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相似文献
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1.
锡林浩特草原区域MODIS LAI产品真实性检验与误差分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文研究了LAI产品真实性检验的指标和方法,建立了LAI产品真实性检验的流程,将遥感产品真实性检验误差分解为模型误差、数据定量化差异和尺度效应3个方面。以内蒙古锡林浩特草原为研究区,结合实测数据和Landsat TM数据建立NDVI-LAI模型,得到LAI验证参考"真值",据此"真值"按照本文的流程对MODIS LAI产品进行验证,分析了研究区MODIS LAI产品真实性检验的误差来源。研究表明,该研究区的MODIS LAI(MOD15A2)产品相对高估约25%。各个误差因素中,LAI遥感模型差异对于结果影响最大,MODIS LAI模型高估了该区域草地LAI(高估约44.2%);数据定量差异的影响也比较大,MODIS地表反射率数据与Landsat TM地表反射率数据的差异造成了约16.2%的低估;尺度效应的影响较小,造成约3.1%的低估,其中NDVI-LAI模型的尺度效应带来2.4%的低估,NDVI数据的尺度效应造成约0.7%的低估。  相似文献   

2.
梁玉  邹滨  冯徽徽  刘宁 《遥感学报》2022,26(8):1602-1613
MODIS 3 km DT(Dark Target)卫星气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)数据产品已广泛应用于大气污染监测,但受反演方法限制,该数据产品像元缺失严重、时空覆盖度低、精度偏低。相比,MODIS 10 km DT_DB_Combined AOD数据产品因融合DT和DB(Deep Blue)两种反演算法,一定程度上可弥补MODIS 3 km DT AOD数据产品在时空覆盖度与精度方面的缺陷,但分辨率偏低。此外,受气溶胶组分来源的季节变化与地表反射率估算的季节性误差影响,MODIS AOD数据产品精度同时也存在季节性特征。本文由此以京津冀为试验区,顾及AOD季节变化特性,开展MODIS 10 km DT_DB_Combined AOD数据产品偏差纠正下的地统计反演模拟BGIM(Bias-corrected Geostatistical Inverse Model)降尺度算法研究。试验同时引入AERONET地基观测数据和MODIS 3 km DT AOD数据产品作为降尺度结果的绝对与相对验证标准。结果表明:季节偏差系数纠正下生成的MODIS 3 km DT_DB_Combined AOD与10 km DT_DB_Combined AOD、3 km DT AOD数据产品的绝对精度相当,验证R2分别为0.79、0.70、0.71;且相比MODIS 3 km DT AOD数据产品,季节偏差系数纠正下的MODIS 3 km DT_DB_Combined AOD数据与其相关系数可达0.93;在时间覆盖度和空间覆盖度方面可分别提升11.21%和11.44%,其中春、冬两季空间覆盖度提升效果尤为显著。研究结果证实BGIM降尺度算法可有效估算MODIS 3 km DT_DB_Combined AOD数据,提高MODIS 3 km AOD产品的时空覆盖度,并同时抑制原有MODIS 10 km DT_DB_Combined AOD数据产品的季节性高估现象。  相似文献   

3.
GLASS叶面积指数产品验证   总被引:1,自引:2,他引:1  
在国家高技术研究发展计划(863计划)重点项目的支持下,已利用MODIS和AVHRR地表反射率数据生成了1981年—2012年的GLASS(Global LAnd Surface Satellite)叶面积指数(LAI)产品。本文从两个方面对GLASS LAI产品的质量进行分析和评价:(1)与现有的全球LAI产品进行比较,分析GLASS LAI产品的时空变化特征;(2)利用LAI的地面测量数据,对GLASS LAI的精度进行评价。研究结果表明:GLASS LAI与CCRS LAI在高纬度和赤道附近区域的差异较大;相对而言,GLASS LAI与MODIS(主算法反演)和CYCLOPES LAI在空间分布上具有更好的一致性;GLASS和CYCLOPES LAI的时间序列曲线连续平滑,MODIS LAI在一些区域的植被生长季节存在剧烈的跳跃;与LAI的地面测量数据进行比较,GLASS LAI产品的R2为0.76,RMSE为0.51,结果明显优于MODIS和C YCLOPES LAI产品。  相似文献   

4.
当前对MODIS LAI产品的真实性检验工作中,更多的是关注遥感产品在数值与趋势上与地表真值的一致性程度,很少工作能够全面分析遥感LAI产品偏差来源以及不同来源的偏差对全局偏差的贡献率。本文在对MODIS LAI产品进行真实性检验基础之上,进一步分析了MODIS LAI产品偏差来源。将遥感产品真实性检验偏差来源分解为反演模型,反射率数据和冠层聚集效应3个方面,并定量分析各个偏差源对真实性检验结果的影响。以河北省怀来玉米为研究对象,结合实测LAI数据和Landsat 8 OLI(Operational Land Imager)数据建立NDVI LAI半经验模型,得到LAI参考数据,据此对MODIS LAI产品进行真实性检验及偏差分析。研究表明,该区域MODIS LAI产品存在明显的低估现象,参考数据和MODIS LAI数据均值分别为3.53 m2/m2和2.33 m2/m2,MODIS产品低估为34.14%。在各个偏差因素中,反射率数据的差异对结果影响最大,即MODIS地表反射率数据与Landsat 8 OLI地表反射率数据的差异造成的偏差占总偏差的57.50%;聚集效应的影响次之,占总偏差的28.33%;模型差异对结果的影响最小,占总偏差的14.17%。本研究对遥感产品真实性检验及其不确定性分析具有一定的借鉴意义。  相似文献   

5.
真实性检验是评价遥感反演产品质量和验证遥感应用产品是否准确、真实地反映实际情况的重要途径。叶面积指数(LAI)是表征陆地植被结构和长势的关键参数,全面准确评价和验证LAI产品是产品用于陆面过程模型的前提。本文以MODIS LAI与GLASS LAI产品为研究对象,在尺度效应和尺度转换的基础上,建立了针对非均匀像元的低分辨率LAI产品真实性检验方法。在考虑空间异质性和植被长势差异的情况下,借助中分辨率的遥感影像,分别利用1 km像元平均叶面积指数和反演表观叶面积指数实现了对LAI算法和产品的真实性检验。为了比较作物长势差异和地表非均匀度对产品的影响,本文选择有代表性的河南鹤壁和甘肃张掖两个地区进行两种LAI产品真实性检验研究。研究结果表明,GLASS LAI和MODIS LAI产品均存在明显的低估现象。这并不是产品算法的问题,而是由于地表异质性和非均匀度的影响。在异质性更显著的张掖盈科灌区,低估现象更明显。GLASS LAI产品是多种LAI产品的融合,它的平均LAI比MODIS更接近真实情况,但是LAI的动态范围比MODIS窄。  相似文献   

6.
叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是调节植被冠层生理过程的最重要的生物物理变量之一,高空间分辨率时间序列LAI对于植被生长检测、地表过程模拟与区域和全球变化研究至关重要,但是由于数据缺失和反演方法限制,目前还没有时空连续的高分辨率LAI数据产品。本研究提出了一种生成时间连续的高空间分辨率LAI数据的算法,首先对MODIS LAI产品滤波平滑,生成时间序列LAI的上包络曲线,根据上包络曲线提供的变化信息构建LAI动态模型。然后利用地面实测的LAI数据与Landsat反射率数据构建LAI反演的BP (Back Propagation)神经网络模型。将反演得到的高分辨率LAI数据作为LAI观测数据,利用集合卡尔曼滤波EnKF (Ensemble Kalman Filter)方法实时更新动态模型,生成时间连续的30 m空间分辨率LAI数据集。基于该算法生成了塞罕坝地区2000年—2018年长时间序列LAI数据集,利用Prophet深度学习模型进行模拟和预测,根据预测和原始LAI差异,利用支持向量机SVM (Support Vector Machine)方法检测植被干扰状况。结果表明:EnKF算法能够生成时空连续的高空间分辨率LAI数据,估算结果与地面测量值一致性较高,R~2为0.9498,RMSE为0.1577,在区域尺度上与Landsat LAI参考值较为吻合,R~2高于0.87,RMSE低于0.61。Prophet与SVM模型检测到研究区2009年,2010年,2013年,2014年,2015年植被受干扰较为严重,主要由于年降水量偏少和林区作业砍伐造成,检测结果与当地降水量与砍伐数据吻合。本文提出的算法可用于大范围高时空LAI数据反演和植被变化检测,对塞罕坝乃至全国林区规划管理具有重要的参考价值。  相似文献   

7.
为了反演出全天各个时刻的地表温度数据,在不考虑大气水汽含量和地表比辐射率的情况下,首先建立“风云2号”C星2个热红外通道数据相对于MODIS地表温度数据之间的回归方程,反演出各个时刻的5 km空间分辨率的地表辐射温度;然后根据地表温度最大值和最小值出现的时间,将反演的地表辐射温度降尺度到1 km空间分辨率,在同时刻、同...  相似文献   

8.
作物LAI的遥感尺度效应与误差分析   总被引:7,自引:2,他引:5  
以黑河中游盈科绿洲为研究区, 利用Hyperion高光谱数据, 采用双层冠层反射率模型(ACRM)迭代运算反演LAI; 通过LAI的均值化(LAImean)以及Hyperion数据反射率线性累加反演LAI(LAIp), 定量分析LAI反演的尺度效应; 从模型的非线性和地表景观结构的空间异质性2个方面分析引起反演误差的原因, 并在LAI-NDVI回归方程的基础上利用泰勒展开的方法对低分辨率数据反演结果进行了误差纠正。结果表明, 地表景观结构的空间异质性是造成多尺度LAI反演误差的关键因素, 通过泰勒展开式能很好地实现大尺度数据LAI反演结果的误差纠正。  相似文献   

9.
中国区域MODIS LAI产品及其改进   总被引:2,自引:3,他引:2  
叶面积指数(LAI)是表征地表植被生长状况和进行陆面过程系统模拟的一个重要参数,搭载在Terra和Aqua两颗卫星上的MODIS传感器能够长时问收集全球陆地表面LAI的变化信息.然而,目前发布的MODIS LAI数据产品的时空不连续性制约着MODIS LAI产品在农作物长势监测与产量估计、地球表面过程模拟、全球变化研究等领域的应用.论文对中围区域MODIS LAI的标准产品进行了分析和总结,指出造成日前发布的中国区域MODIS LAI的标准产品在时间和空间上的不连续性,既有MODIS LAI反演算法的原因,更有MODIS反射率数据质量的原因.针对中国区域MODIS LAI标准产品存在的时空不连续性问题,论文在TSF滤波算法的基础上,进一步考虑地表反射率数据质量对MODIS LAI标准产品的影响,提出了改进的TSF滤波算法,并给出了基于该算法生成的时间上和空间上更具连续性的中国区域的MODIS LAI改进产品.本文发展的新算法和LAI改进产品可为相关研究提供LAI数据和产品算法参考.  相似文献   

10.
为了提高地面气象站稀少地区地表温度遥感反演的精度,本文基于多源遥感数据的优势,首先利用MODIS影像获取研究区像元尺度上平均大气水汽含量;然后利用同时相的HJ-1B影像估算区域地表比辐射率,再采用温度-植被指数法获取近地表大气温度;最后将以上3个参数输入单窗体算法,改进其地表温度反演的精度。研究结果表明,改进单窗体算法反演地表温度与地面实测温度的偏差小于1 K,为地面气象站点稀少的植被覆盖区域提供了一种可行的精确遥感反演地表温度方法。  相似文献   

11.
Given the current lack of interoperability between global and regional land cover products, efforts are underway to link the new European global land cover map (GLOBCOVER) with the existing global land cover 2000 map (GLC2000) and European CORINE mapping initiative. Since both datasets apply different mapping standards, key for a successful implementation is a thorough understanding of the heterogeneities among both datasets. Thus, this paper provides an assessment of compatibilities and differences between the CORINE2000 and GLC2000 datasets. The comparative assessment considers inconsistencies between the thematic legends (using the UN land cover classification system-LCCS), class specific accuracies, and the spatial resolution and heterogeneity of the datasets. The results are summarized with implications for the development of the new GLOBCOVER datasets.  相似文献   

12.
基于波谱知识库的MODIS叶面积指数反演及验证   总被引:2,自引:0,他引:2  
目前用物理模型反演叶面积指数普遍存在缺少先验知识的状况,如何获得准确的先验知识是遥感走向应用的一个关键环节。中国典型地物标准波谱数据库就是结合国家重大行业中的应用需求,研究制定地物波谱获取与分析的技术规范和数据标准,建立典型地物标准波谱数据库。从波谱数据库提取模型反演所需要的先验知识,实现了基于SAIL模型的MODIS数据(经过几何纠正与大气纠正)叶面积指数的反演。另外,基于TM数据,对MODIS混合像元进行了分解,用纯像元的叶面积指数与实测数据进行对比验证,同时,反演结果与NASA的LAI产品也进行了对比,结果表明基于波谱库的先验知识可以有效的提高叶面积指数的反演精度。  相似文献   

13.
Six widely used coarse-resolution global land cover data-sets – Global Land Cover Characterization (GLCC), Global Land Cover 2000 (GLC2000), GlobCover land cover product (GlobCover), MODIS land cover product (MODIS LC), the University of Maryland land cover product (UMD LC), and the MODIS Vegetation Continuous Fields tree cover layer (MODIS VCF) disagree substantially in their estimates of forest cover. Employing a regression tree model trained on higher-resolution, Landsat-based data, these multisource multiresolution maps were integrated for an improved characterization of forest cover over North America. Evaluated using a withheld test sample, the integrated percent forest cover (IPFC) data-set has a root mean square error of 11.75% – substantially better than the 17.37% of GLCC, 17.61% of GLC2000, 17.96% of GlobCover, 15.23% of MODIS LC, 19.25% of MODIS VCF, and 15.15% of UMD LC, respectively. Although demonstrated for forest, this approach based on integration of multiple products has potential for improved characterization of other land cover types as well.  相似文献   

14.
基于MODIS的LAI时间序列谱的地物分类方法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
利用MODIS数据所反演的每8d一景,全年共46景的时间序列叶面积指数(LAI)图像,分析江西省不同类型地物的LAI时间序列谱,并对地物进行分类。首先,利用最小噪声比变换技术(MNF)将噪声从数据中分离;然后,通过纯净像元指数(PPI)从LAI时间序列谱中提取5类主要地物类型终端单元(Endmember),从而对地物进行分类并制图;最后,结合2000年江西省兴国县1 10万比例尺的土地利用/覆盖矢量图对本研究分类结果进行检验。结果表明,该方法的地物分类精度达到74.45%,其分类方法是有效可行的。  相似文献   

15.
Satellite remote sensing has been used successfully to map leaf area index (LAI) across landscapes, but advances are still needed to exploit multi-scale data streams for producing LAI at both high spatial and temporal resolution. A multi-scale Spatio-Temporal Enhancement Method for medium resolution LAI (STEM-LAI) has been developed to generate 4-day time-series of Landsat-scale LAI from existing medium resolution LAI products. STEM-LAI has been designed to meet the demands of applications requiring frequent and spatially explicit information, such as effectively resolving rapidly evolving vegetation dynamics at sub-field (30 m) scales. In this study, STEM-LAI is applied to Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) based LAI data and utilizes a reference-based regression tree approach for producing MODIS-consistent, but Landsat-based, LAI. The Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM) is used to interpolate the downscaled LAI between Landsat acquisition dates, providing a high spatial and temporal resolution improvement over existing LAI products. STARFM predicts high resolution LAI by blending MODIS and Landsat based information from a common acquisition date, with MODIS data from a prediction date. To demonstrate its capacity to reproduce fine-scale spatial features observed in actual Landsat LAI, the STEM-LAI approach is tested over an agricultural region in Nebraska. The implementation of a 250 m resolution LAI product, derived from MODIS 1 km data and using a scale consistent approach based on the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), is found to significantly improve accuracies of spatial pattern prediction, with the coefficient of efficiency (E) ranging from 0.77–0.94 compared to 0.01–0.85 when using 1 km LAI inputs alone. Comparisons against an 11-year record of in-situ measured LAI over maize and soybean highlight the utility of STEM-LAI in reproducing observed LAI dynamics (both characterized by r2 = 0.86) over a range of plant development stages. Overall, STEM-LAI represents an effective downscaling and temporal enhancement mechanism that predicts in-situ measured LAI better than estimates derived through linear interpolation between Landsat acquisitions. This is particularly true when the in-situ measurement date is greater than 10 days from the nearest Landsat acquisition, with prediction errors reduced by up to 50%. With a streamlined and completely automated processing interface, STEM-LAI represents a flexible tool for LAI disaggregation in space and time that is adaptable to different land cover types, landscape heterogeneities, and cloud cover conditions.  相似文献   

16.
Land cover dynamics at the African continental scale is of great importance for global change studies. Actually, four satellite-derived land cover maps of Africa now available, e.g. ECOCLIMAP, GLC2000, MODIS and GLOBCOVER, are based on images acquired in the 2000s. This study aims at stressing the compliances and the discrepancies between these four land cover classifications systems. Each of them used different mapping initiatives and relies on different mapping standards, which supports the present investigation. In order to do a relative comparison of the four maps, a preamble was to reconcile their thematic legends into more aggregated categories after a projection into the same spatial resolution. Results show that the agreement between the four land cover products is between 56 and 69%. While all these land cover datasets show a reasonable agreement in terms of surface types and spatial distribution patterns, mapping of heterogeneous landscapes in the four products is not very successful. Land cover products based on remote sensing imagery can indeed significantly be improved by using smarter algorithms, better timing of image acquisition, improved class definitions. Either will help to improve the accuracy of future land cover maps at the African continental scale. Data producers may use the areas of spatial agreement for training area selection while users might need to verify the information in the areas of disagreement using additional data sources.  相似文献   

17.
多时相MODIS影像水田信息提取研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
水稻种植及其分布信息是土地覆被变化、作物估产、甲烷排放、粮食安全和水资源管理分析的重要数据源。基于遥感的水田利用监测中,通常采用时序NDVI植被指数法和影像分类法分别进行AVHRR和TM影像的水田信息获取。针对8天合成MODIS陆地表面反射比数据的特点和水稻生长特征,选取水稻种植前的休耕期、秧苗移植期、秧苗生长期和成熟期等多时相MODIS地表反射率影像数据,通过归一化植被指数、增强植被指数及利用对土壤湿度和植被水分含量较敏感的短波红外波段计算得到的陆表水指数进行水田信息获取。将提取结果与基于ETM+影像的国土资源调查水田数据,通过网格化计算处理并进行对比分析,结果表明,利用MODIS影像的8天合成地表反射率数据,进行区域甚至全国的水田利用监测是可行的。  相似文献   

18.
大尺度土地覆盖数据集在中国及周边区域的精度评价   总被引:7,自引:0,他引:7  
大尺度土地覆盖数据是全球陆地表层过程研究、生态系统评估、环境建模等科学研究的重要基础,研究现有数据集的特点对数据使用者及生产新的数据集都具有指导意义。本研究以中国及周边区域为研究区,根据不同分类体系对地物的定义,研究不同分类体系中对应地物的相关系数,并将所有分类体系转换为IGBP分类体系;然后,从定性和定量两方面分析现有5种土地覆盖数据集(IGBP DISCover、UMD、GLC2000、MOD12Q1和GlobCover 2005)的空间一致性;并利用Google Earth高分影像选取两期验证样本评价5种土地覆盖数据集的精度。结果表明:同种地物在不同土地覆盖数据集之间的空间分布格局差异较大,且不同土地覆盖数据集之间的总体一致性系数较低;5种土地覆盖数据集中,GLC2000的总体精度和Kappa系数均最高,GlobCover 2005的总体精度和Kappa系数均最低。  相似文献   

19.
基于偏差原则和正则化方法反演晴空地表BRDF和反照率   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出一种反演晴空地表反照率快速稳健的新算法——混合算法。该方法首先利用双参数模型函数确定正则参数的初始值,然后由基于Morozov偏差原则的高阶收敛算法确定正则参数,继而通过Tikhonov正则化手段来反演BRDF模型。从POLDER-3/PARASOL BRDF数据库中任意挑选不同覆盖的地表像元测量数据,与MODIS全反演法结果作比较,对比较结果给予了讨论;最后选择天津市地区的卫星图像进行反演实验,并就反演结果给出了误差分析和算法模型的评价。  相似文献   

20.
To date, there is little work concerning the application of fusing images with significantly different spectral and spatial resolutions. In this paper, a novel method based on support vector machine (SVM) is proposed to quickly estimate soil erosion using the fused results produced from fusing such multisensor images by à trous wavelet transform (AWT). In the proposed method, the AWT is used to derive the high-resolution vegetation coverage image (HVCI) while the SVM overlays the HVCI and the slope image to derive the soil erosion map. By taking MODIS and TM images as an example, the potential of the proposed method is evaluated both quantitatively and qualitatively. The results show that it is feasible to perform the fusion of MODIS and TM images and the soil erosion map produced from the fused images by the proposed method can be achieved with an accuracy level comparable to that solely from the TM images. The merging of MODIS and TM images partly solves the constrains associated with the TM data availability which is caused by the lower revisit frequency and narrower spatial coverage.  相似文献   

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