本文为“GIS数据获取整理”专栏（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_10857546.html）中第四篇独立博客，因此本文全部标题均由“4”开头。本文对目前主要的农业、植被数据获取网站加以整理与介绍，若需其它GIS领域数据（如遥感影像数据、气象数据、土地土壤数据、行政区数据等），大家可以点击上方专栏查看，也可以看这一篇汇总文章：https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114401239。
4 植被农业数据
4.1 作物产量数据
4.1.1 SPAM
SPAM（Spatial Production Allocation Model）是MapSPAM团队基于多种数据源生产的全球作物生产分配模型，其包括全球2010年41种作物的种植面积、收获面积、产量、作物加工产品产量、作物收获面积与产量总产值等数据。空间分辨率为8.6 km。
4.1.2 Aerial Intelligence
Aerial Intelligence是一个致力于为世界农业带来最先进数据科学的初创企业，其在GitHub上发布了美国几个县的小麦产量，初衷是为了鼓励用户基于合适的数据分析方法实现作物产量预测。
4.2 作物物候数据
4.2.1 ChinaCropPhen1km
- 网址：https://figshare.com/articles/dataset/ChinaCropPhen1km_A_high-resolution_crop_phenological_dataset_for_three_staple_crops_in_China_during_2000-2015_based_on_LAI_products/8313530/6
ChinaCropPhen1km是由我国学者开发的全国2000年至2015年三种主要作物（水稻、小麦、玉米）物候数据集，每一个年份对应的每一种作物的每一个物候期分别是一张图像，像素值为该年份中该作物该种物候期对应的时间（儒略日）。其空间分辨率为1 km。
4.3 植被指数数据
4.3.1 Index-Data-Base
Index-Data-Base（IDB）是一个植被指数数据资料库，而并非含有实际数据的数据库。其提供了一个索引，我们可以用以在特定的植被指数用途、指定特定的遥感平台情况下，对满足要求的植被指数加以索引。
4.3.2 MODIS Vegetation Index Products
MODIS Vegetation Index Products是基于MODIS数据、由官方生产的16日植被指数数据产品，包括NDVI与EVI两种。其空间分辨率为250 m，500 m，1 km，0.05°。
4.3.3 LAI_TS_Val
LAI_TS_Val（LAI time-series validation）是一个全球2001年至2011年长时间序列LAI验证数据集产品，具有924个验证数据，空间分辨率为1 km。
4.3.4 CSIF
CSIF是基于MCD43C4数据生产的全球叶绿素荧光参数数据集。
