本数据集基于Google Earth Engine（GEE）平台，通过对Landsat系列卫星影像进行逐年最大值合成处理，生成1985年至2024年中国区域30米空间分辨率的年度NDVI数据集。数据经过辐射定标、大气校正和云掩蔽等预处理，并采用最大值合成法以削弱云和大气影响，保障数据质量的一致性。该数据集具有高时空一致性和长时间覆盖特征，适用于植被动态监测、生态环境评估及气候变化研究等领域，具有较强的科学价值和应用潜力。

本数据集提供了1985年至2024年中国区域30米空间分辨率的逐年植被覆盖度（FVC）产品。数据基于Landsat系列卫星影像，采用像元二分模型并结合辐射定标、大气校正等预处理方法生成。覆盖全国陆地区域，时间跨度为40年，具备时空连续性与一致性。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与遥感影像云噪声处理，可靠性高。本数据集对长时间序列生态环境监测、气候变化研究及可持续发展评价具有重要的支撑价值。

本数据集提供了2019年至2024年逐年最大值合成的增强型植被指数（EVI）产品，空间分辨率为10米。数据基于光学遥感影像，通过最大值合成法有效削弱了云、大气、阴影等噪声的干扰，旨在更稳定地反映地表植被在每年生长季的峰值绿度。数据集覆盖全国范围，具有时序完整、空间细节丰富的特点，并经过了严格的质量控制。该数据集对于大尺度植被动态监测、生态系统评估及农业管理等研究领域具有重要的应用价值。

本数据集提供了2019年至2024年逐年10米空间分辨率的归一化植被指数最大值合成产品。数据基于哨兵系列等高性能对地观测卫星影像，通过计算每个像元在一年内的NDVI最大值，有效消除了云、大气、阴影等因素的干扰，从而凸显植被生长最旺盛时期的状况。数据集时间连续、空间分辨率高，能精细刻画植被覆盖的年际变化与空间分布细节，适用于区域生态系统监测、农业管理、环境变化研究等领域，具有重要的科学价值与应用潜力。

本数据集提供了2019年至2024年中国区域10米空间分辨率的逐年植被覆盖度（FVC）产品。数据基于Sentinel系列卫星影像，采用像元二分模型并结合辐射定标、大气校正等预处理方法生成。覆盖全国陆地区域，时间跨度为6年，具备时空连续性与一致性。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与遥感影像云噪声处理，可靠性高。本数据集对长时间序列生态环境监测、气候变化研究及可持续发展评价具有重要的支撑价值。

本数据集提供了2000年至2025年中国区域250米空间分辨率的逐月植被覆盖度（FVC）产品。数据基于MODIS系列卫星影像，采用像元二分模型并结合辐射定标、大气校正等预处理方法生成。覆盖全国陆地区域，具备时空连续性与一致性。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与遥感影像云噪声处理，可靠性高。本数据集对长时间序列生态环境监测、气候变化研究及可持续发展评价具有重要的支撑价值。

本数据集提供了1982年至2024年全球净生态系统生产力（NEP）数据，空间分辨率为1000米。数据集基于多源遥感数据、气象再分析数据和生态系统过程模型生成，反映了在标准气候与环境驱动场条件下陆地生态系统的碳源汇时空动态。数据经过了一致性处理和误差分析等质量控制，确保了其在长时间序列上的可比性与可靠性。该数据集对于评估全球及区域碳收支、研究气候变化对生态系统的影响以及支持相关环境政策制定具有重要的利用价值。

本数据集为2000-2025年全球1000米空间分辨率逐月平均增强型植被指数（EVI）数据产品。基于MODIS传感器数据，采用经过验证的合成算法计算生成，有效减少了大气噪声和冠层背景影响，相比NDVI更能准确反映高生物量区植被动态。数据覆盖全球陆表，时间跨度为25年，格式为GeoTIFF，采用等经纬度投影（WGS84）。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与平滑修复，一致性良好。本数据集可为长时间序列植被动态监测、气候变化影响评估、生态环境研究及可持续发展目标相关研究提供可靠的数据基础。

本数据集基于1000米空间分辨率遥感影像，集成2000年至2025年逐月平均归一化植被指数（NDVI）数据而成。数据制备过程中采用经过大气校正的地表反射率产品，通过标准NDVI计算公式处理生成月度均值，以消除季节波动并凸显植被变化的长期趋势。覆盖全球陆地区域，具备月度时间分辨率和中等空间尺度特征。数据集经过严格的异常值剔除与一致性检验，质量可靠，适用于大尺度植被动态监测、环境变化研究及生态评估等领域，为长期植被变化分析提供了稳定有效的数据基础

本数据集为2000-2025年全球1000米空间分辨率逐月最大增强型植被指数（EVI）数据产品。基于MODIS传感器数据，采用经过验证的合成算法计算生成，有效减少了大气噪声和冠层背景影响，相比NDVI更能准确反映高生物量区植被动态。数据覆盖全球陆表，时间跨度为25年，格式为GeoTIFF，采用等经纬度投影（WGS84）。数据集经过严格的质量控制，包括异常值剔除与平滑修复，一致性良好。本数据集可为长时间序列植被动态监测、气候变化影响评估、生态环境研究及可持续发展目标相关研究提供可靠的数据基础。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐月净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为500米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于MODIS Terra卫星的MOD13A2产品，采用最大值合成法生成1982-2024年全球1000米分辨率的逐年NDVI数据。该方法通过选取年度内NDVI最大值，有效抑制了云层、大气噪声和观测角度的影响，最优地反映了每年植被生长的峰值空间分布。数据集已继承MOD13A2的严格质量控制流程，具备良好的时间一致性与空间可比性，是进行大尺度植被动态监测、环境变化评估及生态系统研究的权威基础数据。