中国10m逐年NDVI最大值数据集是基于Google Earth Engine（GEE）遥感云计算平台，利用哨兵2（Sentinel-2）遥感影像计算的逐年NDVI最大值数据集，数据空间分辨率为10m，时间分辨率为2016-2023年逐年度。NDVI计算利用了哨兵2（Sentinel-2） B8和B4波段。数据空间分辨率为10m，时间分辨率为2016-2023年逐年度。数据格式为GeoTIFF格式。数据数值范围为-2000-10000（由-0.2-1放大10000倍）。由于数据很大，全国按1度网格分为1124副，每副数据大小为250Mb左右。请根据自己需要选择合适的图幅范围。
GEE 遥感云计算平台计算及数据下载参考代码程序如下：
//针对duo多个区下载1 年的数据
var FCdata = ee.FeatureCollection('users/xuxl/fishnet_cn');
// fishnet_cn为全国1度分区shape文件
var fishnet_list = [1,2,3,4,5,6];
//define fishnet number array
for(var n = 0; n < fishnet_list.length; n++)
{
var fishnet_no = ee.Number(fishnet_list[n]);
var AOI = FCdata.filter(ee.Filter.eq('china', fishnet_no)).geometry();
print(AOI)
//分年度计算下载
var year = 2021
var startyear = year+"-01-01"
var endyear = year+"-12-31"
var img = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2');
var sentinel = img
.filterBounds(AOI)
.filterDate(startyear, endyear);
print('sentinel images',sentinel)
//NDVI计算函数 sentinel used B8 and B4
var get_NDVI = function(image) {
var NDVI=image.normalizedDifference(['B8','B4']).rename(['NDVI']);
image=image.addBands(NDVI)
return image.select("NDVI")
};
//针对影像集中的每一张影像裁剪ROI区域、计算NDVI、导出相应波段
var NDVI_Collection = ee.ImageCollection(sentinel)
.map(get_NDVI);
var qu = "qu"+n
print('qu',qu)
var qu_data = "qu"+n
var qu_data = NDVI_Collection.qualityMosaic('NDVI').clip(AOI).multiply(10000).toInt();
print("NDVI-qu"+n,qu_data)
//查看大体效果
var visParam = {
min: -2000,
max: 10000,
palette: 'FFFFFF, CE7E45, DF923D, F1B555, FCD163, 99B718, 74A901, 66A000, 529400,' +
'3E8601, 207401, 056201, 004C00, 023B01, 012E01, 011D01, 011301'
};
//Map.centerObject(AOI, 8);
//Map.addLayer(sentinel, {bands:["B8", "B4", "B3"], max:3048}, "sentinel_img");
//Map.addLayer(qu_data, visParam, "ndvi_"+qu);
//输出结果
Export.image.toDrive({
image: qu_data,
description: qu,
folder :'NDVI_sentinel'+year,
fileNamePrefix: qu,
scale: 10,
maxPixels: 1e13,
// crs:'EPSG:32649',
region: AOI,
fileFormat: 'GeoTIFF',
// formatOptions: {
// cloudOptimized: true
// }
});
}