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植被覆盖度FVC (Fractional Vegetation Cover)是衡量地表植被状况的重要指标之一。卫星遥感是获取全球与区域动态FVC的主要技术手段,但现有FVC产品空间分辨率主要为中等(300 m)及中低分辨率,难以满足应用需求。已有高分辨率卫星较长的重访周期是制约高分辨率FVC产品难以生产的主要原因。国产高分一号(GF-1)宽幅相机(WFV)具有高时空分辨率特点,16 m空间分辨率和4天重访周期为高时空分辨率FVC产品生产提供数据支撑。本文对中国2018年—2020年16 m/10天GF-1 FVC产品从直接验证和间接验证两方面进行定量分析与评价,结果显示:(1)基于中国甘肃黑河站、吉林净月潭站、河北塞罕坝站等地面实测数据进行直接验证,GF-1 FVC产品精度(R2=0.57,RMSE=0.12,BIAS=-0.03)优于GEOV3 FVC产品,能够降低森林类型高估现象;(2)中国陆地近88%的像元GF-1 FVC产品全年缺失率低于70%,在生长季内约占82.73%的像元缺失率低于73.68%,产品能够较好的体现植被季节变化特征。基于国产GF-1卫星的高时空分辨率FVC产...  相似文献   
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叶面积指数LAI (Leaf Area Index)是研究植被生态系统结构和功能的核心参数之一,遥感是获取大范围动态LAI的一个主要技术手段。目前国际上没有高分辨率的LAI标准化产品。本文基于三维随机辐射传输(3D-SRT)模型查找表算法研究了适用于国产高分辨率卫星高分一号宽幅相机(GF-1 WFV)的叶面积指数反演算法。模型中单次散射反照率和不确定性等参数与波段设置和波段稳定性相关。算法在全国范围内选取不同植被类型的均质样点,统计地表反射率的差异特征,调整全国6种植被类型各波段的单次散射反照率、不确定性等算法参数,进而构造适用于GF-1 WFV传感器的查找表以进行LAI的反演。研究中使用新疆维吾尔自治区石河子地区、内蒙古自治区四道桥包含农作物、森林等共359组实测地面数据开展LAI验证。验证结果表明,和调整参数前的反演结果相比,优化后的算法均方根误差RMSE可由算法优化前的1.209下降至0.804,决定系数R2由0.659提高至0.883,反演成功率RI可由25.3%提高至73.8%,算法精度和稳定性较高,更适用于GF-1叶面积指数的反演。将其应用于GF-1卫星影像上,生产了201...  相似文献   
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