华北地区植被覆盖与干旱历年数据集（2001-2013）（VegetationDroughtData_NorthChina_2001-2013）由华北地区植被覆盖度数据（2001-2013）和干旱指数数据（2001-2013）组成。本数据集覆盖的空间范围包括北京、天津、河北、河南和山东五个省（市）区域， 即中国华北地区。植被覆盖度反映了植物进行光合作用面积的大小以及植被生长的茂盛程度，能够在一定程度上代表植被的生长状态和生长趋势，常被作为评价区域生态系统健康程度的重要指标。根据16日 MOD13Q1 (NDVI) 数据产品(2001-2013)，运用最大值合成法得到NDVI年最大值，选择0.5%作为置信度域值， 分别计算出NDVIveg和NDVIsoil， 运用混合像元分解模型计算历年植被覆盖度。 干旱指数是反映该地区干旱程度的一种定量指标。干旱指数（Palmer Drought Severity Index，PDSI）数据的计算是根据国家气象信息中心提供的1964~2013年华北及其周边地区共100个气象站点的平均气温、气压、相对湿度、风速、日照时数、降水量的日数据和月数据，运用修正的PDSI干旱指数的计算方法，得到2001-2013年华北地区各站点的PDSI矢量点数据。本数据集的初步研究成果发表在《地理学报》2015年70卷第5期。植被覆盖度数据是250米分辨率栅格数据， 以.Tiff格式存储， 分别存储在两个数据文件中，干旱指数是100个站点.shp格式

华北地区植被覆盖与干旱历年数据集（2001-2013）（VegetationDroughtData_NorthChina_2001-2013）由华北地区植被覆盖度数据（2001-2013）和干旱指数数据（2001-2013）组成。本数据集覆盖的空间范围包括北京、天津、河北、河南和山东五个省（市）区域， 即中国华北地区。植被覆盖度反映了植物进行光合作用面积的大小以及植被生长的茂盛程度，能够在一定程度上代表植被的生长状态和生长趋势，常被作为评价区域生态系统健康程度的重要指标。根据16日 MOD13Q1 (NDVI) 数据产品(2001-2013)，运用最大值合成法得到NDVI年最大值，选择0.5%作为置信度域值， 分别计算出NDVIveg和NDVIsoil， 运用混合像元分解模型计算历年植被覆盖度。 干旱指数是反映该地区干旱程度的一种定量指标。干旱指数（Palmer Drought Severity Index，PDSI）数据的计算是根据国家气象信息中心提供的1964~2013年华北及其周边地区共100个气象站点的平均气温、气压、相对湿度、风速、日照时数、降水量的日数据和月数据，运用修正的PDSI干旱指数的计算方法，得到2001-2013年华北地区各站点的PDSI矢量点数据。本数据集的初步研究成果发表在《地理学报》2015年70卷第5期。植被覆盖度数据是250米分辨率栅格数据， 以.Tiff格式存储， 分别存储在两个数据文件中，干旱指数是100个站点.shp格式

华北地区植被覆盖与干旱历年数据集（2001-2013）（VegetationDroughtData_NorthChina_2001-2013）由华北地区植被覆盖度数据（2001-2013）和干旱指数数据（2001-2013）组成。本数据集覆盖的空间范围包括北京、天津、河北、河南和山东五个省（市）区域， 即中国华北地区。植被覆盖度反映了植物进行光合作用面积的大小以及植被生长的茂盛程度，能够在一定程度上代表植被的生长状态和生长趋势，常被作为评价区域生态系统健康程度的重要指标。根据16日 MOD13Q1 (NDVI) 数据产品(2001-2013)，运用最大值合成法得到NDVI年最大值，选择0.5%作为置信度域值， 分别计算出NDVIveg和NDVIsoil， 运用混合像元分解模型计算历年植被覆盖度。 干旱指数是反映该地区干旱程度的一种定量指标。干旱指数（Palmer Drought Severity Index，PDSI）数据的计算是根据国家气象信息中心提供的1964~2013年华北及其周边地区共100个气象站点的平均气温、气压、相对湿度、风速、日照时数、降水量的日数据和月数据，运用修正的PDSI干旱指数的计算方法，得到2001-2013年华北地区各站点的PDSI矢量点数据。本数据集的初步研究成果发表在《地理学报》2015年70卷第5期。植被覆盖度数据是250米分辨率栅格数据， 以.Tiff格式存储， 分别存储在两个数据文件中，干旱指数是100个站点.shp格式

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。

中国中东部地区植被覆盖分类数据集（2013）是以2012-2014年间MODIS-EVI数据为基础，将中国中东部地区9个省（河北、山西、陕西、河南、山东、江苏、安徽、浙江、湖北）和4个直辖市（北京、上海、天津、重庆）（27°9′38″N-42°33′44″N，105°18′35″E-122°40′41″E）植被覆盖进行分类研究基础上研发得到。数据集中，将植被类型划分为常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、农田、稀疏农田、稀疏林草混合覆盖等六种类型。数据集包括：（1）研究区边界数据；（2）植被覆盖分类数据，空间分辨率为500米。该数据集以.tif、.shp格式存储

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。