研究論文
方紅亮等關于全球主要葉面積指數（LAI）遙感產品的理論不確定性研究
文章來源： | 發(fā)布時間：2012-07-17 | 【打印】 【關閉】
葉面積指數（LAI）表征地表上的綠葉面積量。LAI是影響全球氣候變化的關鍵參數，被用于諸多農業(yè)氣候、大氣循環(huán)和生物地理化學模型中。目前國際上已有數家空間機構提供全球LAI產品，有代表性的如MODIS（美），CYCLOPES（法）和GLOBCARBON（歐盟）等。為了更有效的將全球LAI遙感產品用于各種模型中，首先必須對這些產品的質量進行深入的分析。
中國科學院地理科學與資源研究所方紅亮研究員和他的團隊，發(fā)展了一個新的三配點誤差模型（TCEM）對全球三大LAI產品MODIS、CYCLOPES和GLOBCARBON的理論不確定性進行了分析。研究表明，CYCLOPES產品的不確定性最低，隨后是GLOBOCARBON和MODIS。在各植被類型中，草地、農作物、灌木和稀樹草原通常比森林的不確定性低。由于植被冠層密閉，熱帶雨林地區(qū)絕對不確定性最高而相對不確定性最低。理論上，CYCLOPES產品基本上滿足了全球氣候觀測系統（GCOS）對LAI的精度要求（±0.5），對于MODIS和GLOBCARBON產品則只有非森林生態(tài)類型能滿足此要求。但是，目前三套LAI產品都不能滿足GCOS對相對精度的要求（20%）。該研究為開展全球LAI產品第4階段的驗證工作提供了一種非常實用的方法，同時該方法還可以用于其它類似的多產品相互比較和誤差估計。
該工作發(fā)表于Remote Sensing of Environment。研究中所開發(fā)的TCEM 軟件包，可聯系文章通訊作者獲取。
相關研究論文：
Fang, H., S. Wei, C. Jiang, and K. Scipal, 2012. Theoretical uncertainty analysis of global MODIS, CYCLOPES and GLOBCARBON LAI products using a triple collocation method. Remote Sensing of Environment, 124, 610-621, doi: 10.1016/j.rse.2012.06.013.
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方紅亮 研究員
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