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北京華益瑞科技有限公司
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閱讀：174發(fā)布時間：2022-12-29
原文以“Derivation of temporally continuous LAI reference maps through combining the LAINet observation system with CACAO"為題發(fā)表在Agricultural and Forest Meteorology上。
作者：Gaofei Yin,Ainong Li,Huaan Jin,Wei Zhao,Jinhu Bian,Yonghua Qu,Yelu Zeng, Baodong Xu原文鏈接：/science/article/abs/pii/S0168192316307031
LAINet：一種不間斷的LAI觀測系統(tǒng)，由無線傳感器網絡技術開發(fā)，詳情請參考文獻：10.1016/pag.2014.08.003
CACAO：（Consistent Adjustment of the Climatology to ActualObservations）：根據(jù)實際觀測對時序穩(wěn)態(tài)進行調整的一種數(shù)據(jù)融合方法，詳情請參考文獻：10.1109/TGRS.2012.2228653
葉面積指數(shù)(LAI)是指單位水平地面面積綠葉總面積的一半，在光合作用、呼吸作用和蒸騰作用等方面的模擬、應用起著關鍵作用。分享的這篇文獻主要關注LAI在遙感方面的以下兩個應用：
1.葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)庫（Leaf area index (LAI)products）（中文文獻里通常將“Leaf area index (LAI) products"翻譯成“葉面積指數(shù)產品"，此處采取了不同翻譯，請讀者注意）一般通過遙感產生，被廣泛地應用于大部分的地表過程模型。
2.在驗證過程中，需要根據(jù)葉面積指數(shù)參考圖將實地測量進行尺度上推（upscale）達到低分辨率。
評估葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)的不確定性，對葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)庫的正確應用至關重要，因此，迫切需要時間連續(xù)的葉面積指數(shù)參考圖。然而，有兩個主要的問題阻礙了時間連續(xù)的葉面積指數(shù)參考圖的生成：
1.如何高效且低成本地獲得時間連續(xù)的現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)？
2.如何獲得時間連續(xù)的、高空間分辨率的、與現(xiàn)場測量同步的衛(wèi)星圖像？
這篇文獻結合LAINet觀測系統(tǒng)（圖2）和CACAO時空融合方法，提出了一種解決上述兩個問題的方法：
首先，通過LAINet觀測系統(tǒng)獲得多角度的間隙率，接著對多角度的間隙率進行分析可以獲得有效的、時間連續(xù)的葉面積指數(shù)。通過CACAO時空融合方法去重新計算時間連續(xù)的歸一化植被指數(shù)（NDVI）。
圖1、試驗區(qū)Landsat-8 OLI假彩色合成圖像(波段5-4-3)。黑**格指示MODIS像元，點代表部署在研究區(qū)域內的LAINet觀測系統(tǒng)的位置。
圖2、LAINet系統(tǒng)示意圖，上方節(jié)點（Above Node, AN）（b）和下方節(jié)點（Below Node ,BN）（c）分別安裝了3個、9個量子傳感器。12個傳感器通過Zigbee協(xié)議與節(jié)點（Central Node,CN）通訊。節(jié)點接收12個傳感器的數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)通過GPRS網絡傳輸給遠程的數(shù)據(jù)服務器（Data Server,DS），服務器進一步處理測量數(shù)據(jù)，輸出葉面積指數(shù)。
圖3、LAINet觀測系統(tǒng)測量的平均葉面積指數(shù)的時間變化
圖4、Landsat-8 OLI NDVI與CACAO時空融合方法重新計算的NDVI之間的回歸。DOY187和235的數(shù)據(jù)分別以紅色和綠色顯示。
然后，通過指數(shù)函數(shù)擬合去訂正將重新計算的NDVI與現(xiàn)場測量的LAI聯(lián)系起來的轉換函數(shù)。
通過將訂正的轉換函數(shù)應用到重新計算的NDVI去生成時間連續(xù)的葉面積指數(shù)參考圖。
研究者們在一個作物種植點對所提出方法的效果進行了評估。結果如下：
1.重構的LAI參考圖與根據(jù)Landsat-8 OLI NDVI得出的原始LAI參考圖有很高的一致性 (R2 = 0.90, RMSE = 0.27 at 30 m resolution, R2 = 0.97, RMSE = 0.09 at 1 km resolution)。
圖5、重構的葉面積指數(shù)與原始葉面積指數(shù)的回歸。(a)分辨率為30米；(b)分辨率尺度上推到1公里。DOY187和235的葉面積指數(shù)分別以紅色和綠色顯示。
2.通常情況下，MOD15A2的葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)具有相對較高的分辨率、基本包含植物的所有物候期，但將重構的時間連續(xù)的LAI參考圖作為基準去驗證MOD15A2的葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)MOD15A2的葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯的低估，誤差約為0.30。
這項研究的結果有助于評估葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)不確定性的時間動態(tài)，有利于植物的長期監(jiān)測以及我們更好地理解LAI數(shù)據(jù)。
致謝：感謝論文作者對翻譯的修改
作者簡介：
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