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其他數(shù)據(jù)論文 I 區(qū)論文（評(píng)審中） ? 版本 ZH2

長江三角洲地區(qū)1984–2023年30 m年最大植被指數(shù)數(shù)據(jù)集

A dataset of annual maximum vegetation indices at a 30-meter resolution for the Yangtze River Delta region from 1984 to 2023

曾珂，慈萌瑤，朱泓愷，張淑怡，王玥，張藝玟，劉敏

ZENG Ke, CI Mengyao, ZHU Hongkai, ZHANG Shuyi, WANG Yue, ZHANG Yiwen, LIU Min

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DOI:? 10.11922/11-6035.csd.2024.0067.zh
CSTR:? 32001.14.11-6035.csd.2024.0067.zh
:? 10.57760/sciencedb.j00001.01149
?

： 2024 - 04 - 03

： 2024 - 06 - 17

696 5 0

摘要&關(guān)鍵詞

摘要：植被生長狀況是評(píng)估區(qū)域生態(tài)環(huán)境的重要依據(jù)。長江三角洲地區(qū)是我國城市化快速發(fā)展的地區(qū)之一，在近40年的城市化進(jìn)程中，大量的自然地表或耕地被轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，直接造成植被面積和綠度的廣泛損失，給區(qū)域生態(tài)環(huán)境和空間資源帶來了巨大壓力。衛(wèi)星遙感是對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)狀況開展時(shí)空連續(xù)監(jiān)測(cè)的有效工具，歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）和增強(qiáng)植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index, EVI）都是當(dāng)前反映植被狀況的主要指標(biāo)。核NDVI（Kernel Normalized Difference Vegetation Index, kNDVI）是在NDVI基礎(chǔ)改進(jìn)而來，能更好地應(yīng)對(duì)NDVI飽和效應(yīng)，在時(shí)空尺度上具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性。本研究基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine, GEE）云平臺(tái)，利用Landsat系列產(chǎn)品生成了我國長三角地區(qū)1984–2023年30 m分辨率年最大植被指數(shù)（包括NDVI、EVI和kNDVI）數(shù)據(jù)集。為確保數(shù)據(jù)的精確性和可靠性，采用線性插值和Savitzky-Golay濾波器對(duì)波段進(jìn)行平滑處理，有效去除光譜域中的噪音；此外，借助穩(wěn)定長時(shí)間序列的影像產(chǎn)品MODIS13Q1對(duì)3個(gè)最大植被指數(shù)的出現(xiàn)時(shí)間分別進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可讀性和可用性。本數(shù)據(jù)集的構(gòu)建可為長三角地區(qū)植被覆蓋時(shí)空演變及相關(guān)研究提供有力的數(shù)據(jù)支撐。

關(guān)鍵詞：植被指數(shù)；長江三角洲；NDVI；EVI；kNDVI；1984–2023；遙感產(chǎn)品

Abstract & Keywords

Abstract:?The state of vegetation growth is crucial for evaluating the regional ecological environment. Over the past 40 years, the Yangtze River Delta region has experienced rapid urbanization. This process involves the conversion of natural land surfaces and farmland into construction land, resulting directly in a substantial loss of vegetation area. This transformation has also exerted significant pressure on both the regional ecological environment and spatial resources. Satellite remote sensing is an effective tool for conducting continuous monitoring of terrestrial ecosystems in both temporal and spatial dimensions. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) are the primary indicators currently used to reflect vegetation conditions. The Kernel Normalized Difference Vegetation Index (kNDVI) is an improvement upon NDVI, better equipped to address the saturation effect of NDVI and possessing stronger stability in both temporal and spatial scales. This study is based on the Google Earth Engine (GEE) cloud platform, utilizing Landsat series products to generate a dataset of annual maximum vegetation indices (including NDVI, EVI, and kNDVI) at a 30-meter resolution for the Yangtze River Delta region of China from 1984 to 2023. To ensure the accuracy and reliability of the data, linear interpolation and the Savitzky-Golay filter are employed to smooth the bands, effectively removing noise in the spectral domain. The stable long-term image product MODIS13Q1 was employed to verify the occurrence dates of the maximum values of the three vegetation indices, enhancing the readability and usability of the data. The construction of this dataset provides robust data support for the spatiotemporal evolution of vegetation coverage and related research in the Yangtze River Delta region.

Keywords:?vegetation index;?Yangtze River Delta region;?NDVI;?EVI;?kNDVI;?1984–2023;?remote sensing product

數(shù)據(jù)庫（集）基本信息簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)庫（集）名稱	長江三角洲地區(qū)1984–2023年30 m年最大植被指數(shù)數(shù)據(jù)集
數(shù)據(jù)通信作者	劉敏（mliu@re.ecnu.edu.cn）
數(shù)據(jù)作者	曾珂、慈萌瑤、朱泓愷、張淑怡、王玥、張藝玟、劉敏
數(shù)據(jù)時(shí)間范圍	1984–2023年
地理區(qū)域	地理范圍為26°53′N–35°18′N，114°34′E–123°23′E，區(qū)域范圍為長江三角洲地區(qū)。
空間分辨率	30 m
數(shù)據(jù)量	411 GB
數(shù)據(jù)格式	*.tif
數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)址	https://doi.org/10.57760/sciencedb.j00001.01149
基金項(xiàng)目	國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2022YFF0802104），上海市“科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃”社會(huì)發(fā)展科技攻關(guān)項(xiàng)目（22dz1202600）
數(shù)據(jù)庫（集）組成	本數(shù)據(jù)集包括1984–2023年長三角地區(qū)年最大NDVI、EVI與kNDVI的原始數(shù)據(jù)集，基于線性插值和SG濾波器處理后的數(shù)據(jù)集，以及質(zhì)量評(píng)估圖層。本數(shù)據(jù)集包含3種植被指數(shù)數(shù)據(jù)，因此共有3個(gè)文件夾，分別命名為csj_ndvi、csj_evi和csj_kndvi，每個(gè)文件夾內(nèi)又含有三個(gè)子文件夾，命名為nolisg_ + ndvi/evi/kndvi + _csj（原始數(shù)據(jù)）、lisg_ + ndvi/evi/kndvi + _csj（經(jīng)線性插值和SG濾波器處理后的數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)稱處理后數(shù)據(jù)）和qa_ + ndvi/evi/kndvi + _csj（質(zhì)量評(píng)估），每個(gè)子文件內(nèi)均包含1984–2023逐年最大植被指數(shù)空間分布數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型均為柵格數(shù)據(jù)*.tif格式。

Dataset Profile

Title	A dataset of annual vegetation indices at a 30-meter resolution for the Yangtze River Delta region from 1984 to 2023
Data corresponding author	LIU Min (mliu@re.ecnu.edu.cn)
Data authors	ZENG Ke, CI Mengyao, ZHU Hongkai, ZHANG Shuyi, WANG Yue, ZHANG Yiwen, LIU Min
Time range	1984–2023
Geographical scope	Yangtze River Delta region (26°53′N–35°18′N，114°34′E–123°23′E)
Spatial resolution	30 m
Data volume	411 GB
Data format	.tif
Data service system	<https://doi.org/10.57760/sciencedb.j00001.01149>
Sources of funding	National Key Research and Development Program of China (2022YFF0802104), the Science and Technology Commission of Shanghai Municipality(22dz1202600).
Dataset composition	The dataset comprises raw data of annual maximum NDVI, EVI, and kNDVI for the Yangtze River Delta region from 1984 to 2023, processed data based on linear interpolation and SG filters, and quality assessment layers. It consists of three vegetation index datasets, hence, there are three folders named csj_ndvi, csj_evi, and csj_kndvi. Each folder contains three subfolders named nolisg_ + ndvi/evi/kndvi + _csj (original data), lisg_ + ndvi/evi/kndvi + _csj (data processed by linear interpolation and SG filtering, referred to as processed data), and qa_ + ndvi/evi/kndvi + _csj (quality assessment). Within each subfolder, spatial distribution data of annual maximum vegetation indices from 1984 to 2023 are included, with data format in *.tif.

引言

城市是以人為主體的社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-自然復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)^[1-2]，城市植被作為其中的重要組成部分，其生長狀況是影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給的重要因素之一^[3-6]。隨著城市化的快速發(fā)展，城市的土地利用結(jié)構(gòu)^[2]及綠地的空間分布^[7]等均發(fā)生了巨大的變化，城市的原始地表逐漸被不透水層取代，以滿足不斷增長的城市人口需求，深刻改變了城市區(qū)域的大氣和氣候條件^[8-14]，對(duì)植物類型、結(jié)構(gòu)和功能產(chǎn)生了復(fù)雜影響。城市作為全球氣候變化的“前兆”^[15]，探究城市化進(jìn)程中植被生長狀況的演變及驅(qū)動(dòng)機(jī)制對(duì)理解未來氣候變化下植物的響應(yīng)至關(guān)重要^[16-17]。

長江三角洲地區(qū)（以下簡(jiǎn)稱長三角地區(qū)）位于中國大陸東部沿海，是長江入海之前形成的沖積平原，包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省，面積約21萬平方公里。該地區(qū)主要為亞熱帶季風(fēng)氣候，區(qū)域內(nèi)河湖眾多，水網(wǎng)密布，擁有優(yōu)越的地理?xiàng)l件。作為中國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、人類活動(dòng)干擾最強(qiáng)的地區(qū)之一^[18]，長三角地區(qū)的發(fā)展并不平衡，其北部多為平原、人口密度高，而南部多山地丘陵，地形復(fù)雜。長期城市化過程中，長三角地區(qū)不同區(qū)域人類活動(dòng)和發(fā)展模式存在較大差異^[19]，城市化進(jìn)程的差異使其成為研究城市化對(duì)植被生長影響的理想?yún)^(qū)域^[20]，這對(duì)理解城市化過程對(duì)植被生長狀況的影響、未來氣候變化下植物的響應(yīng)和推動(dòng)生態(tài)城市建設(shè)具有重要意義。

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）和增強(qiáng)植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index，EVI）成為用于表征植被生長狀況和時(shí)空變化的重要指標(biāo)^[21-22]。核NDVI（Kernel Normalized Difference Vegetation Index，kNDVI）由Gustau Camps-Valls等人在2021年提出，該指數(shù)是在NDVI基礎(chǔ)上改進(jìn)而來的，利用核密度估計(jì)方法對(duì)NDVI進(jìn)行平滑處理，能更好地應(yīng)對(duì)植被指數(shù)飽和效應(yīng)、復(fù)雜物候周期等問題，并在空間和時(shí)間尺度上表現(xiàn)出更強(qiáng)的穩(wěn)定性^[23-24]。

本研究基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）云平臺(tái)，利用Landsat遙感影像生成了長三角地區(qū)1984–2023年30 m分辨率年最大植被指數(shù)（包括NDVI、EVI和kNDVI，以下統(tǒng)稱VIs）數(shù)據(jù)集，并采用線性插值和Savitzky-Golay濾波器（以下簡(jiǎn)稱SG濾波）對(duì)獲取的波段進(jìn)行平滑處理，去除光譜域噪音，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量^[25]。在此基礎(chǔ)上，通過將VIs年最大值出現(xiàn)的日期與時(shí)間序列完整的 MODIS13Q1出現(xiàn)的日期進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)而確定本研究VIs數(shù)據(jù)的可信度等級(jí)，為后期數(shù)據(jù)的使用提供參考依據(jù)。本數(shù)據(jù)集的生成可作為長三角地區(qū)1984-2023年植被覆蓋的時(shí)空演變分析及相關(guān)研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 ? 數(shù)據(jù)采集和處理方法

1.1 ? 遙感數(shù)據(jù)源

本數(shù)據(jù)集基于GEE云平臺(tái)，使用了1984–2023年全年（1–12月）的Landsat系列影像（其中，受限于Landsat系列衛(wèi)星發(fā)射時(shí)間，1984年數(shù)據(jù)使用的影像時(shí)間范圍是3月16日–12月31日），空間分辨率為30 m，提取其中無云、雪的影像并經(jīng)過預(yù)處理，裁剪至長三角地區(qū)。本數(shù)據(jù)集所使用的Landsat系列影像的詳細(xì)信息如表1所示：

表1 ? 本數(shù)據(jù)集中使用到的Landsat系列影像的詳細(xì)信息

影像年份	衛(wèi)星	衛(wèi)星可用性	衛(wèi)星數(shù)據(jù)集	分辨率
1984-2000	LANDSAT 5 TM	1984-03-16至2012-05-05	LANDSAT/LT05/C02/T1_L2	30 m
2001-2002	LANDSAT 7 ETM+	1999-05-28至今	LANDSAT/LE07/C02/T1_L2
2003-2011	LANDSAT 5 TM	1984-03-16至2012-05-05	LANDSAT/LT05/C02/T1_L2
2012	LANDSAT 7 ETM+	1999-05-28至今	LANDSAT/LE07/C02/T1_L2
2013-2023	LANDSAT 8 OLI/TIRS	2013-03-18至今	LANDSAT/LC08/C02/T1_L2

1.2 ? 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 ? 長時(shí)序年最大VIs數(shù)據(jù)集技術(shù)路線

根據(jù)LANDSAT 5/7/8數(shù)據(jù)的可用性、影像云量等條件，在GEE云平臺(tái)上對(duì)1984–2023年的多光譜影像進(jìn)行篩選，并通過長三角地區(qū)經(jīng)緯度范圍來篩選研究區(qū)完整的遙感影像（以分幅的形式橫跨約47個(gè)圖幅），分別計(jì)算各年份NDVI、EVI和kNDVI數(shù)據(jù)，采用最大值合成法，最終輸出長三角地區(qū)各年份投影坐標(biāo)系為GCS_WGS_1984的年最大VIs的TIFF格式柵格影像（原始數(shù)據(jù)）。針對(duì)各個(gè)年份年最大VIs影像，使用線性插值和SG濾波對(duì)其進(jìn)行處理，進(jìn)而提高光譜的平滑性，并降低噪音的干擾，最終得到經(jīng)過線性插值和SG濾波后的各年份年最大VIs數(shù)據(jù)（處理后數(shù)據(jù)）。

蔡超琳等人綜合比較了不同遙感數(shù)據(jù)源在CERN典型生態(tài)系統(tǒng)植被變化評(píng)價(jià)中的差異和適用性，結(jié)果表明，MODIS NDVI與EVI的相關(guān)性最高，而Landsat受限于云量無法提供穩(wěn)定的長時(shí)間序列影像，導(dǎo)致其與其他數(shù)據(jù)集的一致性最差且相關(guān)性最低^[26]。因此，本數(shù)據(jù)集主要依據(jù)MOD13Q1數(shù)據(jù)（詳見表2）對(duì)生成的長時(shí)序年最大VIs數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估。MOD13Q1是全球16天合成的250 m L3植被指數(shù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)時(shí)間序列完整，且經(jīng)過較好的預(yù)處理，能夠更準(zhǔn)確地反映地表植被生長狀況^[27]。考慮到MODIS數(shù)據(jù)在長時(shí)間跨度內(nèi)的穩(wěn)定性及其各年份最大植被指數(shù)（VIs）出現(xiàn)時(shí)間的相對(duì)一致性，本研究進(jìn)行了全面的對(duì)比分析，最終決定采用1984年至2023年這一時(shí)間跨度內(nèi)的中間年份——2003年的MODIS數(shù)據(jù)，作為本數(shù)據(jù)集各年份年最大VIs數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)基準(zhǔn)。

表2 ? 本數(shù)據(jù)集中使用到的MODIS產(chǎn)品的詳細(xì)信息

年份	影像合集ID	分辨率	可用性	數(shù)據(jù)介紹	景數(shù)
2003	MODIS/061/MOD13Q1	250 m	2000-02-18至今	每16天生成一次；該算法從16天期間的所有采集中選擇最佳可用像素值，使用的標(biāo)準(zhǔn)是低云、低視角和最高的NDVI/EVI值	23景

基于GEE云平臺(tái)計(jì)算各個(gè)年份Landsat系列影像年最大VIs影像對(duì)應(yīng)的日期，通過比較最大VIs影像和2003年MODIS影像年最大VIs對(duì)應(yīng)的時(shí)間差值，以時(shí)間差值數(shù)據(jù)作為本數(shù)據(jù)集的質(zhì)量控制指標(biāo)，根據(jù)差值大小，對(duì)各個(gè)年份的年最大VIs數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)而得到各年份年最大VIs數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估圖層。

未經(jīng)線性插值和SG濾波處理的各年份年最大VIs影像，經(jīng)線性插值和SG濾波處理后的各年份年最大VIs影像，以及各年份年最大VIs對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估圖層，三類數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了長三角地區(qū)1984–2023年30 m年最大植被指數(shù)數(shù)據(jù)集。

圖1 ? 長三角地區(qū)1984–2023年30 m年最大植被指數(shù)數(shù)據(jù)集生成過程

Figure 1 The process of generating a dataset of annual maximum vegetation indices at a 30-meter resolution for the Yangtze River Delta region from 1984 to 2023

1.2.2 ? 年度NDVI、EVI、kNDVI最大值計(jì)算方法

本研究基于GEE云平臺(tái)計(jì)算了歸一化植被指數(shù)（NDVI）和增強(qiáng)植被指數(shù)（EVI）以及核NDVI（kNDVI）這3種植被指數(shù)的年最大值數(shù)據(jù)。這些植被指數(shù)是基于篩選出的Landsat系列衛(wèi)星圖像，根據(jù)相應(yīng)的公式計(jì)算而來，計(jì)算公式如下：

	\(NDVI=\frac{n-r}{n+r}\)	(1)
	\(EVI=G\frac{n-r}{n+{C}_{1}r-{C}_{2}*blue+L}\)	(2)
	\(kNDVI=\frac{k\left(n,n\right)-k\left(n,r\right)}{k\left(n,n\right)+k\left(n,r\right)}=\frac{1-k\left(n,r\right)}{1+k\left(n,r\right)}=\mathrm{tanh}\left({\left(\frac{n-r}{2\mathrm{\sigma }}\right)}^{2}\right)=\mathrm{tanh}\left({NDVI}^{2}\right)\)	(3)

其中，\(n\)、\(r\)、\(blue\)表示Landsat TM傳感器中近紅外、紅色、藍(lán)色波段的表面反射率值；\({C}_{1}\)和\({C}_{2}\)為氣溶膠阻抗系數(shù)，它使用藍(lán)色波段校正紅色波段中的氣溶膠等大氣影響，\(L\)為土壤調(diào)節(jié)因子，\(G\)為增益因子，計(jì)算時(shí)可以直接代入推薦值\(L\)= 1，\({C}_{1}\) = 6，\({C}_{2}\) = 7.5，\(G\)= 2.5^[28]；核函數(shù)\(k\)度量兩個(gè)波段的相似度。在所有情況下使用RBF核，\(k\left(a,b\right)\) = \(\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}\left({-\left(a-b\right)}^{2}/\left({2\mathrm{\sigma }}^{2}\right)\right)\)，其中參數(shù)\(\mathrm{\sigma }\)表示近紅外和紅色波段之間距離，\(\mathrm{\sigma }=0.5\left(n+r\right)\)^[23] 。

1.2.3 ? 線性插值與SG濾波

本研究采用了線性插值和SG濾波對(duì)獲得的年最大VIs數(shù)據(jù)集進(jìn)行了處理。首先，利用線性插值方法填補(bǔ)了衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)中的缺失值，以確保數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性。在此基礎(chǔ)上，使用SG濾波對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，窗口大小設(shè)置為7，多項(xiàng)式階數(shù)設(shè)置為3，有效去除噪音并保留數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。通過線性插值和SG濾波這兩種方法的結(jié)合，可得到處理后的年最大VIs數(shù)據(jù)集。

2 ? 數(shù)據(jù)樣本描述

本數(shù)據(jù)集共包括三個(gè)部分，分別為1984–2023年長三角地區(qū)30 m年最大NDVI、EVI與kNDVI數(shù)據(jù)集，三種植被指數(shù)數(shù)據(jù)分別位于3個(gè)文件夾內(nèi)（文件名分別為csj_ndvi、csj_evi和csj_kndvi）。每種植被指數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的文件夾內(nèi)各包含有3個(gè)子文件夾，分別為原始數(shù)據(jù)集（文件名為nolisg_+ ndvi/evi/kndvi + _csj），基于線性插值和SG濾波處理后的數(shù)據(jù)集（文件名為lisg_+ndvi/evi/kndvi + _csj）和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估圖層（文件名為qa_ + ndvi/evi/kndvi + _csj）。各子文件夾內(nèi)均包含1984–2023共40期數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)集內(nèi)數(shù)據(jù)命名方式為ndvi/evi/kndvi +年份+origin；處理后的數(shù)據(jù)集內(nèi)數(shù)據(jù)命名方式為ndvi/evi/kndvi +年份+after；數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估圖層中數(shù)據(jù)命名方式為ndvi/evi/kndvi +年份+qa。數(shù)據(jù)集投影坐標(biāo)系均為GCS_WGS_1984，數(shù)據(jù)類型均為柵格數(shù)據(jù)TIFF格式，數(shù)據(jù)量大約為411 GB。

以下展示數(shù)據(jù)集內(nèi)2023年NDVI數(shù)據(jù)示意圖（圖2），任一年份的所有NDVI數(shù)據(jù)均由年最大NDVI原始數(shù)據(jù)、年最大NDVI處理后數(shù)據(jù)和當(dāng)年的NDVI數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估圖層這三部分組成。2023年的NDVI數(shù)據(jù)范圍為（-2000，10000），實(shí)際NDVI值需乘比例因子0.0001（本數(shù)據(jù)集中的EVI、kNDVI數(shù)據(jù)在使用時(shí)，同樣需乘該比例因子）。

圖2 ? 2023年NDVI數(shù)據(jù)示意圖

Figure 2 Schematic diagram of 2023 NDVI data

a. 年最大NDVI原始數(shù)據(jù)；b. 年最大NDVI處理后數(shù)據(jù)；c. 2023年NDVI數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估圖層a. Origin annual maximum NDVI data; b. Processed annual maximum NDVI data; c. 2023 NDVI data quality assessment layer

3 ? 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評(píng)估

本數(shù)據(jù)集生成的長時(shí)序年最大VIs數(shù)據(jù)所利用的原始數(shù)據(jù)為Landsat系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)，作為使用率最高的遙感數(shù)據(jù)之一，其數(shù)據(jù)免費(fèi)公開，時(shí)間跨度大，30 m分辨率的數(shù)據(jù)最早可追溯到1984年。

3.1 ? 質(zhì)量控制

本數(shù)據(jù)集主要從對(duì)數(shù)據(jù)源的質(zhì)控、合成影像處理兩方面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制。為了保證數(shù)據(jù)源的質(zhì)量，在GEE云平臺(tái)篩選Landsat原始數(shù)據(jù)時(shí)，主要使用了去云、雪的高質(zhì)量影像。其次，對(duì)于采用最大值合成法獲得的長時(shí)序年最大VIs合成影像，進(jìn)行了線性插值和SG濾波處理，以降低噪聲的干擾，從而得到更為準(zhǔn)確的植被指數(shù)產(chǎn)品。

3.2 ? 質(zhì)量評(píng)估

基于GEE云平臺(tái)，從Landsat系列影像和MOD13Q1中分別獲取了Landsat系列影像各年份年最大VIs對(duì)應(yīng)日期、2003年MODIS影像年最大VIs對(duì)應(yīng)日期，通過計(jì)算兩個(gè)影像之間的日期數(shù)據(jù)差值，即得到Landsat和MODIS影像間年最大VIs相差天數(shù)。有研究表明，在2000–2021年期間，新安江流域年平均NDVI最大值出現(xiàn)在每年的7–9月，該流域位于安徽省黃山市，跨越皖浙兩省，是長三角地區(qū)重要的生態(tài)屏障^[29]。而本數(shù)據(jù)集中最大NDVI值也多出現(xiàn)在每年的6–9月份，因此，本數(shù)據(jù)集按照表3將各年份年最大VIs數(shù)據(jù)的可信度分為4個(gè)等級(jí)，利用Arcgis柵格數(shù)據(jù)重分類工具對(duì)可信度等級(jí)相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，從而得到各年份年最大VI值的質(zhì)量評(píng)估圖層。

表3 ? 年最大VIs數(shù)據(jù)可信度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

相差時(shí)間	數(shù)據(jù)可信度	可信度等級(jí)
60天及以內(nèi)	可信度最高	1級(jí)
61–105天之間	可信度較高	2級(jí)
106–150天之間	可信度一般	3級(jí)
150天以上	可信度較差	4級(jí)

根據(jù)表3中的可信度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，在柵格尺度上將各年份年最大VIs數(shù)據(jù)的可信度分為4個(gè)等級(jí)。各年份VIs數(shù)據(jù)中不同可信度等級(jí)的柵格占比情況如圖3所示，不同可信度等級(jí)的平均柵格占比情況見表4。不同植被指數(shù)中，可信度等級(jí)為1級(jí)的柵格占比均大于72%，1級(jí)與2級(jí)之和占比大于88%。結(jié)果顯示，本數(shù)據(jù)集中各年份年最大VIs對(duì)應(yīng)日期與MODIS產(chǎn)品具有較好的一致性，說明本研究獲取的各年份年最大VIs數(shù)據(jù)較為準(zhǔn)確。

圖3 ? 各年份VIs數(shù)據(jù)中不同可信度等級(jí)的柵格占比

Figure 3 Proportion of grids with different reliability levels in VIs data for each year

表4 ? 各年份VIs數(shù)據(jù)中不同可信度等級(jí)的平均柵格占比

植被指數(shù)	1級(jí)	2級(jí)	3級(jí)	4級(jí)
NDVI	72.43%	16.17%	8.84%	2.57%
EVI	72.36%	16.21%	8.75%	2.68%
kNDVI	72.88%	16.07%	8.73%	2.32%

4 ? 數(shù)據(jù)價(jià)值

長三角地區(qū)作為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎，其生態(tài)環(huán)境狀況對(duì)于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。利用NDVI、EVI以及kNDVI等遙感植被指數(shù)數(shù)據(jù)，可以進(jìn)一步了解長三角地區(qū)植被的時(shí)空分布格局，監(jiān)測(cè)植被的生長狀況、預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì)。

本數(shù)據(jù)集為長時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，提供的1984–2023年30 m年最大植被指數(shù)（NDVI、EVI、kNDVI）數(shù)據(jù)集能夠揭示長三角地區(qū)的植被生長狀況，對(duì)于理解城市化過程中植被生長動(dòng)態(tài)演變過程及作用機(jī)制，促進(jìn)城市的可持續(xù)發(fā)展提供重要支持。同時(shí)，這些數(shù)據(jù)也可以為農(nóng)業(yè)、林業(yè)、城市規(guī)劃等部門提供重要的參考信息，以便進(jìn)行合理的資源管理和規(guī)劃，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供有力的數(shù)據(jù)支撐。

5 ? 數(shù)據(jù)使用方法和建議

長三角地區(qū)1984–2023年30 m年最大植被指數(shù)（NDVI、EVI、kNDVI）數(shù)據(jù)集中的原始數(shù)據(jù)、經(jīng)線性插值和SG濾波處理后的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估圖層均以tif格式儲(chǔ)存，常規(guī)的遙感云計(jì)算平臺(tái)、地理信息系統(tǒng)軟件以及其他相關(guān)軟件（如Earth Engine、ArcGIS、ENVI、MATLAB等）均可查看、處理和分析這些數(shù)據(jù)。

此外，由于不同的參數(shù)選擇會(huì)對(duì)SG濾波的效果產(chǎn)生一定的影響^[25]，例如SG算法的多項(xiàng)式順序尤其是最佳窗口大小，會(huì)強(qiáng)烈影響推導(dǎo)曲線的性質(zhì)，從而影響多變量分析的結(jié)果^[30]。因此，本數(shù)據(jù)集提供了原始數(shù)據(jù)和經(jīng)線性插值和SG濾波處理后的數(shù)據(jù)，以便使用者進(jìn)行對(duì)比和選擇。

[1]

馬世駿, 王如松. 社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-自然復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 1984, 4(1): 1–9. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3045.2012.03.012. [MA S J, WANG R S. The social-economic-natural complex ecosystem[J]. Acta Ecologica Sinica, 1984, 4(1): 1–9. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3045.2012.03.012.]

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