中国2000-2024年500m分辨率逐月叶面积指数（LAI）数据集

一、数据介绍

数据名称：MOD15A2H叶面积指数（LAI）数据

时间跨度：2000-2024年（2000年2月-2024年12月】2020缺1月）

空间分辨率：500m

坐标系：GCS_WGS_1984

数据格式：Tiff格式，方便各类专业软件进行读取与进一步处理。

空间分辨率：500米，能够较为精细地展现不同区域的植被分布与变化情况。

单位：m²/m²，直观反映单位面积上的叶面积大小。

有效值域范围：0-10，涵盖了从无植被覆盖到高密度植被覆盖的各种情况。

数据来源：MODIS

计算平台：Google Earth Engine（GEE）是一个基于云计算的地理空间数据分析平台，提供海量的遥感数据和强大的计算能力，支持全球尺度的时空数据处理与分析。GEE集成了多种卫星影像（如Landsat、Sentinel、MODIS）及气象、土地覆盖等数据，用户可以使用JavaScript或PythonAPI进行大规模数据处理、可视化和机器学习建模。其优势在于无需下载数据，直接在云端执行计算，适用于环境监测、土地利用变化分析、气候研究等多个领域。

LAI：MOD15A2H是由Terra卫星上的MODIS传感器提供的500米分辨率、8天合成的

叶面积指数（LAI）产品，广泛用于生态、农业和气候研究。LAI表示单位地面面积上叶片

的总面积（m²/m²），反映植被冠层结构、生长状况和生态系统的能量交换能力。该产品采用用辐射传输模型（RTM）反演生成，优先使用主算法（通过查找表匹配遥感反射率反演若失败，则采用备用算法进行估算。产品提供多个波段，其中LAI值范围为0-10。

MOD15A2H广泛应用于干旱监测、碳通量估算、作物长势评估及生态模型驱动等领域，支持持在Google地球引擎等平台直接访问与处理。

已处理好可以直接使用。

二、数据价值

生态研究：为生态学家们提供了研究植被生长、生态系统演变、碳循环等关键生态过程的有力工具，助力深入理解全球生态环境变化。

农业监测：可帮助农业工作者评估农作物生长状况、预测产量，为精准农业发展提供数据支持，实现资源的合理配置与高效利用。

环境评估：在环境监测与评估领域，该数据可用于分析植被对气候变化的响应、评估自然灾害对植被的破坏程度等，为环境保护决策提供科学依据。

数据获取：https://mp.weixin.qq.com/s/dm3-OKb754oFGcavsGJe4w