%0 Dataset
%T ChinaCropPhen1km:基于 LAI 产品中国三种主要作物的高分辨率作物物候数据集（2000-2015年）
%J 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
%I 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)
%U http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/c93224dc-4f85-48b3-81bf-7ecc854f1f81
%W NCDC
%R https://doi.
%A 骆玉川
%A 张朝
%K GLASS LAI;1 公里;中国三大主粮作物;作物物候信息;基于最优滤波的物候检测方法（OFP）;环境科学
%X 作物物候为地表物候动态监测和建模以及作物管理和生产提供了重要信息。以往的大多数研究主要在站点尺度上研究作物物候；然而，大尺度的地表物候动态监测和建模需要高分辨率的作物物候动态空间信息。在本研究中，我们基于全球陆面卫星叶面积指数（LAI）产品，制作了2000-2015年三种主要作物的1 km网格作物物候数据集，称为ChinaCropPhen1km。首先，我们比较了三种常见的平滑方法，并针对不同作物和地区选择了最适合的方法。然后，我们开发了一种基于最优滤波的物候检测（OFP）方法，该方法结合了基于拐点和基于阈值的方法，在 1 km 空间分辨率下检测了中国三种主要作物的关键物候期。最后，我们建立了 2000-2015 年中国三种主要作物的高分辨率网格物候产品。与中国气象局农业气象站（AMS）的密集物候观测数据相比，该数据集具有较高的精度，检索到的物候日期误差小于 10 d，较好地表现了观测到的物候动态在站点尺度上的时空格局。经过良好验证的数据集可用于多种用途，包括改进大面积的农业系统或地球系统建模。