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黑河生态水文遥感试验:黑河流域250m/1km月合成植被覆盖度(FVC)数据集

DOI:10.3972/hiwater.285.2016.db 申请日期:2016-04-07 发布日期:2016-04-07

黑河流域250m/1km月合成植被覆盖度(FVC)数据集提供了2011-2014年的月FVC合成结果,该数据利用MODIS的植被指数产品MOD13A2和MOD13Q1,基于像元二分法生产。

黑河生态水文遥感试验:黑河流域净初级生产力(NPP)数据集

DOI:10.3972/hiwater.290.2016.db 申请日期:2016-04-07 发布日期:2016-04-07

生物生产力是指生物及其群体甚至更大尺度(包括生态系统及生物圈)生命有机体的物质生产能力,它随环境不同而发生变化,因此,它又成为环境变化和地球系统健康与否的指示物。植被的净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)指绿色植物在单位时间单位面积上由光合作用产生的有机物质总量(GPP)中扣除自养呼吸(Autotrophic Respiration,Ra)后的剩余部分。黑河流域的NPP产品主要围绕光能利用率模型的重要参数PAR以及FPAR进行了算法的改进和产品生产.提出了区分直射与散射辐射的FPAR反演模型以及基于静止与极轨卫星相结合的PAR反演方法。最终,利用光能利用率模型,生产黑河流域净初级生产力数据集。算法提高了数据产品的时空分辨率,产品精度也有了明显提高。...

黑河生态水文遥感试验:黑河流域1km/5天合成叶面积指数(LAI)数据集

DOI:10.3972/hiwater.292.2016.db 申请日期:2016-04-07 发布日期:2016-04-07

黑河流域1km/5天合成叶面积指数(LAI)数据集提供了2011-2014年的5天LAI合成结果,该数据利用Terra/MODIS、Aqua/MODIS、以及国产卫星FY3A/MERSI和FY3B/MERSI传感器数据构建空间分辨率1km、时间分辨率5天的多源遥感数据集。多源遥感数据集可在有限时间内提供比单一传感器更多的角度和更多次的观测,但是,由于传感器的在轨运行时间及性能差异,多源数据集的观测质量参差不齐。因此,为更有效的利用多源数据集,算法首先对多源数据集进行了质量分级,根据观测合理性分为一级数据、二级数据、三级数据。三级数据为受薄云污染的观测,不用于计算。质量评估及分级的目的是为LAI反演时最优数据集的选择及反演算法流程设计提供依据。叶面积指数产品反演算法设计为区分山地平地、区分植被类型使用不同模型的神经网络法反演。基于全球DEM图和地表分类图,针对草地和农作物等连续植被采用PRO...

黑河生态水文遥感试验:黑河流域1km/5天合成植被覆盖度(FVC)数据集

DOI:10.3972/hiwater.293.2016.db 申请日期:2016-04-07 发布日期:2016-04-07

黑河流域1km/5天合成植被覆盖度(FVC)数据集提供了2011-2014年的5天FVC合成结果,该数据利用Terra/MODIS、Aqua/MODIS、以及国产卫星FY3A/MERSI和FY3B/MERSI传感器数据构建空间分辨率1km、时间分辨率5天的多源遥感数据集。将全国划分为不同植被区划、地类,分别计算植被指数(NDVI)与FVC的转换系数,采用计算的转换系数查找表和1km/5天合成NDVI产品生产区域1km/5天合成FVC产品。黑河流域1km/5天合成FVC产品通过高分辨率数据可以直接获得植被覆盖比例,减轻低分辨率数据异质性的影响;另外,选择植被生长变化的典型时期,通过对每一个像元时间序列植被指数进行拟合得到每个像元对应的生长曲线参数;再配合土地利用图和植被分类图,寻找区域的代表性均一像元用于训练植被指数的转换系数。通过与黑河流域高分辨率ASTER参考FVC结果相比,首先联合地面...

黑河生态水文遥感试验:黑河流域30m/月合成光合有效辐射吸收比例(FAPAR)数据集

DOI:10.3972/hiwater.294.2016.db 申请日期:2016-04-07 发布日期:2016-04-07

黑河流域30m/月合成光合有效辐射吸收比例(FAPAR)数据集提供了2011-2014年的月度LAI合成产品,该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率(组网后2天)和空间分辨率(30m)的特点构造多角度观测数据集,考虑不同植被类型,基于土地覆盖分类图,结合30m/月合成叶面积指数(LAI)产品,采用基于能量守恒的FAPAR-P模型,进行月合成FAPAR产品生产。算法从能量守恒原理出发,考虑植被间及土壤与植被间的多次反弹,也考虑了天空散射光等多种因素的影响,通过分析光子与冠层作用的过程,从光子在植被冠层内的运动和发生多次散射时的再碰撞概率相等为出发点,建立了均匀连续植被FAPAR模型。此外,分析多种影响因素对FAPAR模型的影响,其中土壤和叶片反射率、聚集指数、G函数在针对不同情况采用不同取值。算法具有很高的动态性,对于不同的土壤背景、植被类型、辐射条件、光照与观测几何、天气...

黑河生态水文遥感试验:黑河流域30m/月合成植被覆盖度(FVC)数据集

DOI:10.3972/hiwater.287.2016.db 申请日期:2016-04-07 发布日期:2016-04-07

黑河流域30m/月合成植被覆盖度(FVC)数据集提供了2011-2014年的月度FVC合成产品,该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率(组网后2天)和空间分辨率(30m)的特点构造多角度观测数据集,将全国划分为不同植被区划、地类,分别计算植被指数(NDVI)与FVC的转换系数,采用计算的转换系数查找表和月度合成NDVI产品生产区域月度合成FVC产品。黑河流域30m/月合成FVC产品通过高分辨率数据可以直接获得植被覆盖比例,减轻低分辨率数据异质性的影响;另外,选择植被生长变化的典型时期,通过对每一个像元时间序列植被指数进行拟合得到每个像元对应的生长曲线参数;再配合土地利用图和植被分类图,寻找区域的代表性均一像元用于训练植被指数的转换系数。通过黑河流域30m/月合成FVC产品与ASTER参考FVC结果相比,30m/月合成FVC产品的数值略高于ASTER参考结果,但总体偏差并不...

黑河生态水文遥感试验:黑河流域1km/5天光合有效辐射吸收比例(FPAR)数据集

DOI:10.3972/hiwater.291.2016.db 申请日期:2016-04-07 发布日期:2016-04-07

黑河流域光合有效辐射吸收比例数据集提供了2013-2014年的光合有效辐射吸收比例数据产品。光合有效辐射吸收比例(FPAR)是光合有效辐射穿过冠层到达地表又被反射从冠层穿出过程中被冠层吸收的光合有效辐射占全部光合有效辐射的比例,它是由植被冠层生理生态特性以及结构特性所决定。本数据集算法在基于能量守恒的FPAR反演方法的基础上发展而来,为体现直散射辐射在冠层中路径和被吸收概率的不同,发展了一种区分直射与散射的FPAR反演模型。算法能够反演植被冠层直射部分FPAR、散射FPAR及总FPAR,反演得到的瞬时FPAR与观测FPAR间RMSE为0.0289,R2为0.8419。...

黑河生态水文遥感试验:黑河流域1km/5天合成植被指数(NDVI/EVI)数据集

DOI:10.3972/hiwater.289.2016.db 申请日期:2016-04-07 发布日期:2016-04-07

黑河流域1km/5day植被指数(NDVI/EVI)数据集提供了2011-2014年的5天分辨率NDVI/EVI合成产品,该数据利用我国国产卫星FY-3数据兼具较高时间分辨率(1天)和空间分辨率(1km)的特点构造多角度观测数据集,在对多源数据集以及现有合成植被指数产品及算法进行分析的基础上,提出了基于多源数据集生产1km分辨率5天周期的全球合成植被指数产品算法体系。植被指数合成算法基本采用MODIS的植被指数合成算法,即基于半经验的Walthall模型的BRDF角度归一化方法、CV-MVC法和MVC法的算法体系。利用该算法体系,分别对一级数据、二级数据计算合成植被指数,并进行质量标识。多源数据集可在有限时间内提供比单一传感器更多的角度和更多次的观测,但是,由于传感器的在轨运行时间及性能差异,多源数据集的观测质量参差不齐。因此,为更有效的利用多源数据集,算法体系首先对多源数据集进行了质量分...

黑河生态水文遥感试验:黑河流域30m/月合成叶面积指数(LAI)数据集

DOI:10.3972/hiwater.288.2016.db 申请日期:2016-04-07 发布日期:2016-04-07

黑河流域30m/月合成叶面积指数(LAI)数据集提供了2011-2014年的月度LAI合成产品,该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率(组网后2天)和空间分辨率(30m)的特点构造多角度观测数据集,考虑地表分类和地形起伏影响,算法针对不同植被类型特点选择适宜的一体化模型参数化方案,基于查找表方法反演LAI。每月获取的遥感数据能够提供比单天传感器数据更多的角度和更多次的观测,但由于传感器的在轨运行时间及性能差异,多时相、多角度观测数据的质量参差不齐。因此,为有效利用多时相、多角度观测数据,首先设计了数据质量检查方案。利用黑河上游大野口地区与中游盈科、临泽等地区的9个森林样方,20个农田样方和14个稀树草原样方的LAI地面观测数据验证7月份LAI,反演结果与测量结果吻合得很好,平均误差小于1;此外联合多时相、多角度观测数据的LAI反演结果与地面实测数据具有较好的一致性(R2=...

黑河生态水文遥感试验:黑河流域30m/月合成植被指数(NDVI/EVI)数据集

DOI:10.3972/hiwater.295.2016.db 申请日期:2016-04-07 发布日期:2016-04-07

黑河流域30m/月植被指数(NDVI/EVI)数据集提供了2011-2014年的月度NDVI/EVI合成产品,该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率(组网后2天)和空间分辨率(30m)的特点构造多角度观测数据集,以平均合成MC法作为主算法进行合成,备用算法采用VI法。同时,将多源数据集主要观测角作为质量描述符的一部分,以辅助分析合成植被指数残留的角度效应。每月获取的遥感数据能够提供比单天传感器数据更多的角度和更多次的观测,但由于传感器的在轨运行时间及性能差异,多时相、多角度观测数据的质量参差不齐。因此,为有效利用多时相、多角度观测数据,本算法在利用多源数据集进行植被指数合成前,设计了对多源数据集的数据质量检查,去除了较大误差观测及不一致的观测。在黑河中游农田区域的验证结果表明,联合多时相、多角度观测数据的NDVI/EVI合成结果与地面实测数据具有较好的一致性(R2=0.8...