科学大数据工程 I 区论文(评审中) 版本 ZH2
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黄土高原地区500 m分辨率植被覆盖度数据集
Dataset of Vegetation coverage with 500 m spatial resolution in the Loess Plateau
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: 2019 - 05 - 08
: 2019 - 05 - 27
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摘要&关键词
摘要:黄土高原位于我国的生态敏感区,植被覆盖动态变化是该区域植被恢复和生态系统健康状况的重要指标。本数据集包含黄土高原2000年和2010年的逐月植被覆盖度数据,主要基于中国500 m归一化差分植被指数(Normalized Difference vegetation index,NDVI)旬合成产品通过投影、裁剪、合成月数据、像元二分模型计算等过程加工生成。该数据可反映黄土高原退耕还林前和退耕还林10年后植被覆盖度的时空变化情况,主要应用于土壤侵蚀时空动态变换评价、生态环境质量评价等方面。
关键词:黄土高原;植被覆盖度;NDVI
Abstract & Keywords
Abstract: Loess Plateau is located in an ecologically sensitive region of China. The dynamics of vegetation coverage is an imperative indicator of vegetation restoration and ecosystem health. The dataset includes the monthly vegetation coverage data of the Loess Plateau in 2000 and 2010. The data is mainly obtained from 500 m NDVI ten- day synthetic products through projection, cutting, synthetic monthly data, dimidiate pixel model calculation and other processes. The data can reflect the spatio-temporal variation in the past ten years before and after the conversation of cropland to forest, and also can be used to evaluate the changes of soil erosion and the quality of ecological environment.
Keywords: Loess Plateau; Vegetation coverage; NDVI
数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称黄土高原地区500 m分辨率植被覆盖度数据集
数据作者杨勤科,张琴琴,曹晓萍,展小云
数据通信作者杨勤科(qkyang@ms.iswc.ac.cn)
数据时间范围2000年,2010年
地理区域中国黄土高原地区,地理范围包括33°43′–41°16′N,东经100°54′–114°33′E。
空间分辨率500 m
数据量467 MB
数据格式ESRI grid
数据服务系统网址黄土高原500米分辨率植被覆盖度数据集(2010年),http://loess.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=98209523699998&docid=0
黄土高原500米分辨率植被覆盖度数据集(2000年),http://loess.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=27840778729871&docid=1
基金项目国家科技基础条件平台建设项目(2005DKA32300),中国科学院“十三五”信息化专项科学大数据工程项目(XXH13505-07)。
数据集组成数据集共包含23个文件夹,分别为2000年2–12月植被覆盖度fvc0002,fvc0003…fvc0012和2010年12个月植被覆盖度fvc1001,fvc1002…fvc1012。
Dataset Profile
TitleDataset of Vegetation coverage with 500 m spatial resolution in the Loess Plateau
Data authorYang Qinke, Zhang Qinqin, Cao Xiaoping, Zhan Xiaoyun
Data corresponding authorYang Qinke(qkyang@ms.iswc.ac.cn)
Time period2000 and 2010
Geographical scopeLoess Plateau, 33°43′–41°16′ N, 100°54′–114°33′ E
spatial resolution500 m
Data volume467 MB
Data formatESRI grid
Data service systemDataset of Vegetation coverage with 500 m spatial resolution in the Loess Plateau (2010), http://loess.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=98209523699998&docid=0;
Dataset of Vegetation coverage with 500 m spatial resolution in the Loess Plateau (2000), http://loess.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=27840778729871&docid=1.
Sources of fundingNational Science & Technology Infrastructure of China (2005DKA32300), the 13th Five year Informatization Plan of Chinese Academy of Sciences (XXH13505-07).
Dataset compositionThe dataset contains 23 files, including vegetation cover fvc0002,fvc0003…fvc0012 from February to December 2000 and fvc1001,fvc1002…fvc1012 from January to December 2010.
引 言
黄土高原是世界最大的黄土集中分布区,地处干旱和湿润过渡区。由于其土层疏松、暴雨集中等原因,尤其是历史上对土地的过度开垦,植被盖度相对较低,导致区域生态系统脆弱,黄土高原的植被覆盖度状况对黄河中下游的生态安全具有极其重要的作用。作为国家生态脆弱区和水土保持建设的重点区域,1999年国家实施了退耕还林(草)工程,1999–2010年间黄土高原累计造林面积已达到1890.6×104 hm2,使得该地区生态环境得到极大改善[1]。2011年国务院发布的《全国主体功能区规划》中将黄土高原划分为黄土高原–川滇生态屏障带重要组成部分,其植被覆盖度的变化对该区的生态安全有着至关重要的作用。
植被作为地球生态系统的主体,在全球物质和能量的循环过程中起到了十分重要的作用。植被覆盖度既是反映植被覆盖状况最直接的指标[2],也是区域生态环境状况的“指示器”[3]。植被覆盖度的变化能够反映植被的生长态势及其进行光合作用的强度,因而区域植被的变化与全球环境变化密切相关[4-5]
本数据集是实施退耕还林工程初期的2000年和实施退耕还林10年后的2010年的逐月植被覆盖度数据,数据可用于分析退耕还林(草)工程实施以来黄土高原地区、典型流域和土壤侵蚀类型区植被覆盖的时空变化特征,揭示黄土高原退耕还林(草)措施的生态成效,并用于土壤侵蚀时空动态变换评价、生态环境质量评价等方面。还可支持地理学、生态学和水土保持科学研究和高校有关学科(地理、生态、林学、水土保持学等)教学。
数据集自2016年在国家地球系统科学数据共享服务平台-黄土高原科学数所中心(http://loess.geodata.cn)发布共享以来,已下载使用40多次,先后支撑国家重点研发计划课题“黄土高原水土流失与生态产业协同发展技术集成与模式”、国家科技重大专项“我国土系调查与《中国土系志》(中西部卷)编制”、国家自然科学基金“黄土高原生物结皮的热特性、热传输过程以及土壤热效应”等20多个项目,支撑硕博士论文10余篇。
1   数据采集和处理方法
植被生长和演替,受到降水和温度等气候要素的强烈影响,因此植被覆盖度在多年间和年内都有变化。野外考察和已有研究表明,退耕还林以来,植被覆盖度发生了十分明显的变化。为了既能反映年内各月植被覆盖度变化,又能反映退耕还林初期和10年后的植被覆盖度变化,用地理数据云平台下载的NDVI是2000年和2010年旬合成产品,计算生成2000年和2010年各月的植被覆盖度。以期反映黄土高原退耕还林以来植被覆盖度的年际和年内变化。
1.1   基础数据准备
黄土高原地区500 m分辨率植被覆盖度数据集是由中国500 m归一化差分植被指数(Normalized Difference vegetation index, NDVI)旬合成产品计算得到,NDVI来源于中国地理空间数据云网站(http://www.gscloud.cn/)。原始数据缺省2000年1月数据,2000年2月只有下旬数据,因此2000年2月没有平均值合成。用于裁切的黄土高原边界(图1)来源于黄土高原科学数据中心http://loess.geodata.cn/


图1   黄土高原边界图
1.2   数据处理
数据处理均在ARCGIS环境下进行,分为投影、裁剪、合成月数据、计算4个步骤。
1.2.1   投影
为便于数据应用,本数据集的投影方式直接采用了全国地图投影的最常用投影和参数。投影名称为正轴等积割圆锥投影(Albers),椭球体为Krasovsy,单位为m。
利用第二次黄土高原科学考察队定义的黄土高原地区边界(图1)进行数据裁切。为了数据的完整,也便于数据应用,裁切时从黄土高原地区边界向外做了5 km的缓冲带处理。
1.2.3   合成月数据
对下载的原始NDVI旬合成产品进行滤波、空值填充、去云等必要处理,然后用最大值合成法,将每月三个旬的数据合成为月NDVI数据。
1.2.4   植被覆盖度计算
利用目前最通用的像元二分模型(式1),基于月NDVI数据,计算逐月植被覆盖度。
VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil ) (1)
式中:VFC为植被覆盖度(%);NDVIsoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值;NDVIveg 则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值,即纯植被像元的NDVI值。NDVIsoilNDVIveg 可以是NDVI统计分布累计频率为0.5%和99.5%的值,也可以在工作区找10块完全裸露(如无植被覆盖的耕地)和完全覆盖(如植被茂密的人工林或天然林)读取NDVI并取平均值。
2   数据样本描述
黄土高原植被覆盖度数据集命名方式为:fvcyymm,fvc为植被覆盖度,yy代表年份,mm代表月份,如fvc0002为2000年2月植被覆盖度数据。本数据集共包含2000年2–12年和2010年1–12月共23个图层数据,植被覆盖度单位为%。图2是部分图层展示,反映了退耕还林初期的2000年和退耕还林10年后的2010年植物生长枯萎期的2月和生长茂盛期的8月植被覆盖度变化情况。

(a)


(b)


(c)


(d)

图2   退耕还林前后2月与8月植被覆盖度变化情况
(a)2000年2月;(b)2000年8月;(c)2010年2月;(d)2010年8月
3   数据质量控制和评估
数据处理过程中,采用了统一的基础数据源,原始数据分辨率为0.0051°,中纬度地区相当于平面距离567.7 m,所以黄土高原地区换算成平面坐标后设置为500 m。
将所下载的NDVI数据在计算植被覆盖度前对数据进行如下处理:即滤波除噪处理,空值检查和填充处理,去云处理等,直至数据无明显噪音、无空值和伪条纹。从NDVI到植被覆盖度的计算中,采用了NDVI累计频率为0.5%和99.5%,从而提高数据计算的准确度。
数据覆盖范围为黄土高原地区(图1),为使数据更精准,在裁切时对黄土高原边界向外做了5 km缓冲处理。
4   数据使用方法和建议
本数据已于2016年在国家地球系统科学数据共享服务平台-黄土高原科学数据中心(http://loess.geodata.cn/)发布并提供共享服务。在网站下载本数据解压后可使用支持ESRI grid文件格式的GIS软件打开、显示、编辑、查看、统计分析等。数据可用于分析退耕还林(草)工程实施以来黄土高原地区、典型流域和土壤侵蚀类型区植被覆盖的时空变化特征,揭示黄土高原退耕还林(草)措施的生态成效。
[1]
赵安周, 刘宪锋, 朱秀芳, 等. 2000~2014年黄土高原植被覆盖时空变化特征及其归因[J]. 中国环境科学2016,36(5): 1568-1578.
[2]
高健健 , 穆兴民, 孙文义. 1981~2012年黄土高原植被覆盖度时空变化特征[J]. 中国水土保持,2016,7: 52-56.
[3]
陈效逑, 王恒. 1982~2003年内蒙古植被带和植被覆盖度的时空变化[J]. 地理学报, 2009, 64 (1): 84-94
[4]
CARLSON T N, RIPLEY DAVID A. On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index[J]. Remote Sensing of Environment, 1997, 62(3): 241-252.
[5]
肖强, 陶建平, 肖洋. 黄土高原近10年植被覆盖的动态变化及驱动力分析[J]. 生态学报, 2016, 36(23): 7594-7602.
数据引用格式
杨勤科, 张琴琴, 曹晓萍, 展小云. 黄土高原500 m分辨率植被覆盖度数据集(2000年)[DB/OL]. 黄土高原科学数据中心, 2016. DOI: 10.11866/db.loess.2016.02. 杨勤科, 张琴琴, 曹晓萍, 展小云. 黄土高原500 m分辨率植被覆盖度数据集(2010年)[DB/OL]. 黄土高原科学数据中心,DOI:10.11866/db.loess.2016.03
稿件与作者信息
论文引用格式
曹晓萍, 张琴琴, 杨勤科, 展小云. 黄土高原地区500 m分辨率植被覆盖度数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2019. (2019-05-16). DOI: 10.11922/csdata.2019.0015.zh.
曹晓萍
Cao Xiaoping
主要承担工作:基础数据收集,数据论文撰写。
(1963—),陕西人,硕士,高级实验师,从事科学数据管理工作。
张琴琴
Zhang Qinqin
主要承担工作:数据集生产,数据质量控制。
(1988—),西北大学硕士研究生,现任先中服软件有限公司任技术咨询部售前工程师。
杨勤科
Yang Qinke
主要承担工作:总体方案设计,数据质理控制,数据论文修改。
qkyang@ms.iswc.ac.cn
(1962—),陕西人,博士,教授,主要研究方向为区域土壤侵蚀评价。
展小云
Zhan Xiaoyun
主要承担工作:数据质理控制,数据论文英文摘要翻译。
(1983—),山东人,博士,高级实验师。
出版历史
I区发布时间:2019年5月27日 ( 版本ZH2
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中国科学数据
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