长时间序列和大规模水稻日历数据集为以水稻为基础的种植系统的农业规划和田间管理提供了宝贵的信息。然而，目前的区域级水稻日历数据集不能准确区分中国的水稻季节，给作物模型模拟和气候变化影响分析带来了不确定性。中国水稻年历数据集与中国农业气象站（AMSs）实地观测到的早稻、中稻和晚稻物候期显示出良好的一致性。根据中国 2003 年至 2022 年的日历数据，早稻、中稻和晚稻的插秧日期每十年分别偏移 +0.7、-0.7 和 -5.1DOY（年日）；早稻、中稻和晚稻的抽穗日期每十年分别偏移 -0.5、+2.7 和 -5.1DOY（年日）。 早稻、中稻和晚稻的抽穗期每 10 年分别偏移-0.5、+2.7 和-0.6 个 "年日"；早稻、中稻和晚稻的成熟期每 10 年分别偏移-0.7、+3.8 和-1.6 个 "年日"。中国水稻年历可用于研究和优化气候和土地利用变化下中国水稻种植的时空结构。
基于卫星遥感数据，我们提取了 2003 年至 2022 年中国早、中、晚三季水稻的插秧期、抽穗期和成熟期，建立了多季水稻历法数据集 ChinaRiceCalendar-中国早稻、中稻和晚稻的季节性作物日历。
将 PhenoRice 算法与生长季节划分方法相结合，以提取不同生长季节的水稻像素和作物日历。首先，我们根据每个图像像素的加权平滑 EVI 时间序列曲线，确定可能的作物生长期。然后，我们将可能的作物生长期输入PhenoRice算法，以划分潜在的生长季节，并检查相应的 EVI 时间序列是否属于水稻。最后，我们估算了水稻的播种期、抽穗期和成熟期，并根据各自的插秧和成熟时间将其分为早、中、晚三季日历。
数据质量良好。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 31861143015 | 气候变化与区域粮食安全背景下孟印缅三国农田生态系统适应性管理 | 国家自然科学基金 |
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