数据集概述
该数据集由Open-Earth-Monitor项目在2023年黑客松期间组织，包含各地面站点的月度平均FAPAR值及从32个栅格空间图层提取的协变量特征，覆盖卫星光谱、温度、气候、地形等维度，用于植被健康与生产力相关建模研究。
文件详解
- 数据文件（CSV格式）：
- train.csv：训练集，含三千四百六十一行、三十六列，字段包括样本ID、站点编号、月度FAPAR值、测量月份及各类协变量（如MODIS光谱指数、地表温度、水汽、降水、地形因子等）
- test.csv：测试集，含四千九百三十九行、三十四列，字段结构与训练集类似，不含FAPAR目标变量
- sample_submission.csv：提交样例文件，含四千九百三十九行、两列，字段为样本ID和FAPAR值
- 辅助文件：
- 00-hackathon.png：可能为黑客松相关说明图片
- prepare_raster_data.sh：栅格数据预处理脚本
- raster_data_2020.zip：2020年栅格数据压缩包
数据来源
Open-Earth-Monitor（OEMC）项目
适用场景
- 植被生产力建模：基于FAPAR与多源环境变量构建全球或区域尺度植被生产力预测模型
- 遥感特征关联分析：探究MODIS光谱指数、地表温度等遥感特征与植被健康指标的相关性
- 气候变化影响研究：分析降水、温度等气候因子对植被生长动态的影响
- 机器学习应用：作为遥感与生态交叉领域的监督学习数据集，用于算法开发与验证
