GIMMS NDVI¶

Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) AVHRR NDVI — NDVI3g v1(1981~2015)과 후속 GIMMS-3G+ V1.2(1982~2022), 베이징대 재보정판 PKU GIMMS NDVI(1982~2022) (1/12°·반월 최대값 합성)

갱신 종료

한눈에 보기¶

기간 참고: GIMMS-3G+ V1.2는 NASA CMR 기준 1982-01-01~2022-12-31입니다(ORNL 자료 제목은 '1981-2022'로 되어 있으나 파일은 1982년부터). PKU GIMMS NDVI는 AVHRR 단독판 1982-01~2015-12, MODIS 결합판 1982-01~2022-12입니다. 갱신이 끝난 NDVI3g v1은 1981-07~2015-12(NCAR Climate Data Guide 기준), 그 이전 판 NDVI3g(v0)은 2013-12까지입니다.

개요¶

GIMMS NDVI는 1981년부터 NOAA·MetOp 위성의 AVHRR 관측을 이어 붙여 센서 간 보정, 궤도 표류·화산 에어로졸 영향 보정을 거친 전지구 1/12° 반월 NDVI 기록으로, 40년 넘는 식생 녹색도 추세·생물계절 연구의 기준 자료로 쓰여 왔습니다. 제3세대 NDVI3g는 v1(2015년까지)에서 멈췄고, NASA GIMMS 팀은 2023년 2022년까지 연장·수정한 GIMMS-3G+ V1.2를 ORNL DAAC에 공개했습니다. 별도로 베이징대 연구진이 NDVI3g를 Landsat으로 재보정하고 2003년 이후를 MODIS로 이은 PKU GIMMS NDVI(1982~2022)를 냈습니다. 세 자료 모두 2022년 이후로는 연장되지 않았습니다.

후속 자료와 무엇이 달라졌나¶

GIMMS NDVI3g v1 → GIMMS-3G+ V1.2¶

전환 시점: 2023-08

같은 NASA GIMMS 팀이 NDVI3g 기록을 2022년까지 늘리고 보정을 고쳐 ORNL DAAC에 공개한 후속판입니다. 격자(1/12°)와 반월 최대값 합성 체계는 같지만, 배포처가 바뀌어 ORNL DAAC DOI가 생겼고 MetOp AVHRR가 들어갔으며 일부 보정이 수정되었습니다. 이 판도 2022년 12월에서 멈췄습니다.

출처: ORNL DAAC 안내서 — Global Vegetation Greenness (NDVI) from AVHRR GIMMS-3G+, 1981-2022 · Pinzon & Tucker (2014), NDVI3g · NCAR Climate Data Guide — NDVI3g

GIMMS NDVI3g v1 → PKU GIMMS NDVI V1.2 (베이징대)¶

전환 시점: 2023-08

NASA 공식판이 아닌 베이징대 연구진의 재보정판입니다. NDVI3g v1을 Landsat NDVI 약 360만 표본에 맞춘 생물군계별 신경망(BPNN)으로 다시 보정해 궤도 표류·센서 열화 흔적을 줄였고, 2003년 이후는 MODIS NDVI로 이어 2022년까지 늘렸습니다. 2015년 이후 NDVI3g 갱신이 멈추자 나온 대안이며, 역시 2022년에서 멈췄습니다.

출처: Li et al. (2023), ESSD — PKU GIMMS NDVI · Zenodo — PKU GIMMS NDVI V1.2

활용 가능한 변수¶

GIMMS-3G+는 ORNL DAAC 안내서의 netCDF4 변수표 기준입니다. 정수 변수의 채움값은 −32768입니다. PKU GIMMS NDVI는 변수 이름이 없는 GeoTIFF(uint16)라 밴드 이름 대신 내용만 적었습니다(Zenodo 설명 기준). NDVI3g v1의 변수 구성은 공식 문서로 확인하지 못해 적지 않았습니다.

순간값 평균 누적 최대 최소 고정값 — 순간값: 표시 시각의 값 · 평균/누적/최대/최소: 표시된 구간 동안의 값 · 고정값: 시간에 따라 변하지 않음

GIMMS-3G+ V1.2 (NASA, 1982~2022)¶

PKU GIMMS NDVI V1.2 (베이징대, AVHRR 단독 1982~2015 / MODIS 결합 1982~2022)¶

전체 변수 목록은 공식 문서에서 확인하세요.

받는 방법¶

• NASA ORNL DAAC — GIMMS-3G+ (DOI 10.3334/ORNLDAAC/2187) — HTTPS 내려받기 / earthaccess / Earthdata Search (무료 Earthdata 로그인)
  • CMR short name은 Global_Veg_Greenness_GIMMS_3G_2187, 버전 1입니다. 파일은 https://data.ornldaac.earthdata.nasa.gov/protected/global_vegetation/Global_Veg_Greenness_GIMMS_3G/data/ 아래 ndvi3g_geo_v1_2_YYYY_0106.nc4 형식으로 있습니다(1982~2014년은 v1_1).
• Earthdata Cloud OPeNDAP — OPeNDAP — 변수·영역 부분 추출
  • 그래뉼마다 주소가 있으며, 위 주소의 파일 이름 부분을 바꿔 씁니다. Earthdata 로그인이 필요합니다.
• Zenodo — PKU GIMMS NDVI V1.2 — HTTPS 내려받기 (로그인 불필요, 연대별 zip)
  • MODIS 결합판(PKU_GIMMS_NDVI_AVHRR_MODIS_consolidated_.zip, 1982~2022)과 AVHRR 단독판(PKU_GIMMS_NDVI_AVHRR_solely_.zip, 1982~2015)이 있습니다. 전체 약 5 GB.
• Google Earth Engine — NDVI3g 구판(v0) — Earth Engine 카탈로그 (NASA/GIMMS/3GV0)
  • 1981-07~2013-12의 옛 NDVI3g(v0)입니다. v1이나 GIMMS-3G+가 아니므로 새 분석에는 쓰지 마세요.

예시 코드¶

earthaccess로 GIMMS-3G+ 2021년 하반기 파일을 받아 한반도 NDVI와 품질 플래그를 푸는 예입니다. 처음 실행 때 Earthdata 아이디·비밀번호를 묻습니다. 저장값 규칙(÷10000, −32768 채움, −5000 계산 불가)을 직접 적용하려고 자동 척도 변환을 끄고 엽니다.

import earthaccess
import xarray as xr

earthaccess.login()  # 무료 NASA Earthdata 계정
results = earthaccess.search_data(
    short_name="Global_Veg_Greenness_GIMMS_3G_2187", version="1",
    temporal=("2021-07-01", "2021-12-31"),
)
files = earthaccess.download(results, "gimms3g_plus")

ds = xr.open_dataset(files[0], mask_and_scale=False)
sub = ds.sel(lon=slice(124, 132))
sub = sub.sel(lat=slice(33, 39)) if sub.lat[0] < sub.lat[-1] else sub.sel(lat=slice(39, 33))

raw = sub["ndvi"]
ndvi = (raw.where((raw != -32768) & (raw != -5000)) / 10000.0)
pct = sub["percentile"]
flag = pct // 2000                      # 0 양호, 1 스플라인, 2 계절 곡선, 3 결측
ndvi_good = ndvi.where(flag == 0)
print(ndvi_good.mean(dim=("lat", "lon")).values)   # 반월 합성 12개의 영역 평균

실전 팁¶

• 반월 최대값 합성(MVC)이라 같은 기간의 평균 NDVI보다 높게 나옵니다. 월값을 만들 때 두 합성의 최대값을 썼는지 평균을 썼는지 논문에 밝히세요.
• NDVI3g v1(2015년까지), GIMMS-3G+(2022년까지), PKU GIMMS NDVI는 같은 AVHRR 원자료에서 나왔지만 보정이 달라 값이 다릅니다. 판을 섞지 말고 논문에 정확한 판 이름과 DOI를 적으세요.
• 공식 안내서는 피나투보 화산(1991년) 같은 대기 영향과 센서 보정·궤도 표류·태양 천정각 편향이 완전히 제거되지 않았다고 밝힙니다. 장기 추세는 위성 교체 시점과 함께 점검하세요.
• PKU 연구진은 열대 상록활엽수림에서 NDVI3g의 궤도 표류·센서 열화 흔적이 컸다고 보고했습니다. 열대림 추세 분석에는 PKU판과 GIMMS-3G+를 비교해 보세요.
• PKU 결합판은 2003년부터 MODIS 값이라 그 이전과 원자료가 다릅니다. 1982~2015년 AVHRR만의 일관성이 중요하면 AVHRR 단독판(solely)을 쓰세요. Zenodo 설명은 추세 분석 때 NDVI 0.1 미만의 희박 식생을 빼라고 권합니다.
• 2023년 이후는 GIMMS 계열 자료가 없습니다. VIIRS·MODIS NDVI로 잇는다면 겹치는 기간(예 2012~2022)으로 차이를 먼저 확인하세요.

공지 및 변경 이력¶

논문에 넣을 레퍼런스¶

데이터셋 인용¶

GIMMS-3G+ (ORNL DAAC) — DOI 10.3334/ORNLDAAC/2187

@misc{pinzon2023gimms3gplus,
  author    = {Pinzon, J. E. and Pak, E. W. and Tucker, C. J. and Bhatt, U. S. and Frost, G. V. and Macander, M. J.},
  title     = {Global Vegetation Greenness ({NDVI}) from {AVHRR} {GIMMS-3G+}, 1981-2022},
  year      = {2023},
  publisher = {ORNL Distributed Active Archive Center},
  address   = {Oak Ridge, Tennessee, USA},
  doi       = {10.3334/ORNLDAAC/2187}
}

PKU GIMMS NDVI V1.2 (Zenodo) — DOI 10.5281/zenodo.8253971

@misc{li2023pkugimms_data,
  author    = {Li, Muyi and Cao, Sen and Zhu, Zaichun and Wang, Zhe and Myneni, Ranga B. and Piao, Shilong},
  title     = {Spatiotemporally consistent global dataset of the {GIMMS} Normalized Difference Vegetation Index ({PKU GIMMS NDVI}) from 1982 to 2022 ({V1.2})},
  year      = {2023},
  publisher = {Zenodo},
  version   = {V1.2},
  doi       = {10.5281/zenodo.8253971}
}

논문 인용¶

NDVI3g 자료 논문 — DOI 10.3390/rs6086929

@article{pinzon2014ndvi3g,
  author  = {Pinzon, Jorge E. and Tucker, Compton J.},
  title   = {A Non-Stationary 1981--2012 {AVHRR} {NDVI3g} Time Series},
  journal = {Remote Sensing},
  volume  = {6},
  number  = {8},
  pages   = {6929--6960},
  year    = {2014},
  doi     = {10.3390/rs6086929}
}

GIMMS 8 km NDVI (이전 세대) — DOI 10.1080/01431160500168686

@article{tucker2005gimms,
  author  = {Tucker, Compton J. and Pinzon, Jorge E. and Brown, Molly E. and Slayback, Daniel A. and Pak, Edwin W. and Mahoney, Robert and Vermote, Eric F. and El Saleous, Nazmi},
  title   = {An extended {AVHRR} 8-km {NDVI} dataset compatible with {MODIS} and {SPOT} vegetation {NDVI} data},
  journal = {International Journal of Remote Sensing},
  volume  = {26},
  number  = {20},
  pages   = {4485--4498},
  year    = {2005},
  doi     = {10.1080/01431160500168686}
}

PKU GIMMS NDVI 자료 논문 — DOI 10.5194/essd-15-4181-2023

@article{li2023pkugimms,
  author  = {Li, Muyi and Cao, Sen and Zhu, Zaichun and Wang, Zhe and Myneni, Ranga B. and Piao, Shilong},
  title   = {Spatiotemporally consistent global dataset of the {GIMMS} Normalized Difference Vegetation Index ({PKU GIMMS NDVI}) from 1982 to 2022},
  journal = {Earth System Science Data},
  volume  = {15},
  number  = {9},
  pages   = {4181--4203},
  year    = {2023},
  doi     = {10.5194/essd-15-4181-2023}
}

사사(Acknowledgements) 작성¶

GIMMS-3G+를 쓰면 ORNL DAAC 데이터셋 DOI(10.3334/ORNLDAAC/2187)를 EOSDIS 자료 인용 지침에 따라 인용하고, 방법 설명에는 Pinzon & Tucker (2014)를 함께 듭니다. PKU GIMMS NDVI를 쓰면 Zenodo DOI와 Li et al. (2023) ESSD 논문을 인용하세요. 어느 판(NDVI3g v1, GIMMS-3G+ V1.2, PKU V1.2)을 썼는지 본문에 밝히는 것이 중요합니다.

Information on the datasets used in this study was compiled with the help of the Korean Climate Data Navigator (KCDN) (Sim, 2026; https://doi.org/10.5281/zenodo.23300923).

참고 링크¶

• ORNL DAAC — GIMMS-3G+ 데이터셋 페이지
• ORNL DAAC — GIMMS-3G+ 사용자 안내서 (변수표·플래그)
• NASA Earthdata — GIMMS-3G+ 카탈로그
• Li et al. (2023) ESSD — PKU GIMMS NDVI
• NCAR Climate Data Guide — NDVI3g