【数据分享】免费获取39年(1985-2023)地上生物量(AGB)数据：高分辨率长时间序列数据一键下载
支持百度网盘和夸克网盘双通道，数据一键转存到个人网盘
标签： 地上生物量 | AGB | 免费获取 | 1985-2023 | 长时间序列 | 年度数据 | 百度网盘 | 夸克网盘
一、数据获取方式
获取这份数据非常简单，只需按照以下步骤操作即可：
关注公众号： 关注微信公众号 YouGIS顽石
发送关键字： 通过私信发送对应的关键字
地上生物量-YYYY（其中YYYY表示年份，如2023）获取下载链接： 公众号会立即返回百度网盘和夸克网盘的下载链接
下载数据： 复制链接下载数据，或保存到个人网盘长期保存
二、数据概览
📊 39年地上生物量数据，高分辨率长时间序列
数据时间范围： 1985年 - 2023年（共39年，39期）
时间分辨率： 年度（每年1期）
空间分辨率： 30米
覆盖范围： 中国区域
数据格式： TIFF格式
坐标系： WGS84（GCS_WGS_1984）
数据单位： 吨/公顷（Mg/ha）
获取方式： 免费，支持百度网盘和夸克网盘下载
三、什么是地上生物量（AGB）及数据生产方法
地上生物量（Aboveground Biomass，简称AGB）是指地表以上所有植物组织的干物质总量，包括树干、树枝、树叶、草类等。它是反映生态系统生产力、碳储量状况的重要指标，广泛应用于碳循环研究、生态环境监测、森林资源调查等领域。
地上生物量的应用价值
碳循环研究： 评估生态系统碳汇能力，为碳中和目标提供数据支撑
森林资源调查： 监测森林生物量变化，评估森林健康状况
生态环境监测： 评估区域生态环境质量和变化趋势
气候变化研究： 研究气候变化对生态系统生产力的影响
农业生态评估： 监测农作物生物量，为农业生产提供参考
数据意义与动态监测
数据意义： 这是中国首个覆盖1985年至2023年、分辨率为30米的年度森林地上生物量数据集。
动态监测： 能够详细评估中国森林过去40年的时空动态，数据显示中国森林AGB密度从1985年的约95.7 Mg/ha增加到2023年的约122.7 Mg/ha。
数据生产方法
本数据集由中山大学刘小平团队基于Landsat系列卫星数据，采用ResNets（残差神经网络）深度学习算法反演得到。数据生产过程中充分考虑了不同植被类型、地形条件、季节变化等因素的影响，确保数据的准确性和可靠性。
数据来源与质量控制
数据来源： 本数据集基于Landsat系列卫星数据生产，包括Landsat 4/5 TM、Landsat 7 ETM+、Landsat 8/9 OLI传感器数据，所有数据来自Google Earth Engine平台的Collection 2, Level 2, Tier 1地表反射率产品。
生产机构： 中山大学刘小平团队。
生产方法： 采用ResNets（残差神经网络）深度学习算法进行地上生物量反演，模型基于超过50,000个多时相GEDI AGB训练样本（2019-2021）训练。
数据单位： 吨/公顷（Mg/ha）。
模型精度： R² = 0.92，RMSE = 16.06 Mg/ha，Bias = 0.06 Mg/ha（基于GEDI验证）。
质量控制： 通过地面实测数据验证和交叉验证，确保数据精度满足科研应用需求。
ResNets模型架构
本研究采用的ResNets模型基于原始ResNet架构进行改进，将所有2D层替换为1D层。模型包含两个残差块，每个残差块由一个卷积层、批归一化层和ReLU激活函数组成。每个残差块采用跳跃连接机制，将块的输入添加到其最终激活映射中，这不仅缓解了深度神经网络中的梯度消失问题，还简化了学习输入残差校正的任务。残差连接融合原始输入和卷积特征，使模型能够更好地通过结合浅层和深层特征来捕获数据模式。
模型训练过程中，随机选择了80%的多时相GEDI AGBD样本（n=57,720）作为训练集，剩余的20%（n=14,430）保留用于多年验证，以测试模型随时间的鲁棒性。训练数据与Landsat卫星观测日期对齐，以开发时间一致的深度学习模型，然后将其应用于整个时间序列图像以生成森林生物量时间序列数据集。
四、数据获取步骤
获取这份数据非常简单，只需按照以下步骤操作即可：
步骤1：关注公众号
首先，请关注微信公众号 YouGIS顽石。
步骤2：发送关键字获取下载链接
关注公众号后，通过私信发送对应的关键字即可获取数据下载链接。发送格式如下：
获取地上生物量数据
发送关键字：地上生物量-YYYY
其中 YYYY 表示数据年份，取值为 1985 - 2023
例如： 获取2023年的数据，发送 地上生物量-2023
注意： 本数据集为年度数据，每年1期，共39年数据（1985-2023）。
步骤3：复制链接下载数据
发送关键字后，公众号会立即返回数据下载链接。我们为每份数据都提供了百度网盘和夸克网盘两种下载地址，您可以根据自己的喜好选择使用。
数据下载链接格式
公众号返回的数据下载链接格式如下，包含完整的信息：
📦 数据返回示例
数据大类： 逐年地上生物量（AGB）
数据名称： 2023
【百度网盘】
https://pan.baidu.com/s/1VWQe280CBQJD3_lkwerLnA?pwd=njue
【夸克网盘】
https://pan.quark.cn/s/7b4b202f1713?pwd=fXCJ
说明：
建议先将数据保存到个人网盘再下载，方便长期保存；
提取码已包含在链接中，可直接复制链接下载。
下载与转存建议
💡 温馨提示
建议先保存到个人网盘： 由于每年数据量很大（约5-7G），在下载之前，建议先将数据保存到您自己的百度网盘或夸克网盘中，这样可以方便长期保存和管理数据。
提取码已包含在链接中： 我们提供的下载链接已经包含了提取码，您可以直接复制链接在浏览器中打开，无需单独输入提取码。
选择合适的网盘： 百度网盘和夸克网盘各有优势，您可以根据自己的使用习惯和网盘空间情况选择使用。
批量获取数据： 如需获取多年份数据，可以逐个发送关键字获取。每年数据包含该年份的年度数据。
五、数据效果展示
以下以2023年数据为例，展示地上生物量数据的灰度效果和渲染效果：
2023年地上生物量数据灰度效果
2023年地上生物量数据渲染效果
六、数据使用说明与应用场景
数据使用说明
在GIS软件中使用
使用ArcGIS、QGIS等GIS软件打开TIF格式数据文件
根据需要进行符号化渲染，可使用自然间断点法、等间距法等分类方法
可进行空间分析，如统计分析、变化检测、趋势分析等
可导出为其他格式或制作专题图
数据处理注意事项
数据坐标系为WGS84（GCS_WGS_1984），如需其他坐标系需进行投影转换
处理时需注意nodata值的处理
数据为年度数据，可根据研究需求进行时序分析
数据单位为吨/公顷（Mg/ha）
数据应用场景
地上生物量数据的主要应用场景
碳循环研究： 评估生态系统碳汇能力，为碳中和目标提供数据支撑
森林资源调查： 监测森林生物量变化，评估森林健康状况
生态环境监测： 评估区域生态环境质量和变化趋势
气候变化研究： 研究气候变化对生态系统生产力的影响
农业生态评估： 监测农作物生物量，为农业生产提供参考
生态修复评估： 评估生态工程的修复效果
生物多样性研究： 分析生物量与生物多样性的关系
七、数据引用要求与使用声明
数据引用要求
⚠️ 数据引用：
使用本数据时，请在论文或报告中注明数据来源，引用格式如下：
数据来源：中国地上生物量（AGB）数据集（1985-2023）。
数据提供机构：中山大学刘小平团队。
论文引用：Cai, Y., Liu, X., Li, X., Li, X., Liu, Y., Huang, W., … & Xiao, T. (2025). China’s aboveground biomass (AGB) dataset (1985–2023). Earth System Science Data, 17(1), 1–21. https://doi.org/10.5194/essd-17-1-2025
数据使用声明
📋 使用声明：
本数据仅限于学术研究使用，请勿用于商业用途。
使用本数据时，请务必在论文或报告中注明数据来源。
数据使用者应尊重数据生产者的知识产权。
如有特殊需求或疑问，请联系数据提供方。
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