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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(cè)系統(tǒng)，由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)，詳情請(qǐng)參考文獻(xiàn)：10.1016/pag.2014.08.003
CACAO：（Consistent Adjustment of the Climatology to ActualObservations）：根據(jù)實(shí)際觀測(cè)對(duì)時(shí)序穩(wěn)態(tài)進(jìn)行調(diào)整的一種數(shù)據(jù)融合方法，詳情請(qǐng)參考文獻(xiàn)：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(yīng)用起著關(guān)鍵作用。分享的這篇文獻(xiàn)主要關(guān)注LAI在遙感方面的以下兩個(gè)應(yīng)用：

1.葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)（Leaf area index (LAI)products）（中文文獻(xiàn)里通常將“Leaf area index (LAI) products”翻譯成“葉面積指數(shù)產(chǎn)品”，此處采取了不同翻譯，請(qǐng)讀者注意）一般通過遙感產(chǎn)生，被廣泛地應(yīng)用于大部分的地表過程模型。

2.在驗(yàn)證過程中，需要根據(jù)葉面積指數(shù)參考圖將實(shí)地測(cè)量進(jìn)行尺度上推（upscale）達(dá)到低分辨率。

評(píng)估葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)的不確定性，對(duì)葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)的正確應(yīng)用至關(guān)重要，因此，迫切需要時(shí)間連續(xù)的葉面積指數(shù)參考圖。然而，有兩個(gè)主要的問題阻礙了時(shí)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(shí)間連續(xù)的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量數(shù)據(jù)？

2.如何獲得時(shí)間連續(xù)的、高空間分辨率的、與現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量同步的衛(wèi)星圖像？

這篇文獻(xiàn)結(jié)合LAINet觀測(cè)系統(tǒng)（圖2）和CACAO時(shí)空融合方法，提出了一種解決上述兩個(gè)問題的方法：

首先，通過LAINet觀測(cè)系統(tǒng)獲得多角度的間隙率，接著對(duì)多角度的間隙率進(jìn)行分析可以獲得有效的、時(shí)間連續(xù)的葉面積指數(shù)。通過CACAO時(shí)空融合方法去重新計(jì)算時(shí)間連續(xù)的歸一化植被指數(shù)（NDVI）。

圖1、試驗(yàn)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(diǎn)代表部署在研究區(qū)域內(nèi)的LAINet觀測(cè)系統(tǒng)的位置。

圖2、LAINet系統(tǒng)示意圖，上方節(jié)點(diǎn)（Above Node, AN）（b）和下方節(jié)點(diǎn)（Below Node ,BN）（c）分別安裝了3個(gè)、9個(gè)量子傳感器。12個(gè)傳感器通過Zigbee協(xié)議與節(jié)點(diǎn)（Central Node,CN）通訊。節(jié)點(diǎn)接收12個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)通過GPRS網(wǎng)絡(luò)傳輸給遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)服務(wù)器（Data Server,DS），服務(wù)器進(jìn)一步處理測(cè)量數(shù)據(jù)，輸出葉面積指數(shù)。

圖3、LAINet觀測(cè)系統(tǒng)測(cè)量的平均葉面積指數(shù)的時(shí)間變化

圖4、Landsat-8 OLI NDVI與CACAO時(shí)空融合方法重新計(jì)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(jì)算的NDVI與現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的LAI聯(lián)系起來的轉(zhuǎn)換函數(shù)。

通過將訂正的轉(zhuǎn)換函數(shù)應(yīng)用到重新計(jì)算的NDVI去生成時(shí)間連續(xù)的葉面積指數(shù)參考圖。

研究者們?cè)谝粋€(gè)作物種植點(diǎn)對(duì)所提出方法的效果進(jìn)行了評(píng)估。結(jié)果如下：

1.重構(gòu)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(gòu)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(duì)較高的分辨率、基本包含植物的所有物候期，但將重構(gòu)的時(shí)間連續(xù)的LAI參考圖作為基準(zhǔn)去驗(yàn)證MOD15A2的葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，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(xiàng)研究的結(jié)果有助于評(píng)估葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)不確定性的時(shí)間動(dòng)態(tài)，有利于植物的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)以及我們更好地理解LAI數(shù)據(jù)。

致謝：感謝論文作者對(duì)翻譯的修改

作者簡(jiǎn)介：