环北极圈和青藏高原30m空间分辨率植被修正指数（2013、2018）

该产品基于分辨率为1km的MODIS-MODOCGA和MYDOCGA产品，使用质量控制波段过滤，仅保留计算Rchl所需的所有波段中质量最高（QC bits= 0）的数据，以排除不良观测结果，例如被云污染的观测结果。之后根据相应公式（Wu et al. 2021）分别计算2013年和2018年环北极圈和青藏高原地区的植被修正指数Rchl，并分别按照“North_Pole_Lambert_Azimuthal_Equal_Area”和“Krasovsky_1940_Albers”定义投影坐标系，同时利用Arcgis软件采用双线性插值法，基于四个最邻近的输入像元中心的加权平均距离来确定像元的新值，将影像重采样为30米空间分辨率，为检验重采样是否会对结果产生影响，我们随机抽取了50个样点，重采样后的数据精度可达94%。Rchl是全球范围内以及区域尺度上植被叶绿素含量比例的有效反映指数，一般用于反映植被生长状况、估算生态系统生产力、研究植被覆盖变化及其驱动因素等，在生态环境、林业等领域有广泛的使用。W. Wu, H. E. Epstein, H. Guo, X. Li, C. Gong, A pigment ratio index based on remotely sensed reflectance provides the potential for universal gross primary production estimation. Environ Res Lett 16.5, 054-065 (2021).