黄河三角洲是我国暖温带中最年轻、最完整的湿地生态系统，是我国第二大河口三角洲，同时也是我国生态较脆弱的地区之一。自20世纪80年代开始，人类活动在不同程度上影响了黄河三角洲生态环境，显著改变了黄河三角洲的土地覆被类型。植被是陆地生态系统的重要组成部分，其动态变化是生态环境状况的敏感指标。EVI（增强植被指数）是对植被生态系统健康和生产力准确评估的指标，能够有效表征植被覆盖度及其变化特征。在黄河三角洲的剧烈土地类型变化背景下，为生态系统演变及其驱动因素分析提供科学依据。
黄河三角洲是我国最年轻、最完整的河口湿地生态系统，湿地演变剧烈使其成为我国生态较脆弱的地区之一，亟需监测其生态环境的时空演变。然而，由于遥感数据空间分辨率与时间分辨率之间的权衡，单一传感器很难获得高时空分辨率的遥感数据。因此，本研究基于Landsat和MODIS数据集，通过使用灵活的时空数据融合方法（Flexible Spatiotemporal Data Fusion，FSDAF）和时间序列线性拟合模型（Time Series Linear Fitting Model，TSLFM），首次获得了2000-2020年黄河三角洲地区8 d时间分辨率、30 m空间分辨率的增强植被指数（Enhanced vegetation index，EVI）数据集。
为保证数据集的准确性和可靠度，本数据从数据源的质控，融合模型的选择，以及模型独立验证进行质量控制，且获得了较好的验证结果（R2>0.92）以及较好的空间格局。本数据能很好反映黄河三角洲植被长期动态变化的空间格局，为研究黄河三角洲复杂植被动态、植被生产力等提供数据支撑。
数据质量良好。
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