的字段有限制,所有年份的数据没办法保存到一个Shp文件中,因此每个年份的逐日NDVI数据保存为一个Shp文件...
1981-2021,逐年、逐月、逐旬、逐8天 坐标系 GCS_WGS_1984 覆盖范围 中国全境 数据简介 NDVI就是归一化植被指数,植被一般是对近红外光反射明显而较亮,而由于光合作用吸收红光比较暗,与其它地物在遥感影像上形成强烈差异,因此利用近红外与红波段的这个计算,植被的值明显偏高,可以很容易把植物区分开来,归一化的好处...
它提供了地表植被覆盖活动的测量,网格化的分辨率为0.05°,在全球范围内对陆地表面进行计算。 这个数据集的已知问题包括。 TIMEOFDAY变量包含的数值过大,超过1天。 纬度值与网格单元的中心没有正确关联,误差<0.002度 经度值与网格单元的中心没有正确关联,误差< 0.02度 Dataset Availability 1981-06-24T00:00:00 - ...
多种卫星遥感数据反演植被指数（NDVI）产品数据类型为栅格，格式为TIFF，包含1km、500m、250m、100m、30m、10m分辨率，时间范围为1981-2021年，支持逐年、逐月、逐旬、逐8天的数据。数据覆盖范围为中国全境，并使用GCS_WGS_1984坐标系。NDVI数据广泛应用于检测植被生长状态、植被覆盖度、消除辐射误差等。
如下表所示,本表来自于论文原文,GIMMS NDVI目前已经发展到了V3版本,时间1981-2015,可以使用R语言gimms包获取,下面的链接有误。 GIMMS NDVI下载使用推荐阅读:R语言GIMMS NDVI数据下载与合成 遥感影像重建方法 基于空间的方法 基于空间的方法是重建单幅遥感影像的最常用技术,基于临近像素的相关性,根据影像有效部分恢复丢失...
NOAA的AVHRR传感器获取了长时间序列的NDVI数据，GIMMS NDVI3g有两个版本，V1版本覆盖全球范围，时间范围为1981-2015年，空间分辨率为1/12°，时间分辨率为15天，是目前时间范围最长的NDVI数据产品。数据集详细信息包括时间范围、年份、季度、空间分辨率、时间分辨率等，以及数据填充值、纬度范围、经度范围等。