??本文對目前主要的作物類型與產量、植被物候與指數數據產品的獲取網站加以整理與介紹。

??本文為“GIS數據獲取整理”專欄中第四篇獨立博客，因此本文全部標題均由“4”開頭。本文對目前主要的農業產量、作物物候、農業植被分布、植被指數等數據獲取網站加以整理與介紹。

4 植被農業數據

4.1 作物產量數據

4.1.1 SPAM

• 網址：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/PRFF8V

??SPAM（Spatial Production Allocation Model）是MapSPAM團隊基于多種數據源生產的全球作物生產分配模型，其包括全球2010年41種作物的種植面積、收獲面積、產量、作物加工產品產量、作物收獲面積與產量總產值等數據。空間分辨率為8.6 km。

4.1.2 Aerial Intelligence

• 網址：https://github.com/aerialintel/data-science-exercise

??Aerial Intelligence是一個致力于為世界農業帶來最先進數據科學的初創企業，其在GitHub上發布了美國幾個縣的小麥產量，初衷是為了鼓勵用戶基于合適的數據分析方法實現作物產量預測。

4.2 作物物候數據

4.2.1 ChinaCropPhen1km

• 網址：https://figshare.com/articles/dataset/ChinaCropPhen1km_A_high-resolution_crop_phenological_dataset_for_three_staple_crops_in_China_during_2000-2015_based_on_LAI_products/8313530/6

??ChinaCropPhen1km是由我國學者開發的全國2000年至2015年三種主要作物（水稻、小麥、玉米）物候數據集，每一個年份對應的每一種作物的每一個物候期分別是一張圖像，像素值為該年份中該作物該種物候期對應的時間（儒略日）。其空間分辨率為1 km。

4.3 植被指數數據

4.3.1 Index-Data-Base

• 網址：https://www.indexdatabase.de/

??Index-Data-Base（IDB）是一個植被指數數據資料庫，而并非含有實際數據的數據庫。其提供了一個索引，我們可以用以在特定的植被指數用途、指定特定的遙感平臺情況下，對滿足要求的植被指數加以索引。

4.3.2 MODIS Vegetation Index Products

• 網址：https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod13.php

??MODIS Vegetation Index Products是基于MODIS數據、由官方生產的16日植被指數數據產品，包括NDVI與EVI兩種。其空間分辨率為250 m，500 m，1 km，0.05°。

4.3.3 LAI_TS_Val

• 網址：https://zenodo.org/record/4393164#.X-V4HthLhPY

??LAI_TS_Val（LAI time-series validation）是一個全球2001年至2011年長時間序列LAI驗證數據集產品，具有924個驗證數據，空間分辨率為1 km。

4.3.4 CSIF

• 網址：https://figshare.com/articles/dataset/CSIF/6387494

??CSIF是基于MCD43C4數據生產的全球葉綠素熒光參數數據集。

??至此，大功告成。