MODIS(MCD64A1)中国2020-2024年烧毁面积数据集
收藏合肥数据要素流通平台2025-12-09 更新2025-12-20 收录
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资源简介:
1.本数据集基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)的MCD64A1产品,生成了覆盖中国全境、时间跨度为2000年至2024年的烧毁面积数据。数据集采用MCD64A1标准算法,该算法通过结合MODIS地表反射率数据和主动火点信息,利用燃烧敏感植被指数与未燃烧参考像元之间的时序变化,来识别和绘制火烧迹地。数据集在空间上覆盖中国全域,空间分辨率为500米,时间分辨率为逐月。
2.高校、研究所、企事业单位等科研单位。
3.数据生产过程中遵循了MODIS产品的标准质量控制流程,数据质量主要受云、雪覆盖以及地形复杂地区像元混合效应的影响。本数据集为长时间序列、大范围的火灾动态监测提供了基础数据,对于评估中国区域火灾 regimes 的时空格局、研究火灾对生态系统和碳循环的影响、以及支持相关领域的政策制定和灾害管理具有重要的科学价值与应用意义。
This dataset is developed based on the MCD64A1 product of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and provides burned area data covering the entire territory of China, with a temporal range from 2000 to 2024. The dataset employs the standard MCD64A1 algorithm, which combines MODIS surface reflectance data and active fire hotspot information, and utilizes temporal variations between burn-sensitive vegetation indices and unburned reference pixels to identify and map burned areas. The dataset covers the entire spatial scope of China, with a spatial resolution of 500 meters and a monthly temporal resolution.
2. Applicable scientific research institutions include universities, research institutes, enterprises and public institutions.
3. The data production process follows the standard quality control procedures for MODIS products. The data quality is primarily influenced by cloud and snow cover, as well as pixel mixing effects in topographically complex areas. This dataset offers foundational data for long-time series and large-scale dynamic fire monitoring, and possesses significant scientific value and application significance for evaluating the spatiotemporal patterns of fire regimes across China, investigating the impacts of fires on ecosystems and the carbon cycle, and supporting policy-making and disaster management in related fields.
提供机构:
吉林省中遥科技有限公司
创建时间:
2025-12-09
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
该数据集基于MODIS的MCD64A1产品,生成了覆盖中国全境、时间跨度为2000年至2024年的烧毁面积数据,空间分辨率为500米,时间分辨率为逐月。它采用标准算法结合地表反射率和主动火点信息识别火烧迹地,主要用于火灾动态监测、生态系统影响评估和政策制定支持。数据集经过质量控制,但受云、雪和地形影响,存在对小规模火灾的系统性低估,其价值在于提供即用型、长时间序列的标准化科研数据。
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