基于GEE平台和生育期差异的巴基斯坦主要农作物分类数据集（2000-2020）

巴基斯坦是传统农业国家，农业经济占国民总经济较高，水资源短缺及水分利用效率提升是影响地区农业发展的关键问题。获取长时序、准确的作物空间分布信息，不仅为作物生产、估产等提供基础信息，还对区域内水资源的调配管理起重要意义，从而提高农业用水效率，缓解农业用水压力。本数据集以巴基斯坦为研究区，运用GEE平台，结合MODIS遥感数据、植被特征指数和作物物候期构建决策树模型，提取2000-2020年巴基斯坦主要农作物类型，通过GEE平台和地面验证数据对巴基斯坦农作物类型进行精度验证，作物种植提取的准确率均在73%以上，具有较高的精度，Kappa系数为0.70，小麦、玉米、水稻、棉花和甘蔗的相关系数分别为0.73、0.89、0.81、0.70、0.75、总面积相关性为0.70，结果具有可信度。