MERIS叶片叶绿素含量数据产品(2003.01-2012.04)
叶绿素是绿色植物进行光合作用的主要色素，在光合作用的光吸收过程中起着核心作用。叶片叶绿素含量（Leaf chlorophyll content, LCC）被定义为单位叶片面积上叶绿素a和叶绿素b的总含量（单位：µg/cm2），与吸收的光合有效辐射直接相关，是一种重要的叶片生化参数。在全球气候变化导致极端气候事件频发的背景下，准确估算全球植被叶片叶绿素含量的时空分布以及监测叶片叶绿素含量的长期变化对提高陆地生态系统碳通量的模拟精度、监测生态环境扰动、指导农业和林业生产均具有重要意义。为此，课题组针对MERIS和MODIS两种各具优势的遥感传感器数据，分别开发了对应的叶片叶绿素含量反演模型，生成了两套全球植被叶片叶绿素含量遥感产品：MODIS叶片叶绿素含量产品提供了2000-2020年8天时间间隔、500米空间分辨率时空连续的全球植被叶片叶绿素含量数据；MERIS叶片叶绿素含量产品提供了2003-2012年7天时间间隔、300米空间分辨率时空连续的全球植被叶片叶绿素含量数据。上述数据产品较好地揭示了全球植被叶片叶绿素含量的时空变化分布，对区域和全球陆地碳水循环研究具有重要的应用价值。
· 算法简介
ENVISAT卫星搭载的MERIS传感器具有3个红边波段，且时间分辨率较高（2–3天），有助于获取更可靠的叶片叶绿素含量季节动态信息。Xu et al. (2022)基于辐射传输模型和人工神经网络方法生成了全球植被叶片叶绿素含量数据产品。算法的基本流程是：①基于PROSAIL辐射传输模型模拟多种植被场景和冠层反射光谱，在PROSAIL模型模拟时引入非光合组分比例参数（fB），并使用fB和叶面积指数约束叶片叶绿素含量的分布，可以有效提高冠层反射率模拟的真实性；②以MERIS可见光、红边和近红外区域的11个波段反射率为输入，基于模型模拟数据训练人工神经网络，反演得到全球植被叶片叶绿素含量数据；③利用局部自适应三次样条时间序列插值算法（LACC）对时间序列反演结果进行插值平滑，得到2003-2012年7天时间间隔、300米空间分辨率时空连续的全球植被叶片叶绿素含量数据。
· 数据组织
图1 MERIS LCC数据分幅示意图
· 相关论文
使用数据请引用相关论文：
Xu, M., Liu, R., Chen, J.M., Shang, R., Liu, Y., Qi, L., Croft, H., Ju, W., Zhang, Y., He, Y., Qiu, F., Li, J., Lin, Q., 2022. Retrieving global leaf chlorophyll content from MERIS data using a neural network method. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 192, 66–82. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.08.003.
· 数据下载
Zenodo:
Mingzhu, X., Liu, R., Chen, J. M., Shang, R., & Liu, Y. (2022). Global leaf chlorophyll content product from MERIS imagery (GLOBMAP MERIS LCC) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10467919
Google Drive:
https://drive.google.com/drive/folders/1ekfemq5x6UzNwmFadpzV3zCi338-hFZL?usp=sharing
· 联系方式