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。

MOD13Q1.006 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 500m_ndvi_1000M分辨率 2000 - 2020年

山西省MOD13Q1.006 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 250m_ndvi_1000M分辨率 2000 - 2020年

山西省MODIS_MOD09GA_006_NDVI_1000m2000 - 2017年

从真彩色鱼眼相片中提取植冠结构和间隙光的传输指数的图像分析软件，可用于植被覆盖度调查等研究工作

植被覆盖度 (Fractional Vegetation Cover, FVC) 定义为植被叶、茎、枝在地面的垂直投影面积占统计区总面积的比例（或百分数）。基于Google Earth Engine云平台，利用长时间序列Landsat-8 normalized difference vegetation index (NDVI) 数据集，采用最大值合成法（Maximum Value Composite, MVC）和像元二分模型，计算得到乌兹别克斯坦安帕铁路沿线10 km缓冲区内植被覆盖度数据集（2017年）。

巴基斯坦白卡公路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集(2017)是基于Landsat-8卫星影像NDVI数据，采用最大值合成法和像元二分模型计算得到的。数据结果表明，白卡公路沿线10km范围区的植被覆盖度主要在0.6~0.8区间内，其面积占研究区总面积的39.62%；其次分布在0.4~0.6与0.8~1区间内，其面积分别占研究区总面积的21.7%、26.06%；小于0.4的面积占比为12.62%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为3个数据文件，.tif格式，数据量为3.52GB (压缩为1个文件，182MB)。

基于Landsat-8卫星OLI影像NDVI数据，采用最大值合成法和像元二分模型计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。莫喀高铁沿线10 km范围内植被覆盖度主要在0.6-0.8之间，其面积占研究区总面积的64.37%；大于0.8的区域占研究区总面积的20.21%，区域森林资源较为丰富；小于0.6的面积占比为15.42%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为533 MB（压缩为1个文件，114 MB）

利用长时间序列Landsat-8 normalized difference vegetation index (NDVI)数据集，采用最大值合成法（Maximum Value Composite, MVC）和像元二分模型计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。中老泰铁路沿线10 km范围内植被覆盖度为0.4~0.6的区域占比最大，其面积占研究区总面积的60.70%；其次是0.6~0.8的区域，占比为25.18%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为1.64 GB （压缩为1个文件，数据量188 MB）。

蒙内铁路（蒙巴萨港-内罗毕）是东非铁路网的起始段，连接肯尼亚首都内罗毕和东非第一大港蒙巴萨港，全长480公里。蒙内铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 首先在Google Earth Engine云平台上计算归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)，然后合成研究区内2017年年度最大NDVI，以此数据为本底，采用像元二分模型方法计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。蒙内铁路沿线10 km缓冲区植被覆盖度主要在0.4~0.6之间，其面积占研究区总面积的42.55%；其次分布在0.6~0.8之间，其面积占研究区总面积的37.06%；大于0.8的面积占比为9.48%；小于0.4的面积占比为10.91%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为439 MB（压缩为1个文件44.1 MB）