本文主要是介绍2000至2022年中国月度植被覆盖度产品，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
简介：
中国区域2000至2022年月度植被覆盖度产品的空间分辨率250米，合成方式采用月最大值合成。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，计算中去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域，实现植被覆盖度计算。通过时空变化趋势分析检验法分析，该数据集符合时间变化趋势和空间变化趋势。前言 – 人工智能教程
植被覆盖度是指在某一区域内，植物覆盖地面的面积与总地面面积的比例。通常使用特定算法和遥感技术来测量和评估植被覆盖度，因此可用于环境监测、土地利用规划和自然资源管理等。植被覆盖度越高，通常意味着该区域的生态环境越好，生物多样性和生态系统健康度也会相应增强。
植被覆盖度数据集可以用于环境监测、气候分析、土地利用规划、生态系统管理、自然灾害评估等多个领域，包括以下几个方面的作用：
1. 环境监测：通过监测植被覆盖度的变化，可以了解到区域生态环境的改变，例如土地退化、森林覆盖率下降等，有利于及时调整和控制环境污染和生态失衡等问题。
2. 气候分析：植被覆盖度与气候变化密切相关，通过对植被覆盖度数据的分析，可以了解到区域气候变化的趋势和趋势变化的方向，指导气候变化的应对措施等。
3. 土地利用规划：植被覆盖度数据可以为土地利用规划提供重要的基础数据，包括农林牧渔业分布、城市建设等方面，为土地使用和管理提供重要的参考。
4. 生态系统管理：植被覆盖度是生态系统健康度的重要指标之一，通过对植被覆盖度数据的分析，可以了解到自然生态系统的健康状况以及生态系统的演化趋势，为生态系统的管理和规划提供重要的依据。
5. 自然灾害评估：自然灾害对植被覆盖度有很大的影响，例如洪涝、旱灾、森林火灾等，植被覆盖度数据可以用于评估自然灾害对生态系统的影响，及时制定科学的应对措施。
数据集ID:
TPDC/HXPT_FVC_MONTH_MAX_250
时间范围: 2000年-2022年
范围: 全国
来源: 国家青藏高原科学数据中心
复制代码段:
var images = pie.ImageCollection("TPDC/HXPT_FVC_MONTH_MAX_250")
| 名称 | 类型 | 空间分辨率(米) | 缩放比例 | 值域范围 | 无效值 |
|---|---|---|---|---|---|
| B1 | Int16 | 1000 | 0.0001 | 0 ~ 10000 | 32767 |
| date | string | 影像日期 |
代码：
var img = pie.ImageCollection("TPDC/HXPT_FVC_MONTH_MAX_250").filterDate('2017-01-01', '2018-01-01').select('B1');
print(img);
//设定颜色预览组合
var visParams = {palette: ['#3B4CC0','#6F91F2','#A9C5FC','#DDDDDD','#F6B69B','#E6745B','#B40426']
};
//定位地图中心
Map.setCenter(107.9, 34.2, 3);
//加载影像 
数据引用：高吉喜, 史园莉, 张宏伟, 陈绪慧, 张文国, 申文明, 肖桐, 张玉环. (2022). 中国区域250米植被覆盖度数据集（2000-2022）. 国家青藏高原科学数据中心.
Gao, J., Shi, Y., Zhang, H., Chen, X., Zhang, W., Shen, W., Xiao, T., Zhang, Y. (2022). China regional 250m fractional vegetation cover data set (2000-2022). National Tibetan Plateau Data Center. https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.300330. https://cstr.cn/18406.11.Terre.tpdc.300330.
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