今天给大家分享一份来自国家青藏高原科学数据中心的 NDVI 数据，时间范围为 2000～2023 年。原始数据为空间分辨率 250 米的月度栅格数据，为了方便大家使用，我分省市区县进行了汇总统计，最终计算得到了 2000 年 2 月～2023 年 12 月各省市区县 NDVI 面板数据。
NDVI：归一化植被指数。是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。NDVI 的取值范围为 -1～1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0 表示有岩石或裸土等；正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。这份数据中对 NDVI 进行了 x10000 的处理，所以 NDVI 值会在 -10000～10000 之间。
使用该数据可以使用如下格式引用：
- 高吉喜, 史园莉, 张宏伟, 陈绪慧, 张文国, 申文明, 肖桐, 张玉环. (2023). 中国区域250米归一化植被指数数据集（2000-2023）. 国家青藏高原数据中心. https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.300328. https://cstr.cn/18406.11.Terre.tpdc.300328.
处理方法
栅格数据的裁剪与分区域汇总方法基本都类似，感兴趣的小伙伴可以学习平台上的这两个课程：
- 中国各省市碳排放量是如何计算的？R 语言栅格数据转面板数据：https://rstata.duanshu.com/#/course/75de598dcfcc4ad0b9ff28bff27f6b83
- 如何将栅格数据处理成面板数据或时间序列数据？以 PM2.5 浓度数据处理为例：https://rstata.duanshu.com/#/course/109dfcdfd1174d1eb2d00c621df4f047
数据概览
为了方便大家使用，我根据原始数据计算了 2000 年 2 月～2023 年 12 月各省市区县的归一化植被指数，最终得到了如下文件：
- 2000年2月～2023年12月各城市NDVI面板数据.dta
- 2000年2月～2023年12月各区县NDVI面板数据.dta
- 2000年2月～2023年12月各省份NDVI面板数据.dta
除了省市区县、月份信息，各文件都包含了 NDVI 变量。
绘图展示
各省份 NDVI 面板数据
对中国范围的栅格数据数据分省份（使用 2021 年行政区划数据）裁剪汇总即可得到各省的面板数据（2000年2月～2023年12月），下图展示了 2023 年 1 月各省份归一化植被指数：
各城市 NDVI 面板数据
对中国范围的栅格数据数据分城市（使用 2021 年行政区划数据）裁剪汇总即可得到各城市的面板数据（2000年2月～2023年12月），下图展示了 2023 年 8 月各城市归一化植被指数：
各区县 NDVI 面板数据
对中国范围的栅格数据数据分区县（使用 2021 年行政区划数据）裁剪汇总即可得到各区县的面板数据（2000年2月～2023年12月），下图展示了 2023 年 8 月各区县归一化植被指数：
连续性检查
为了对数据质量进行检查，我们可以观察下数据的连续性，下图展示了历年历月各省份归一化植被指数变化趋势：
连续性还不错！
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