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《遥感定量反演算法研讨会摘要集》 2010年
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基于MODIS和通量数据的初级生产力遥感反演

吴朝阳  牛铮  
【摘要】:植被初级生产力GPP(Gross primary production)是碳循环和气候变化研究的重要内容之一。本文以VPM(Vegetation Photosynthesis Model)、TG(Temperature and Greenness)和VI(Vegetation Index)模型研究利用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)和通量数据估算2003至2006年哈佛落叶阔叶林的初级生产力。实验结果表明所有三种模型的GPP反演精度都高于MODIS-17的GPP产品。VPM的精度最高,相关系数R2为0.87,其次是TG(R2=0.83)模型和VI(R2=0.82)模型。此外,由通量观测的GPP和MODIS LST产品(R2=0.72)以及饱和水气压差(R2=0.45)之间的相关性,可以得出GPP不仅和植被冠层的光和作用能力(Greenness)有关,而且同时受气候因子(climate variables)决定。由于VPM通过温度和水分胁迫获取实际的光能利用率,因而GPP反演精度最高。TG和VI模型的优势在于完全利用遥感数据获取GPP,不需要任何先验知识,因此更适合全球的GPP反演。对三个模型的验证中,2005年的GPP反演精度最低,经过统计2005年干旱季节的气候因子(DOY=150~270),得出GPP的遥感模型在干旱环境下是不适用的。另外,分析表明三个模型在常绿森林GPP反演中同样存在局限性。

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