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黑河生态水文遥感试验:黑河流域30m/月合成植被指数(NDVI/EVI)数据集
HiWATER: 30m month compositing Vegetation Index (NDVI/EVI) product of Heihe River Basin


黑河流域30m/月植被指数(NDVI/EVI)数据集提供了2011-2014年的月度NDVI/EVI合成产品,该数据利用我国国产卫星HJ/CCD数据兼具较高时间分辨率(组网后2天)和空间分辨率(30m)的特点构造多角度观测数据集,以平均合成MC法作为主算法进行合成,备用算法采用VI法。同时,将多源数据集主要观测角作为质量描述符的一部分,以辅助分析合成植被指数残留的角度效应。每月获取的遥感数据能够提供比单天传感器数据更多的角度和更多次的观测,但由于传感器的在轨运行时间及性能差异,多时相、多角度观测数据的质量参差不齐。因此,为有效利用多时相、多角度观测数据,本算法在利用多源数据集进行植被指数合成前,设计了对多源数据集的数据质量检查,去除了较大误差观测及不一致的观测。在黑河中游农田区域的验证结果表明,联合多时相、多角度观测数据的NDVI/EVI合成结果与地面实测数据具有较好的一致性(R2=0.89,RMSE=0.092)。总之,黑河流域30m/月合成植被指数(NDVI/EVI)数据集综合利用多时相、多角度观测数据以提高参数产品的估算精度、时间分辨率等,实现了稳定的标准化产品的从无到有,更好的服务于遥感数据产品的应用。


本数据要求的多篇文献引用

  1. Zeng YL, Li J, Liu QH, et al. An iterative BRDF/NDVI inversion algorithm based on a posteriori variance estimation of observation errors. IEEE TGRS, In Review.查看
  2. Li X, Liu SM, Xiao Q, Ma MG, Jin R, Che T, Wang WZ, Hu XL, Xu ZW, Wen JG, Wang LX. A multiscale dataset for understanding complex eco-hydrological processes in a heterogeneous oasis system. Scientific Data, 2017, 4: 170083. doi:10.1038/sdata.2017.83.查看 下载

相关文献(作者推荐)

  1. Long X, Li J, Liu Q. Review on VI Compositing Algorithm. Remote Sensing Technology and Application, 2013, 28(6): 969–977.查看
  2. Long X. Study on Vegetation Compositing Algorithm from Multi-sensor Remote Sensing Data. Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China. 2013.查看

专题文献

  1. Li X, Cheng GD, Liu SM, Xiao Q, Ma MG, Jin R, Che T, Liu QH, Wang WZ, Qi Y, Wen JG, Li HY, Zhu GF, Guo JW, Ran YH, Wang SG, Zhu ZL, Zhou J, Hu XL, Xu ZW. Heihe Watershed Allied Telemetry Experimental Research (HiWATER): Scientific objectives and experimental design. Bulletin of the American Meteorological Society, 2013, 94(8): 1145-1160, 10.1175/BAMS-D-12-00154.1.查看 | 下载
  2. 李新, 刘绍民, 马明国, 肖青, 柳钦火, 晋锐, 车涛, 王维真, 祁元, 李弘毅, 朱高峰, 郭建文, 冉有华, 闻建光, 王树果. 黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验总体设计. 地球科学进展, 2012, 27(5): 481-498.查看 | 下载

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