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全球主要LAI遥感产品的理论不确定性研究获进展

2012.7.18

　　叶面积指数(LAI)表征地表上的绿叶面积量。LAI是影响全球气候变化的关键参数，被用于诸多农业气候、大气循环和生物地理化学模型中。目前国际上已有数家空间机构提供全球LAI产品，有代表性的如MODIS(美)，CYCLOPES(法)和GLOBCARBON(欧盟)等。为了更有效地将全球 LAI遥感产品用于各种模型中，首先必须对这些产品的质量进行深入的分析。

　　中国科学院地理科学与资源研究所方红亮研究员和他的团队，发展了一个新的三配点误差模型(TCEM)对全球三大LAI产品MODIS、 CYCLOPES和GLOBCARBON的理论不确定性进行了分析。研究表明，CYCLOPES产品的不确定性最低，随后是GLOBOCARBON和 MODIS。在各植被类型中，草地、农作物、灌木和稀树草原通常比森林的不确定性低。由于植被冠层密闭，热带雨林地区绝对不确定性最高而相对不确定性最低。理论上，CYCLOPES产品基本上满足了全球气候观测系统(GCOS)对LAI的精度要求(±0.5)，对于MODIS和GLOBCARBON产品则只有非森林生态类型能满足此要求。但是，目前三套LAI产品都不能满足GCOS对相对精度的要求(20%)。该研究为开展全球LAI产品第4阶段的验证工作提供了一种非常实用的方法，同时该方法还可以用于其它类似的多产品相互比较和误差估计。

　　该项研究由中国科学院“百人计划”项目资助，该工作发表于Remote Sensing of Environment。研究中所开发的TCEM软件包，可联系文章通讯作者获取。

中国科学院关键参数

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