数据介绍
北京师范大学穆西晗副教授团队ESSD发布：用于估算植被覆盖度的中国大陆30m纯归一化植被指数图
植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover，FVC）能够定量表征光合作用活跃植被的水平密度。在农业、林业和生态学等领域，对于高分辨率且准确的FVC产品需求较高。由于计算方法简单，基于植被指数（Vegetation Index, VI）的混合模型是计算FVC最广泛使用的方法之一。
利用VI混合模型进行FVC估算的精度和效率取决于两个关键参数的准确计算：全覆盖植被的归一化差异植被指数（NDVI，Vv）和裸土的NDVI（Vs）。传统统计方法在许多地区缺乏纯像元进行分析时，确定Vv和Vs的结果往往存在显著误差。此外，这些方法通常忽视了Vv和Vs固有的空间变化。通过多角度遥感数据，我们生成了中国大陆范围内的Vv和Vs的30米分辨率NDVI图。这些逐像素的Vv和Vs图可以用于中高分辨率下FVC的准确估算。
Vv和Vs图是利用MultiVI算法生成的，该算法将基于方向性VI的混合模型与间隙分数模型相结合，构建用于反演Vv和Vs的方程。用于计算500米分辨率Vv和Vs的主要数据来源于MODIS双向反射分布函数（BRDF）产品。随后，利用光谱解混理论和Globeland30土地类型产品，将500米分辨率的Vv和Vs下采样至30米。基于MultiVI Vv和Vs估算的FVC与不同实验站实测FVC对比，表现出约0.1的均方根偏差（RMSD）。
数据网格分布如下：
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数据格式：TIF
数据容量：2.1G
数据时间范围：2014年
