数据简介

叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)表征植被叶片的疏密程度，是定量分析植被生长动态和生物物理过程的一个重要植被结构参数，也是大多数气候、水文、生物地球化学和生态系统模型的关键输入参数。NOAA/AVHRR从1981年7月开始持续观测全球，TERRA AQUA/MODIS提供了2000年以来36个波段的高质量地表观测，这两个传感器的结合能够生成1981年以来的长时间序列叶面积指数数据。然而，不同传感器的光谱响应函数、时空分辨率、定标和观测角度等存在很大差别，在相同的大气状况和地表状况下，即使相同波段AVHRR和MODIS获得的地表反射率也不相同，这会导致直接反演结果存在不一致问题。
由多个传感器观测生成长序列产品，一致性是数据质量的关键。针对这一问题，该数据集产品利用两个传感器的重叠观测建立两者之间的定量关系来减小差异。基于MODIS地表反射率实现2000年以来MODIS LAI反演；之后，利用AVHRR NDVI数据和MODIS的重叠观测，建立像元级别AVHRR SR-MODIS LAI关系；实现基于AVHRR观测实现1981年以来的LAI反演，生成的叶面积指数产品覆盖数据产品（1981-2017年），空间分辨率为5千米(1981-1999)/500米(2000-2017)，时间分辨率为8天。
经统计了重合观测时段AVHRR和MODIS NDVI及反演LAI的频率分布，评估数据输入差异对于本回溯反演算法生成数据集一致性的影响，并在全球BELMANIP站点上评估了数据的一致性。分析表明，两个传感器反演结果在全球99%的植被像元上差别小于±0.6；352个BELMANIP站点上的RMSE仅为0.11，R2高达0.99。经第三方评价，本数据集产品的时间序列一致性远优于国际同类产品。产品可支持全球植被变化分析以及长序列碳水循环模拟。

图一 AVHRR/MODIS NDVI及反演LAI比较
(a) NDVI频率直方图; (b) 反演LAI频率直方图

图二. 全球LAI反演结果分布
(a) 2017年1月；(b) 2017年7月
引用信息
Yang Liu, Ronggao Liu, and Jing M. Chen. (2012). "Retrospective retrieval of long-term consistent global leaf area index (1981-2011) from combined AVHRR and MODIS data." Journal of Geophysical Research-Biogeosciences. 117. doi:10.1029/ 2012jg002084.
数据访问
http://data.casearth.cn/sdo/detail/5c19a5690600cf2a3c557bcb

数据标识
DOI:?10.12237/casearth.5c19a5690600cf2a3c557bcb
CSTR:?31104.11.casearth.5c19a5690600cf2a3c557bcb
PID:?21.86109/casearth.5c19a5690600cf2a3c557bcb

作者信息

刘荣高 博士/研究员
中国科学院地理科学与资源研究所
Email：liurg@igsnrr.ac.cn
研究方向：定量遥感模型与分析
刘 洋 博士/研究员
中国科学院地理科学与资源研究所
Email：liuyang@igsnrr.ac.cn
研究方向：遥感地学分析与计算