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方红亮研究组发表全球植被聚集指数、覆盖度和叶面积指数遥感产品综合验证论文

  植被聚集指数(CI)、覆盖度(FVC)和叶面积指数(LAI)是表征植被结构特征的重要参数,深刻影响全球植被生态、水文和能量循环过程。过去几十年,基于卫星观测生产了多种全球CI、FVCLAI产品并被广泛使用。对于用户群体而言,及时了解这些产品的精度及不确定性极为重要。然而目前的验证工作大多受限于空间覆盖及时间连续性,且对产品间的关系也缺少检验,导致对现有全球遥感产品缺乏全面深入的了解。 

  YABO亚搏网页版博士生李思佳和导师方红亮研究员针对CAS-CI、GEOV2 FVCMODIS LAI等全球产品在全球实测站点开展综合验证。该研究同时评价分析了不同产品间的关系、叶片天顶方向投影函数(G(0))、比植被覆盖度(SVC = FVC/LAI)以及森林垂直结构特征。 

  1)本研究将长时序高分辨率参考图与遥感产品升尺度至3 km后开展对比验证,结果表明GEOV2 FVCMODIS LAI精度较好(R2 = 0.83、0.72RMSE = 0.14、0.98),CAS-CI展现出轻微低估(bias = –0.10)及较强的季节变化,该项结果有助于加深人们对全球植被结构参数遥感产品的认识,为产品进一步改进提供了指导。 

  2当前的验证研究大多是针对单参数的验证,通常不考虑参数间的关系,本研究提供了一种新的产品评价范式即不同参数的关系评价。研究发现FVCLAI在不同空间尺度上呈强烈正相关,尤其对于森林类型。相比于森林,CI-FVC/LAI关系对于草地及灌木表现出更好的空间尺度一致性。CI-FVC/LAI经验关系在不同空间尺度有不同表现,应谨慎使用。 

  3G(0)为单位叶面积在天顶方向上的平均投影比例,是辐射传输建:鸵8蟹囱葜械墓丶诓憬峁贡淞。本研究对G(0)的遥感估计方法进行了探索,发现基于现有产品生成的叶片天顶方向投影函数G(0)呈现出高估(bias = 0.28),未来可通过改进CI、FVCLAI等产品来提升G(0)的估算精度。 

  4)研究揭示了植被结构参数及其关系的垂直分布特征。对于大多森林类型而言,总体CIG(0)与林上植被层十分接近,森林总体的CI-FVC/LAI关系主要由林上植被层制约,而FVC-LAI的关系则由林上和林下植被层共同影响。SVC的类型、季节和垂直特征表明单位LAI的概念可拓展至FAPAR、GPP、蒸散发和降水截获等方面用于表征叶片效率。 

  该项工作有助于推动植被结构参数测量、遥感反演、验证及模拟研究,为深入理解植被结构特征提供了参考。 

  该研究得到了国家自然科学基金(42171358)和国家重点研发计划(2016YFA0600201)的资助。 

    

  研究论文: 

  Li, S., Fang, H., Zhang, Y., and Wang Y., 2022. Comprehensive evaluation of global CI, FVC, and LAI products and their relationships using high-resolution reference data. Science of Remote Sensing, 6, 100066. https://doi.org/10.1016/j.srs.2022.100066. 

 

  1. 中分辨率FVC、LAI、CISVC产品与高分辨率参考数据对比 

 

  2. 不同空间尺度下CI、FVCLAI等参数间的相关性分析 

 

  3. CI、FVC、LAISVC等植被结构参数的季节变化及忽略林下植被层所造成的影响 


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