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利用POLDER数据验证MODIS BRDF模型参数产品及Ross-Li模型 总被引：2，自引：2，他引：0
将MODIS BRDF模型参数产品(MCD43A1)模拟的近红外波段反射率与从POLDER-3/PARASOL BRDF全球数据集中筛选的9961个像元的BRDF观测数据进行对比,验证了MCD43A1所采用的RossThick-LiSparseR BRDF 模型(Ross-Li模型)拟合二向反射的能力。结果表明,Ross-Li模型总体上可以有效地模拟地物的二向反射,所有像元的近红外波段反射率模拟值与POLDER-3观测数据之间的R2达到0.943,RMSE为0.016,模拟反射率比POLDER-3数据总体偏低5.2%。但Ross-Li模型明显低估了热点反射率,热点模拟结果比POLDER-3数据平均偏低14%,模拟值的R2为0.824,RMSE为0.07。热点反射率模拟误差与地表覆盖类型有关,针叶林热点反射率模拟值偏低最严重,其次是阔叶林、草地与农田,灌木与裸地热点反射率模拟值偏低相对较小。通过修正Ross-Li模型中的体散射核,可以明显改善热点反射率的模拟效果(R2＝0.839,RMSE＝0.043)。Ross-Li模型对天底、暗点等特征方向反射率的模拟较为准确。Ross-Li模型的模拟精度随太阳天顶角和观测天顶角的增大而降低。对于农田与草地而言,Ross-Li模型的模拟精度随NDVI的增加而降低;但在森林与灌木覆盖条件下,当NDVI约为0.5时,Ross-Li模型的模拟效果最差。 相似文献
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陆地生态系统碳汇显著降低大气CO2浓度上升和全球变暖的速率,受人类活动和气候变化的影响,陆地生态系统碳通量具有强烈的时空变化,其估算结果仍存在较大的不确定性,不同因子的贡献尚不清晰。为此,利用遥感驱动的陆地生态系统过程模型BEPS模拟分析了1981—2019年全球陆地生态系统碳通量的时空变化特征,评价了大气CO2浓度、叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）、氮沉降、气候变化对全球陆地生态系统碳收支变化的贡献。1981—2019年全球陆地生态系统总初级生产力（Gross Primary Productivity,GPP）、净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）和净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity,NEP）的平均值分别为115.3、51.3和2.7 Pg·a-1（以碳质量计,下同）,上升速率分别为0.47、0.21和0.06 Pg·a-1。全球大部分区域GPP和NPP显著增加,NEP显著上升（p<0.05）的区域明显少于GPP和NPP。1981—2019年,全球NEP累积为105.2 Pg,森林、稀树草原及灌木、农田和草地的贡献分别为76.4、15.8、9.4和3.6 Pg。CO2浓度、LAI、氮沉降和气候变化各自对NEP的累积贡献分别为58.4、20.6、0.7和-43.6 Pg,全部4个因子变化对NEP的累积贡献为39.8 Pg,其中CO2浓度上升是近40 a全球陆地生态系统NEP上升的主要贡献因子,其次为LAI。 相似文献
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4种常用植被指数的地形效应评估 总被引：6，自引：0，他引：6
植被指数已经广泛应用于地表植被覆盖监测,但是地形对植被指数的影响难以避免,却经常在大尺度遥感应用时被忽略。本文利用山区森林的Landsat TM数据计算SR、NDVI、RSR、MNDVI4种常用植被指数,评估了地形对这些植被指数的影响,并利用余弦校正和C校正模型分别对它们进行地形校正。结果表明,近红外和短波红外比红光波段的地形影响更为敏感,原因是更强的红光天空漫反射削弱了红光的地形影响。地形强烈影响非波段比值型植被指数(如RSR和MNDVI等),导致阳坡的植被指数相对偏小,阴坡的植被指数相对偏大,这种地形效应随坡度增大而显著增大。因此,利用非波段比值型植被指数反演山区植被参数时必须做严格的地形校正。与之相反,波段比值型植被指数(如SR和NDVI等)可以很大程度上消除地形影响,但是在大坡度情况下,地形影响仍然不能被忽略,而且此时SR比NDVI的地形效应更大。C地形校正效果好于余弦校正效果,特别是大坡度情况下更为明显。 相似文献
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