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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
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遥感叶面积指数产品精度和不确定性需要通过地面测量的数据来验证。因为两者的空间尺度差异,验证前需要通过尺度转换方法将这两种数据的尺度统一。将泰勒级数展开模型进行改进后,可以用于解决叶面积指数遥感产品验证中地面测量数据与遥感产品尺度不匹配的问题,同时可以针对每个数据定量给出误差。将误差在阈值范围内的实测数据作为地面参考值对遥感产品进行验证。本文利用这种方法将黑河综合遥感联合实验数据集中的地面测量叶面积指数尺度上升到遥感像元尺度,并与MODIS,GLASS LAI遥感产品进行了比较。 相似文献
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GLASS叶面积指数产品验证 总被引：3，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
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由于地表空间异质性的普遍存在,遥感反演模型的非线性必然会导致不同分辨率观测的遥感结果不一致,从而产生遥感产品尺度效应。本文研究了遥感产品尺度效应概念、模拟方法和定量计算模型,并利用锡林浩特草原研究区的实测数据,对尺度效应模型和方法进行了定量计算与验证分析。首先,基于不同升尺度方法与多尺度遥感成像机理之间的机理联系,通过“先反演再平均”与“先平均再反演”之间的差异,可计算“高”分辨率与“低”分辨率之间的遥感产品尺度差异。其次,分别以红光、近红外两波段反射率和归一化植被指数(NDVI)为自变量,对叶面积指数(LAI)非线性遥感模型进行泰勒展开,研究了模型非线性、遥感数据空间异质性对LAI遥感产品尺度差异的影响,发现高阶项可忽略,利用二阶导数项和遥感数据方差项可定量计算遥感产品尺度差异,经过二阶导数项纠正后的尺度差异相对偏差从5.6%分别降低到0.78%和1.45%。最后,分析了LAI遥感产品尺度效应的特征规律,得出以下结论:随着植被覆盖的增大,同等遥感空间异质性的LAI遥感产品尺度差异越大,且红光波段比近红外波段的尺度差异敏感性高近2个数量级;对于绝大部分陆地植被区域,存在“低分辨率低估”尺度效应,且遥感产品尺度差异的主导要素为LAI模型非线性,NDVI变量自身非线性对尺度效应贡献占23.5%;对于湿地类植被与水体混合情形,NDVI变量非线性的贡献为主导贡献,出现“低分辨率高估”尺度效应,必须利用红光、近红外两波段的二阶导数项非线性尺度差异,才能解释这一类型的LAI遥感产品尺度效应。本文建立了具有一定普适意义的遥感产品尺度效应定量模拟与尺度纠正方法,对推动定量遥感的尺度问题研究有一定参考价值。 相似文献
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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
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叶面积指数(leaf area index,LAI)是影响植被蒸腾、降水截留和能量交换的关键参数,是生态模型和陆面过程模型的重要输入参数。目前,全球许多机构基于多种遥感数据,采用不同的反演方法得到了多种LAI产品,MODIS,CYCLOPES和GLASS是其中时空分辨率较高的3种。以植被类型多样的韩江流域为对象,通过分析这3种LAI产品的空间和时间一致性,得到以下结论:(1)CYCLOPES LAI存在大量的数据缺失,MODIS和GLASS LAI具有更好的空间和时间序列的完整性;但MODIS LAI存在大量LAI突然变小的无效数据。(2)MODIS,CYCLOPES和GLASS LAI的空间分布基本都能与流域的植被类型相适应,其中,MODIS与GLASS LAI的空间分布一致性相对较好,但前者林地的LAI较后者大,非林地则相反;而CYCLOPES LAI林地的LAI明显比前两者的小。(3)MODIS,CYCLOPES和GLASS LAI的时间序列过程线具有相同的变化趋势,GLASS LAI的过程曲线是3者中最完整和平滑的,MODIS LAI的曲线有明显的波动性。3种LAI反映的各种植被的季节变化具有较好的一致性,MODIS和GLASS LAI的相似程度比CYCLOPES LAI高。 相似文献
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《遥感学报》2014,(3)
正针对全球叶面积指数(LAI)产品存在的数据缺失、不连续和不确定性较大等问题,北京师范大学全球变化数据处理与分析中心(http://www.bnudatacenter.com/)发布了1981年-2013年的全球GLASS LAI产品。该产品利用"多输入-多输出"的广义回归神经网络反演算法,将一年的MODIS或AVHRR地表反射率数据作为输入,一次性输出获得一年的LAI产品。GLASS LAI产品具有空间完整、时间序列平滑连续等特点,且精度优于MODIS和GEOV1等全球LAI产品,可以很好地反映全球植被的物候变换规律。基于该产品的部分研究成果请见本期"陆表遥感数据产品的分析研究" 相似文献
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叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是表征植被生长状态的一个重要的冠层结构参数。MODIS LAI产品是全球常用的遥感LAI产品之一。然而,由于地表异质性、数据质量、模型精度等多方面的差异,MODIS LAI产品质量各有不同。基于无线传感器网络的LAINet仪器可以自动获取时间频率更密集的LAI实测数据,为验证卫星遥感LAI产品质量提供了有力支持。本文基于2018年和2019年黑河中游时间序列地面实测LAI数据与高空间分辨率卫星遥感植被指数数据,建立经验回归模型。将该模型反演高空间分辨率卫星遥感LAI作为参考LAI真值,对MODIS LAI产品进行了精度验证与稳定性评价,分析了MODIS LAI与LAINet地面测量的差异原因。结果表明：与Landsat 8参考真值相比,MODIS LAI生长季的质量（RMSE2018=1.17,RMSE2019=1.14）优于衰落季（RMSE2018=1.39,RMSE2019=1.84）,MODIS LAI总体低估,尤其是生长季后期。时间序列上,MODIS LAI产品能够刻画植被生长和凋落的季节特征,但生长前期波动性要强于后期。与L... 相似文献
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遥感尺度效应问题的存在已经严重限制了定量遥感应用的发展,制约了定量遥感反演精度的提高,成为定量遥感研究中亟待解决的热点问题之一。总体而言,对尺度效应从数学上的泰勒级数展开规律分析的理论较多,然而从遥感数据直观模拟的角度较少。为此,本文从叶面积指数出发,利用机载航空WIDAS数据,引入洛仑兹曲线表达了地表变量的异质性。结合不同非线性程度的LAI反演模型及尺度上推聚合方法分析了尺度效应的成因,结果发现,尺度效应是空间异质性和反演函数非线性的综合体现,空间异质性和反演函数非线性程度的增加均会造成尺度效应的增大。 相似文献
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遥感数据产品真实性检验不确定性分析研究进展 总被引：1，自引：1，他引：1
不确定性分析是遥感产品真实性检验最重要的部分,本文以叶面积指数LAI为例,从测量、模型以及蕴含在测量和模型中的尺度效应3个方面分析产品真实性检验过程的不确定性来源,并针对问题提出减小其不确定性的办法。对于相对均一的地表,地面测量的空间代表性比较好,可不考虑地表空间代表性引起的尺度效应和蕴含在模型中的尺度效应引起的不确定性。针对异质性地表,分为两种情况:若模型是线性的,蕴含在模型中的尺度效应可以忽略,只需要考虑测量的不确定性、模型本身的不确定性、以及地面测量的空间代表性引起的尺度效应;若模型是非线性的,则测量、模型和蕴含在测量和模型中的尺度效应引起的不确定性都需要考虑。 相似文献
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The validation study of leaf area index (LAI) products over rugged surfaces not only gives additional insights into data quality of LAI products, but deepens understanding of uncertainties regarding land surface process models depended on LAI data over complex terrain. This study evaluated the performance of MODIS and GLASS LAI products using the intercomparison and direct validation methods over southwestern China. The spatio-temporal consistencies, such as the spatial distributions of LAI products and their statistical relationship as a function of topographic indices, time, and vegetation types, respectively, were investigated through intercomparison between MODIS and GLASS products during the period 2011–2013. The accuracies and change ranges of these two products were evaluated against available LAI reference maps over 10 sampling regions which standed for typical vegetation types and topographic gradients in southwestern China.The results show that GLASS LAI exhibits higher percentage of good quality data (i.e. successful retrievals) and smoother temporal profiles than MODIS LAI. The percentage of successful retrievals for MODIS and GLASS is vulnerable to topographic indices, especially to relief amplitude. Besides, the two products do not capture seasonal dynamics of crop, especially in spring over heterogeneously hilly regions. The yearly mean LAI differences between MODIS and GLASS are within ±0.5 for 64.70% of the total retrieval pixels over southwestern China. The spatial distribution of mean differences and temporal profiles of these two products are inclined to be dominated by vegetation types other than topographic indices. The spatial and temporal consistency of these two products is good over most area of grasses/cereal crops; however, it is poor for evergreen broadleaf forest. MODIS presents more reliable change range of LAI than GLASS through comparison with fine resolution reference maps over most of sampling regions. The accuracies of direct validation are obtained for GLASS LAI (r = 0.35, RMSE = 1.72, mean bias = −0.71) and MODIS LAI (r = 0.49, RMSE = 1.75, mean bias = −0.67). GLASS performs similarly to MODIS, but may be marginally inferior to MODIS based on our direct validation results. The validation experience demonstrates the necessity and importance of topographic consideration for LAI estimation over mountain areas. Considerable attention will be paid to the improvements of surface reflectance, retrieval algorithm and land cover types so as to enhance the quality of LAI products in topographically complex terrain. 相似文献
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对多源遥感数据协同生产的2010年—2015年中国区域1 km空间分辨率5天合成的MuSyQ（Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system）叶面积指数LAI产品进行验证。参考现有的LAI产品（MODIS c5，GLASS LAI）和中国生态系统研究网络部分农田和森林站点可用的LAI地面测量数据，从时空连续性、时空一致性、精度和准确性等方面对中国区域的MuSyQ LAI产品进行定性和定量分析与评价。结果表明：（1） MuSyQ LAI产品在保证精度优于MODIS产品的情况下，时间分辨率和时空连续性均有提高。MuSyQ LAI与其他LAI产品（MODIS c5，GLASS LAI）在整体上有很好的一致性（RMSE=1.0，RMSE=0.81），但对常绿阔叶林高值处的描述不稳定；（2） 与LAI地面测量数据相比，MuSyQ LAI产品与地面参考图对比结果较好（最高相关性（R2=0.54）和较低总体误差（RMSE=0.96）），其在阔叶作物生长季高值处有些许低估且在某些阔叶林站点有些高估。整体上，MuSyQ LAI产品呈现出较高的精度，可靠的空间分布和连续稳定的时间分布，且对森林LAI的描述具有更可靠的动态范围。 相似文献
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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
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净初级生产力遥感估算模型空间尺度转换 总被引：3，自引：1，他引：2
采用基于混合像元的结构分析方法和支持向量机(SVM)算法,建立了高分辨率遥感数据(TM)向低分辨率遥感数据(MODIS)的尺度转换模型,实现了由高分辨率遥感数据获得的NPP向低分辨率遥感数据获得的NPP的空间尺度转换。对低分辨率遥感数据(MODIS)估算的NPP结果进行了尺度效应校正。结果表明:SVM回归模型模拟出的尺度效应校正因子Rj_corrected与1-F中覆盖度草地之间的相关性较高,R2达到0.81。尺度效应校正前的NPPMODIS与NPPTM的相关性较低,R2仅为0.69,RMSE为3.47;尺度效应校正后的NPPMODIS_corrected与NPPTM的相关性较高,R2达到0.84,RMSE为1.87。因此,经过尺度效应校正后的NPP无论是在相关性还是在误差方面有了很大程度的提高。 相似文献
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A leaf area index is a key parameter reflecting the growth changes of vegetation and one of the most important canopy structural parameters for performing quantitative analyses of many ecological and climate models. Although using high-resolution satellite data and the radiative transfer model (RTM) can be used to generate high resolution LAI products, the RTM method has some problems because its temporal resolution is low, the input parameters are more appropriate for a physics model, and some parameters are difficult to obtain. Problems that urgently need to be solved include improving the temporal-spatial resolution for LAI products and localizing LAI products. To explore an applicable method for the high-resolution LAI products in a small basin and to improve the inversion accuracy, we propose an approach for GF-1 WFV LAI retrieval using MOD15A2 data and the measured LAI of the Poyang Lake watershed. Empirical models were used to retrieve high resolution LAI values, and the results show that these models are well designed for analyzing time-series satellite data. Good correlations were obtained between the NDVI of the GF-1 WFV data, the retrieved LAI values and the MODIS LAI data from samples acquired in both summer and winter. The exponential NDVI model obtained the best LAI value estimation results from the GF-1 WFV data (R2 = 0.697, RMSE = 1.100); the best synthetic validation of the RMSE is 0.883, close to the optimum model. Therefore, the retrieval results more fully reflect the growth process of the different features. This study proposed an upscale method for developing a high spatial resolution GF-1 satellite standard LAI products retrieval model using MODIS data. The proposed method will be helpful for efficiently improving the temporal-spatial resolution of LAI products to benefit the extraction of vegetation parameter information and dynamic land use monitoring. 相似文献
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黑河流域遥感物候产品验证与分析 总被引：2，自引：0，他引：2
植被物候遥感产品对全球变化响应、农业生产管理、生态学的应用等多领域研究具有重要意义。但现有植被物候遥感产品还有较多问题,主要包括一方面使用不同参数的时间序列数据以及不同提取算法导致的产品结果差异较大,另一方面在地面验证中地面观测数据与遥感反演数据的物理含义不一致导致的验证方法的系统性误差。本文以黑河流域为研究区,对比验证基于EVI(Enhanced Vegetation Index)时间序列数据提取的MLCD(MODIS global land cover dynamics product)植被遥感物候产品和基于LAI(Leaf Area Index)时间序列数据提取的UMPM(product by universal multi-life-cycle phenology monitoring method)植被遥感物候产品的有效性及精度等。同时,通过验证分析进一步评估基于EVI和LAI时间序列提取的物候特征的差异及特点,探讨由于地面观测植被物候与遥感提取植被物候的物理意义的不一致问题导致的直接验证结果偏差。结果表明:UMPM产品有效性整体高于MLCD产品,但在以草地和灌木为主的稀疏植被区,由于LAI取值精度的原因,UMPM产品存在较多缺失数据,且时空稳定性较低;基于玉米地面观测数据表明,EVI对植被开始生长的信号比LAI更加敏感,更适合提取生长起点,但植被指数易饱和,峰值起点普遍提前,基于LAI提取的峰值起点更加合理。由于地面观测的物候期在后期更加关注果实生长,遥感观测仅关注叶片的生长,遥感定义的峰值终点和生长终点与玉米的乳熟期和成熟期差异较大。 相似文献
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反照率作为一种非常重要的地表能量平衡、全球变化研究的参数,在众多研究领域中得到了广泛的应用,到目前为止已经有多种全球范围的反照率产品进行业务化生产和发布,针对不同反照率产品质量评价的研究也变得愈加重要。MODLAND团队在MODIS V005反照率产品反演算法的基础上通过改进16天周期内观测数据加权的方法生产出新版本的反照率产品MODIS V006。本文针对MODIS两个版本V005及V006的反照率产品,利用FLUXNET地面站点数据,比较验证两个版本反照率的总体精度以及在不同地表类型条件下的精度差异,同时通过交叉验证的方法分析二者的差异及稳定性。验证结果表明,MODIS V006反照率产品虽然在全反演高质量的数据比例上较V005有所下降,但是在同等条件下V006在提高时间分辨率的同时其精度也有所提高,在不同的地表类型条件下精度也优于V005,且在时间序列分布上具有稳定比例的高质量数据,可以满足大多数应用的精度需求。 相似文献