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
 
 
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