本数据根据2017-2019年需要定期灌溉地区的干旱月份和2010-2019年需要偶尔灌溉地区的最干旱月份，基于干旱胁迫下的灌溉表现和机器学习方法得出。全球共有67个碎片，大部分与陆地重叠的瓦片最大范围为21°×21°。GMIE-100采用WGS84坐标系，经纬度投影（EPSG:4326），文件格式为GeoTIFF，灌溉比例用单波段图像表示，像素值对应各自空间网格的灌溉比例，范围为0-1，背景值为-99。该文件为GMIE-100-log_lat.tif，其中lat和log表示中心点的纬度和经度的舍入。tiles的域可以在“tiles of GMIE-100.shp”文件中找到。GCPIS以shapefiles格式存储在zip文件中。
数据来源于HARVARD DAtaverse(https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/HKBAQQ).
将干旱胁迫下的灌溉表现作为作物生产力稳定和作物耗水量的代表，对于每个灌溉制图区（lMZ），在生长季节确定2017-2019年期间的干旱月份和2010-2019年期间的最干旱月份。通过对2017 - 2019年干旱月份归一化植被指数（NDVl）阈值和最干旱月份NDVI偏差（NDVldev）的识别，实现了灌区与雨耕地的样本分离。
数据质量良好。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2016YFA0600300 | 全球变化大数据的科学认知与云共享平台 | 国家重点研发计划 |
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CSTR:11738.11.NCDC.DVN.DB6655.2024
