ESSD: MODIS叶面积指数产品质量提升数据集（HiQ-LAI: 2000-2022）

最新推荐文章于 2025-04-30 23:14:02 发布

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#数据分析 #遥感数据 #数据集

长时间序列MODIS LAI数据集在“变绿的地球”现象、大尺度植被动态变化的可能原因、以及植被动态与全球气候变化或人类活动的关系等具有里程碑意义的研究方面做出了贡献。从这一角度来看，高质量的MODIS LAI产品至关重要。然而，MODIS LAI的再处理虽然有效地利用了时间层和QC层信息，但它们忽略了对空间信息的利用，或者更加强调依赖时间相关性信息，仅仅将空间相关性作为替代。因此，尽管LAI剖面可能看起来更平滑，但可能会忽略真实的LAI异常。例如，当存在真实的植被扰动时，对LAI剖面进行滤波等处理会造成过拟合现象。

为了解决这一问题，使用已提出的时空信息合成算法（STICA）得到新的高质量数据集（HiQ-LAI），这样做不仅能确保与现有MODIS LAI产品的一致性。延续MODIS的独特优势，保持原始的基于物理模型的LAI生产过程，还能充分利用像元的质量信息，改善质量较差的MODIS LAI反演值，从而实现了现有产品的“再分析处理”和“数据增值”。

1.基于地面实测的对比分析

HiQ-LAI表现出相对于MODIS LAI的卓越性能。从MODIS LAI到HiQ-LAI，R2从0.69增加到0.71，RMSE从0.87减小到0.78，RRMSE从26.63%减小到24.04%，偏差（Bias）从-0.17变为-0.06。值得注意的是，与HiQ-LAI相比，MODIS LAI的拟合线明显偏离了1:1线，表明HiQ-LAI与地面参考LAI的一致性更好、精度更高。

由于恶劣的大气观测条件、传感器硬件问题等各种因素造成MODIS LAI相邻观测时间窗口之间显著的不一致性，从而导致LAI时间序列曲线出现异常的波动。然而，HiQ-LAI的时间序列曲线表现出较少的异常波动，并且更符合预期的物候模式。

两种产品与GBOV地面测量参考值的散点对比图

不同生物群系类型的LAI时间序列对比图

2.空间格局及时间序列稳定性提升对比

总体而言，这两种产品在全球范围内呈现出相似的空间格局。然而，从2月的全球空间格局可以看出，两种产品在亚马逊雨林地区、尤其是在南美洲展现出一定的差异。观察纬向分布剖面图发现，HiQ-LAI的标准差（绿色阴影）始终位于MODIS LAI的标准差范围内（红色阴影）。这一现象间接表明HiQ-LAI比MODIS LAI在全球范围内均表现出更高的稳定性。

进一步了解两种产品的时序稳定性表现，可以看出HiQ-LAI空间分布中TSS值较小的像元占据更多，尤其是在赤道附近以EBF植被类型为主导的地区。此外，全球TSS低值的比例从31.8%（MODIS）增加到78.8%（HiQ），这也证实了相对于MODIS LAI，HiQ-LAI显著提高了产品的时间序列稳定性，从而对数据质量实现了整体提升。

两种产品的空间格局和纬向剖面分布图

全球累积相对时间序列稳定性空间分布图

3.全球范围内各生物群系的比较

研究发现，除B5植被类型外，其它单一植被类型的R2均超过0.88，其中B1、B3类型超过0.95。混合像元的一致性也相对较高，RMSE为0.42，R2为0.86。然而，B5类型展现出显著的差异性，R2值仅为0.15。该植被类型的生物群落主要分布在南美洲的亚马逊雨林地区、印度尼西亚和中非，这些地区常年受到大面积云层覆盖、高气溶胶浓度、以及红外-近红外饱和的影响，因此可获取到的高质量观测数据有限，从而导致LAI检索值精度较低。

基于BELMANIP站点的密度散点对比图

4.基于赤道地区的对比分析

由于长期受大量云层覆盖、高气溶胶和茂密植被饱和效应的影响，光学遥感在热带地区获取高质量的观测数据非常有限。不难发现两种产品间的差异主要集中在以EBF植被类型为主导的南美洲、印度尼西亚和中非的亚马逊雨林地区，这与生物群系比较中观察到的差异相一致。MODIS LAI和HiQ-LAI之间的空间格局在“8 Day”下的差异最为显著，随着合成天数的增加，两者的空间分布逐渐趋于一致。“8 Day”相对差异（RD）密度分布的最左侧有一个明显的峰值，随着合成周期的增加，峰值逐渐趋于平坦，并且RD更集中在零值附近。

然而，HiQ-LAI随着合成天数的增加并未出现明显的空间格局变化。这一证据间接表明，通过优化质量较差的MODIS LAI检索，我们的产品HiQ-LAI在时间序列上的异常波动更少，有效提高了LAI产品的质量。通过综合考虑像元质量信息和先验时空相关信息，有效弥补了因观测条件差异引起的异常波动，大大提高了LAI产品的质量，增强了其在热带地区的适用性，HiQ-LAI数据集能为热带地区的研究提供更可靠的数据支持。

不同合成天数下的空间格局对比图

HiQ-LAI是一个高质量重处理的MODIS LAI数据集，提供了2000年至2022年期间更好的时空一致性。HiQ-LAI通过设计的空间-时间信息合成算法（STICA）重处理MODIS LAI产品，该方法整合了像素质量信息、时空相关性和原始检索结果，从而提高了MODIS LAI产品的“重处理”和“增值数据”能力。与地面测量相比，HiQ-LAI显示出比原始MODIS产品更好的性能。