本数据集基于MODIS Terra卫星的MOD13Q1产品，采用最大值合成法生成2000-2025年全球1000米分辨率的逐月NDVI数据。该方法通过选取月度内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MOD13Q1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。

为了更贴合创投市场的用户需求，来觅基于对一级市场的研究洞见，结合主流行业分类，通过大数据+AI模型，构建了一套更合适一级市场的行业和赛道体系。梳理出三个层级共计250多个领域的来觅行业，以及超过1300个来觅赛道。该行业赛道体系提供行业或赛道的名称、简介、已投项目、投资机构、融资事件、关联资讯等，帮助用户全面了解热门行业或赛道，优先获取资讯和项目，深入研究对比，捕捉投资良机。

数库科技SAM区域产业全景图谱数据，旨在通过可灵活组装的标准化数据组件，以产业链为主题，提供全国重点城市产业链图谱、供应链图谱、产业园区信息、产业投融资信息、产业招投标信息、产业商机资讯、产业政策规划、产业财务分析、产业分层客群等海量多维图谱数据，呈现目标城市内产业-行业-企业的全景画像，支撑多种业务场景中共通的“优选产业、优选企业”的数据需求。

数库科技产业大脑数据，旨在通过可灵活组装的标准化数据组件，以产业链为主题，提供全国重点城市产业链图谱、供应链图谱、产业园区信息、产业投融资信息、产业招投标信息、产业商机资讯、产业政策规划等海量多维数据，呈现目标城市内产业-行业-企业的全景画像，提供产业总览、招商情报及多种招商推荐策略。招商策略包括产业链招商、地图招商、强延补招商、以商招商、百强招商、拟上市招商、关系链招商、园区招商等。

本数据集基于MODIS遥感数据与CASA模型融合生产，实现了2000–2024年中国区域逐年30米空间分辨率的总初级生产力（GPP）估算。采用气象再分析资料、土地利用分类及植被参数等多源数据驱动，通过辐射传输与光能利用率模型耦合，实现高时空一致性反演。数据集覆盖全国陆域范围，时间跨度为25年，具备高分辨率、长时序及良好可比性，但由于插值原因，水体存在高估情况。可为生态系统碳循环研究、气候变化评估及生态管理决策提供数据支撑。

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1000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CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为1000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CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为250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CASA模型构建，提供了2000年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为30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CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐年净初级生产力（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250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CASA模型构建，提供了2019年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为10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。