黑河中游农作物MODIS叶面积指数产品时间序列精度验证与变化特征分析

叶面积指数LAI（LeafAreaIndex）是表征植被生长状态的一个重要的冠层结构参数。MODISLAI产品是全球常用的遥感LAI产品之一。然而,由于地表异质性、数据质量、模型精度等多方面的差异,MODISLAI产品质量各有不同。基于无线传感器网络的LAINet仪器可以自动获取时间频率更密集的LAI实测数据,为验证卫星遥感LAI产品质量提供了有力支持。本文基于2018年和2019年黑河中游时间序列地面实测LAI数据与高空间分辨率卫星遥感植被指数数据,建立经验回归模型。将该模型反演高空间分辨率卫星遥感LAI作为参考LAI真值,对MODISLAI产品进行了精度验证与稳定性评价,分析了MODISLAI与LAINet地面测量的差异原因。结果表明：与Landsat8参考真值相比,MODISLAI生长季的质量（RMSE₂₀₁₈=1.17,RMSE₂₀₁₉=1.14）优于衰落季（RMSE₂₀₁₈=1.39,RMSE₂₀₁₉=1.84）,MODISLAI总体低估,尤其是生长季后期。时间序列上,MODISLAI产品能够刻画植被生长和凋落的季节特征,但生长前期波动性要强于后期。与LAINet观测方式的差异是MODISLAI低估的主要原因,即遥感传感器从太空平台向下观测,LAI值在生长季后期受到叶绿素降低的影响,而LAINet仪器从冠层下向上观测,主要受到冠层间隙率的影响,因此对叶片内色素变化不敏感。对MODISLAI产品的精度验证与稳定性评价结果表明,可以利用地面实测数据和卫星遥感数据反演时间序列LAI,但是,在使用类似玉米作物的生长季后期数据的时候,需要考虑到MODISLAI与LAINetLAI观测对象与算法原理的差异。本研究可为MODISLAI产品的使用者和算法研究者提供参考。