几种可公开获取的LAI实测值
2011年3月26日星期六 发帖者 Unknown 时间: 22:16 0 评论
1. Bigfoot,之前也有介绍过
站点数:9
数据形式: LAI MAP
时间跨度:1999 ~ 2003年
空间跨度:5KM*5KM
空间分辨率:30m(计算到ETM+尺度)
生成LAI MAP的方法:Canonical Correlation Analysis。简单的说就是回归,建立 '采样点测得的LAI’ 与 'ETM+影像的反射率或植被指数' 的回归关系,并将此关系应用到5KM*5KM范围内的所有ETM+像元上。
2. VALERI
站点数:32
数据形式:原始LAI观测及GPS定位信息、LAI MAP
时间跨度:2000 ~ 2008年
空间跨度:3KM*3KM
空间分辨率:计算到TM、ETM+,SPOT尺度
生成LAI MAP的方法:回归。与Bigfoot基本思路相同,实施细节上有很多区别。Valeri不只用ETM+一种,还用到了TM、SPOT影像。不同站点所用的影像不同,回归方法(自变量、因变量的选择)也有不同。
3. CEOS/LPV
站点数:39 (一些数据下载链接失效)
时间跨度:2001 ~ 2003
空间跨度:10KM*10KM
空间分辨率:10KM
CEOS/LPV是为了满足对4种LAI产品(ECOCLIMAP、GLOBCARBON、CYCLOPES、MODIS)的相互评价而进行的工作,其数据主要是对BELMANIP进行的再处理,处理结果为10KM空间分辨率,1月时间分辨率的LAI MAP。
4. AmeriFlux
提供LAI的站点:7
时间跨度:2002 ~ 2006
数据形式:site-level LAI
站点数:9
数据形式: LAI MAP
时间跨度:1999 ~ 2003年
空间跨度:5KM*5KM
空间分辨率:30m(计算到ETM+尺度)
生成LAI MAP的方法:Canonical Correlation Analysis。简单的说就是回归,建立 '采样点测得的LAI’ 与 'ETM+影像的反射率或植被指数' 的回归关系,并将此关系应用到5KM*5KM范围内的所有ETM+像元上。
2. VALERI
站点数:32
数据形式:原始LAI观测及GPS定位信息、LAI MAP
时间跨度:2000 ~ 2008年
空间跨度:3KM*3KM
空间分辨率:计算到TM、ETM+,SPOT尺度
生成LAI MAP的方法:回归。与Bigfoot基本思路相同,实施细节上有很多区别。Valeri不只用ETM+一种,还用到了TM、SPOT影像。不同站点所用的影像不同,回归方法(自变量、因变量的选择)也有不同。
3. CEOS/LPV
站点数:39 (一些数据下载链接失效)
时间跨度:2001 ~ 2003
空间跨度:10KM*10KM
空间分辨率:10KM
CEOS/LPV是为了满足对4种LAI产品(ECOCLIMAP、GLOBCARBON、CYCLOPES、MODIS)的相互评价而进行的工作,其数据主要是对BELMANIP进行的再处理,处理结果为10KM空间分辨率,1月时间分辨率的LAI MAP。
4. AmeriFlux
提供LAI的站点:7
时间跨度:2002 ~ 2006
数据形式:site-level LAI
MODIS的Channel和Band
2011年3月23日星期三 发帖者 Unknown 时间: 11:28 0 评论MODIS的Channel和Band在很多场合都被混用了,但其实它们并不是一个概念。
MODIS Characterization Support Team (MCST)的Dictionary对Channel进行了解释:
Channel: each detector element。
MODIS Web对此有进一步的解释。MODIS共有36个光谱波段(Bands),由4个独立的焦平面集将光线聚焦到不同的探测单元上(detector pixels)。MODIS的视场宽度在星下(nadir)是10KM,因此,对于分辨率为1KM的波段(8~36波段),有10个探测单元 (detector elements);对分辨率为500M的波段(3~7),有20个探测单元;250M的波段(1~2)有40个探测单元。
对Channel概念的掌握有什么用呢?在使用光谱响应函数(Spectral Response Function)的时候就有用。每个探测单元的光谱响应不会完全一致,因此,是对每个Channel给一个响应函数,还是所有Channel共用一个响应函数更为合理?这项研究表明,探测单元之间的差异并不明显,所有Channel共用一个响应函数就够了。因此,尽管MCST提供的光谱响应函数是逐Channel的,我们在使用时可以先将其平均为一个响应函数。
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