MODIS植被指数数据产品

第三节MODIS植被指数数据产品参考规范（草）（讨论和试用稿第一稿2004年9月15日）（中国科学院地理科学与资源研究所全球变化信息研究中心）1主题内容与适用范围1.1主题内容本标准规定了国家对地观测系统MODIS共享平台植被指数数据产品术语、类型、制作、和验证过程，用以规范我国MODIS植被指数数据产品在产生、保藏、交换和应用中的一致性。1.2适用范围本规范适用于国家科技基础条件平台对地观测系统MODIS共享平台植被指数数据产品及与之相关的数据产品在数据源、数据合成、数据质量检验和数据交换过程中的活动规范。2植被指数类型MODIS植被指数分为归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EnhancedVegetationIndex,EVI)二种类型。3术语3.1植被指数：通过地表覆盖物在可见光波谱段的吸收和在近红外波谱段的反射特性，建立的用于描述植被数量和质量的参数。植被指数没有量纲。3.2地表反射数据：指经过大气校正的MODIS1-7波段数据，即MOD09产品。3.3植被指数合成：在多日植被指数中，按照一定标准和规则，选择其中一个植被指数的过程。3.4植被指数合成期：用于实施合成的时间段。以天、旬、月度计算。3.5BRDF合成：双向反射分布函数。指把传感器视角的观测值，统一为星下点观测值；同时把不同太阳高度角统一为有代表性的一个角度。4植被指数数据产品的生产标准4.1单日植被指数计算：4.1.1输入数据：输入去云并且经过大气校正的地面反射数据。MODIS1-7波段。其中：1－2波段空间分辨率250m，3－7波段空间分辨率500m。4.1.2植被指数定义及计算公式：NDVI＝（B2-B1）/(B2+B1)EVI＝2.5*（B2-B1）/（B2+6*B1–7.5*B3+1）其中：NDVI：归一化植被指数EVI：增强型植被指数B1：MODIS第1波段B2：MODIS第2波段B3：MODIS第3波段4.1.3输出数据：NDVI和EVI，日数据，空间分辨率250米。4.2植被指数合成规范：4.2.1合成期：旬（10天）合成期和月合成期。4.2.2合成算法使用原则：MODIS植被指数的合成是在像元水平上进行的。只能采用以下4种合成方法中的一种，根据输入数据的质量，按照以下优先序列决定使用的合成方法。（1）BRDF合成：如果合成期内，晴天观测值超过30%，采用BRDF原理合成。（2）有限视角内的最大值合成（CV-MVC）：如果合成期内，晴天观测值少于30%，且多于2天，选其中视角最小的2个计算植被指数，取二者中最大值。（3）直接计算植被指数：如果只有1天无云，则直接使用这天数据计算的植被指数。（4）最大值合成（MVC）：如果所有观测全部有云，则取合成期所有植被指数的最大值。5MODIS植被指数质量保证与验证：5.1质量保证的定义和范围：业务化运行过程中的标记性数据产品，表达与预期精度不相符的数据，同时存储对后期处理有用的相关数据和信息。5.2质量标记方法：（1）像元层次(Pixel)：根据4.2.4的合成原则，将旬、月度合成期有关数据质量的信息存在一个大小为16bit的波段。合成后的数据是由被选中像元所对应的所有原始数据组成。其中，1km分辨率植被指数数据包括11个波段：数据名称数据类型尺度转换有效值域填充值11km10天NDVIINT1610000-2000～10000-300021km10天EVIINT1610000-2000～10000-300031km10天NDVI质量标记UINT16不适用0-655346553541km10天EVI质量标记UINT16不适用0-655346553551km10天red反射值INT16100000-10000-100061km10天NIR反射值INT16100000-10000-100071km10天blue反射值INT16100000-10000-100081km10天MIR反射值INT16100000-10000-100091km10天平均视角INT16100-9000～9000-10000101km10天平均太阳高度角INT16100-9000～9000-10000111km10天平均方位角INT1610-3600～3600-4000其中，3和4是根据合成前的各种质量信息的总结，由16bit组成。如2中,各bit表示的质量信息为：16bit序号各bit表达的质量信息0-1NDVI质量信息：4级(00)已经制作NDVI，质量可靠；(01)已经制作NDVI，但使用时需要检查质量标记；(10)没有制作NDVI,原因时云覆盖；(11)没有制作NDVI，其他原因。2-5植被指数可用性分级：16级(0)质量最高；……….(7)质量中等……(13)没有经过大气校正；(14)质量太差，无法使用；(15)由于其他原因，数据无法使用。6-7大气气溶胶影响：(00)当地气候基准值水平(01)气溶胶水平低(10)平均(11)高8是否进行邻边校正：(1)是,(0)否9在大气校正时是否使用了双向反射分布函数：(1)是(0)否10是否存在混合云：(1)是(0)否11-12海陆标记：(00)海洋,(01)海岸t,(10)湿地,(11)陆地13冰雪可能性：(1)是(0)否14云影可能性：(1)是(0)否15NDVI合成方法：(0)BRDF合成，把VI换算为星下点；(1)CV-MVC.（2）文件层次(Tile)：通过元数据文件描述，可以是定量的（如云覆盖率），或定性的（如，根据检验结果，描述数据整体质量）。5.3植被指数质量验证方法：（1）使用较高空间分辨率的遥感数据，或使用实地观测数据，通过对比研究，验证MODIS植被指数的可靠性。（2）样地代表性原则：选择样地应该包括多种生态类型。既要有植被覆盖很少的样地，也要有植被覆盖很高的样地，以便检查植被指数在不同生态类型稳定性和灵敏性。（3）地面最小面积：样地所在的均一区域，应该为所检验像元的2－3倍以上。如，如果检验空间分辨率250m的像元，样地所代表的区域应该在500x500m以上。5.4验证指标（1）定性分类能力：是否能够反映生态系统时间和空间变化。时间指标主要表现为对土地覆盖季节性的表达；空间指标指对土地覆盖空间分异性的表达。（2）定量能力：与实地观测生物量的关联程度。（3）MODIS-NDVI与AVHRR-NDVI比较验证：检验MODIS-NDVI是否能够延续AVHRR-NDVI的时间序列。6参考文献：[1]AlfredoHuete，ChrisJustice，WimvanLeeuwen.1999.MODISVEGETATIONINDEX(MOD13)ALGORITHMTHEORETICALBASISDOCUMENT，Version3.（April30,1999）.[2]A.Huete,K.Didan,T.Miura,E.P.Rodriguez,X.Gao,L.G.Ferreira.2002.OverviewoftheradiometricandbiophysicalperformanceoftheMODISvegetationindices.RemoteSensingofEnvironment.83(2002)195–213.7验证论文[1]王正兴、刘闯、赵冰茹、刘爱军。利用MODIS增强型植被指数反演草地地上生物量.兰州大学学报（自然版,EI）(2004年4月15日被录用)。[2]王正兴、刘闯、赵冰茹。AVHRR草地分类的潜力和局限：以锡林郭勒草原为例。自然资源学报，2003年第6期(Vol.18No.6,)。[3]王正兴、刘闯、AlfredoHUETE：植被指数研究进展：从AVHRR-NDVI到MODIS-EVI，生态学报，2003(5):P979-987(Vol.23No.5).[4]王正兴、刘闯、赵冰茹。内蒙古锡林郭勒草地AVHRR光谱特征变化研究。中国草地，2003（5）：2-8.（Vol.25,No.1）.[5]赵冰茹、刘闯、王正兴。锡林郭勒草地MODIS植被指数时空变化研究。中国草地，2004（1）：1-8.（Vol.26,No.1）.第四节MODIS数据植被指数标准应用实例中国草地2003年4期，原稿编号：03083锡林郭勒草地MODIS植被指数时空变化研究——以2002年4~10月旬度变化为例赵冰茹[1]刘闯[1]王晶杰[2]陈文波[1][1]中科院地理科学与资源研究所全球变化信息研究中心[2]内蒙古草原勘测设计院摘要：利用新一代卫星遥感数据TERRA/MODIS，结合地面调查数据，以内蒙古自治区锡林郭勒盟草地为研究区域，分析草甸草原、典型草原、沙地草原、荒漠草原四种代表性草地植被指数（MODIS-NDVI）的时空变化特征，以2002年4~10月旬度变化为例，较详尽地反映草地在其生长期内各个阶段植被指数的变化，进而反映生长状况；以2002年9月的NDVI合成数据为例，对植被指数分级，分析各个级别NDVI值域在地理空间上的变化，反映各类草地在空间上的连续性和差异性。MODIS适当的时空分辨率可以较好地反映草地植被的时空变化特征。MODIS空间分辨率为250m、500m和1km，其中用于计算NDVI（归一化植被指数）的1、2波段为250m，用于计算EVI（增强型植被指数）的为1、2、3波段最低为500m，这样的空间分辨率，比以往研究常用的1.1km分辨率的AVHRR[5][6]能更详尽地反映草地的空间差异。MODIS每天上午覆盖一次，时间分辨率足以满足实时反映草地变化的要求。MODIS植被指数包括MODIS_NDVI和MODIS_EVI，本文选用比较成熟的MODIS_NDVI。MODIS-NDVI比AVHRR-NDVI先进之处在于：输入的RED和NIR是已经过大气校正的地表反射值，而且波幅更窄，避免了NIR区水汽吸收问题；MODIS不仅在发射前做了定标，而且在运行过程中可不断修正偏差，这使它在整体上比AVHRR性能稳定。因此，利用MODIS数据定期地对NDVI值进行分析，有助于对草地分布、初级生产力、草场利用和退化状况进行有效的动态监测。1.研究区域概况考虑到研究区域的代表性，选择内蒙古自治区锡林郭勒盟作为研究区，研究区包括9旗1县两市。锡林郭勒草地位于内蒙古自治区中部偏东，地处北纬41°35′～46°46′，东经111°09′～119°58′。是一个以高平原为主体、兼有多种地貌单元的草地区，地势南北高，中间低。气候类型属中温带半干旱大陆性，冬季寒冷，夏季炎热，降水不均，雨热同期[1][4]。土壤类型多样，草地资源类型广泛，覆盖着草甸草原、干草原、荒漠草原、灌木荒漠、草甸的各个亚类[7][8]，在类型上具有一定的典型性和完整性，在空间分布上具有一定的连续性。因此，选择该区，利用MODIS数据，研究其植被指数的时空变化特征，可以较详细地反映不同类草地在其生长周期内的长势情况，及各类草地生长状况在空间上的过渡和差异性。研究过程中选择苏尼特左、右旗的荒漠草原，正镶白旗、正蓝旗的沙地草原，锡林浩特市和西乌珠穆沁旗的典型草原和草甸草原草地区作为地面实测样区，以实测的草地产量、盖度、高度、土壤湿度等数据辅助分析遥感数据，为植被指数的时空特征分析提供参照信息，并可为草地类型监测、草地产量估测提供有价值的参数信息。2.数据获取与处理数据源为2002年4月～10月MODIS遥感数据和2002年5～9月地面实测数据。研究方法以MODIS植被指数（NDVI）的提取分析为主，以地面同步实测数据分析为辅。2.1MODIS数据处理及NDVI提取以2002年4～10月的MODIS数据为基础，首先对MODIS1B数据进行几何精校正，图像中心星下点校正误差小于0.1个像元，边缘小于0.3个像元，图像几何精度能较好地满足分析要求。NDVI计算选取MODIS的1、2通道，即红波段（波长为620nm～670nm）、近红外波段（波长为841nm～876nm），采用以下公式计算：NDVI=（近红外-红）/（近红外+红）为了避免MODIS数据中云的影响，用于NDVI计算分析的数据取无