ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 166-178

Развитие возможностей дистанционной оценки индекса листовой поверхности по данным MODIS

Н.В. Шабанов 1 , С.А. Барталев 1 , Ф.В. Ерошенко 2 , Д.Е. Плотников 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр , Михайловск, Ставропольский край, Россия
Одобрена к печати: 30.07.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-166-178
Оценка биофизических параметров растительного покрова методами дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) представляет практический интерес для решения широкого круга научных и прикладных задач. Для получения оценок этих параметров, наряду с эмпирическими и статистическими подходами, получили распространение и методы, основанные на физических моделях. В данной статье представлены принципы оценки индекса листовой поверхности LAI (Leaf Area Index) по данным спутникового спектрорадиометра MODIS. Вычисление ежедневных значений LAI основано на данных измерений коэффициента спектральной яркости (КСЯ) в красном и ближнем ИК каналах MODIS, имеющих пространственное разрешение 250 м, с использованием результатов моделирования переноса фотонов в растительном покрове. Полученные значения LAI используются для построения очищенных от влияния облаков композитных изображений и реконструкции на их основе временных рядов индекса. В статье изложены физические принципы оценки значений LAI и приведён анализ получаемых результатов, в том числе сравнение с данными наземных измерений. Информационный продукт, содержащий значения LAI с еженедельной частотой для территории России за период с марта 2000 г. по настоящее время, доступен для анализа в среде сервиса спутникового мониторинга растительного покрова ВЕГА-Science.
Ключевые слова: индекс листовой поверхности, LAI, дистанционное зондирование, моделирование переноса излучения, MODIS
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С. А., Лупян Е. А. Исследования и разработки ИКИ РАН по развитию методов спутникового мониторинга растительного покрова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 1. C. 197–214.
  2. Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А. (2015а) Состояние и перспективы развития методов спутникового картографирования растительного покрова России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 203–221.
  3. Барталев С. А., Стыценко Ф. В., Егоров В. А., Лупян Е. А. (2015б) Спутниковая оценка гибели лесов России от пожаров // Лесоведение. 2015. № 2. С. 83–94.
  4. Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н. В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 c.
  5. Ерошенко Ф. В., Сторчак И. Г., Шестакова Е. О. Площадь ассимиляционной поверхности и NDVI посевов озимой пшеницы // Земледелие. 2015. № 7. С. 37–39.
  6. Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Балашов И. В., Барталев С. А., Ефремов В. Ю., Кашницкий А. В., Мазуров А. А., Матвеев А. М., Суднева О. А., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 263–284.
  7. Плотников Д. Е., Миклашевич Т. С., Барталев С. А. Восстановление временных рядов данных дистанционных измерений методом полиномиальной аппроксимации в скользящем окне переменного размера // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 2. С. 103–110.
  8. Толпин В. А., Лупян Е. А., Барталев С. А., Плотников Д. Е., Матвеев A. М. Возможности анализа состояния сельскохозяйственной растительности с использованием спутникового сервиса «ВЕГА» // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 7(306). С. 581–586.
  9. Asner G. P., Scurlock J. M. O., Hicke J. A. Global synthesis of leaf area index observations: implications for ecological and remote sensing studies // Global Ecology and Biogeography. 2003. V. 12. P. 191–205.
  10. Baret F., Jacquemoud S., Hanocq J. The soil line concept in remote sensing // Remote Sensing Reviews. 1993. V. 7(1). P. 65–82.
  11. Boogaard H. L., van Diepen C. A., Roetter R. P., Cabrera J. M. C. A., van Laar H. H. User’s guide for the WOFOST 7.1 crop growth simulation model and WOFOST Control Center 1.5. Technical document 52, Wageningen, Netherlands: Winand Staring Centre, 1998. 144 p.
  12. Cohen B. W., Maiersperger T. K., Yang Z., Gower S. T., Turner D. P., Ritts W. D., Berterretche M., Running S. W. Comparisons of land cover and LAI estimates derived from ETM+ and MODIS for four sites in North America: A quality assessment of 2000/2001 provisional MODIS products // Remote Sensing of Environment. 2003. V. 88. P. 233–255.
  13. Dickinson R. E., Henderson-Sellers A., Kennedy P. J., Wilson M. F. Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS) for the NCAR Community Climate Model. NCAR Tech. Note NCAR/TN-275-STR. Colorado: Boulder, 1986. 69 p.
  14. Friedl M. A., McIver D. K., Hodges J. C. F., Zhang X. Y., Muchoney D., Strahler A. H., Woodcock C. E., Gopal S., Schneider A., Cooper A. Global land cover mapping from MODIS: Algorithms and early results // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 183. P. 287–302.
  15. Garrigues S., Lacaze R., Baret F., Morisette J. T., Weiss M., Nickeson J., Fernandes R., Plummer S., Shabanov N. V., Myneni R., Yang W. Validation and intercomparison of global Leaf Area Index products derived from remote sensing data //J. Geophysical Research. 2007. V. 113. G02028. DOI: 10.1029/2007JG000635.
  16. Huang D., Knyazikhin Y., Wang W., Privette J., Deering D. W., Stenberg P., Shabanov N. V., Tan B., Myneni R. B. Stochastic transport theory for investigating the three-dimensional canopy structure from space measurements // Remote Sensing of Environment. 2008. V. 112(1). P. 35–50.
  17. Huete A. A soil-adjusted vegetation index (SAVI) // Remote Sensing of Environment. 1988. V. 25(3). P. 295–309.
  18. Huete A. R., Didan K., Miura T., Rodriguez E. P., Gao X., Ferreira L. G. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 83. P. 195−213.
  19. Knyazikhin Y., Martonchik J. V., Myneni R. B., Diner D. J., Runing S. Synergistic algorithm for estimating vegetation canopy leaf area index and fraction of absorbed photosynthetically active radiation from MODIS and MISR data // J. Geophysical Research. 1998. V. 103. P. 32257–32275.
  20. Myneni R., Ramakrishna R., Nemani R., Running S. Estimation of global Leaf Area Index and Absorbed PAR using Radiative Transfer models // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1997. V. 35(6). P. 1380–1393.
  21. Potter C. S., Randerson J. T., Field C. B., Matson P. A., Vitousek P. M., Mooney H. A., Klooster S. A. Terrestrial ecosystem production: A process model based on global satellite and surface data // Global Biogeochemical Cycles. 1993. V. 7(4). P. 811–841.
  22. Running S. W., Coughlan J. C. A general model of forest ecosystem processes for regional applications // Ecological Modeling. 1998. V. 42. P. 124–154.
  23. Sellers P., Tucker C., Collatz C., Los O., Justice C., Dazlich D., Randall D. A global 1 by 1 NDVI data set for climate studies. Part 2: The generation of global fields of terrestrial biophysical parameters from the NDVI // Intern. J. Remote Sensing. 1994. V. 15. Iss. 17. P. 3519–3545.
  24. Shabanov N. V., Knyazikhin Y., Baret F., Myneni R. B. Stochastic modeling of radiation regime in discontinuous vegetation canopies // Remote Sensing of Environment. 2000. V. 74(1). P. 125–144.
  25. Shabanov N. V., Huang D., Yang W., Tan B., Knyazikhin Y., Myneni R. B., Ahl D. E., Gower S. T., Huete A., Aragao L. E., Shimabukuro Y. E. Analysis and optimization of the MODIS LAI and FPAR algorithm performance over broadleaf forests // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2005. V. 43(8). P. 1855–1865.
  26. Shabanov N. V., Gastellu-Etchegorry J.-P. The stochastic Beer-Lambert-Bouguer law for discontinuous vegetation canopies // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2018. V. 214. P. 18–32.
  27. Yang W., Shabanov N., Huang D., Wang W., Dickinson R., Nemani R., Knyazikhin Y., Myneni R. Analysis of Leaf Area Index Products from Combination of MODIS Terra and Aqua Data // Remote Sensing of Environment. 2006. V. 104. Iss. 3. P. 297–312.
  28. Vermote E., El Saleous N., Justice C. O. Atmospheric correction of MODIS data in the visible to middle infrared: First results // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 83. P. 97–111.
  29. Zheng G., Moskal M. Retrieving Leaf Area Index (LAI) using remote sensing: theories, methods, and sensors // Sensors. 2009. V. 9. P. 2719–2745.