山地植被生態(tài)參量遙感反演建模及其表征能力研究則是山地定量遙感亟需突破的關(guān)鍵科學(xué)問題。在國家自然科學(xué)基金、國家重點研發(fā)計劃等的持續(xù)支持下，成都山地所“山地定量遙感”研究團(tuán)隊在山地生態(tài)參量遙感同化反演模型與遙感產(chǎn)品驗證方面取得了新進(jìn)展。 

　　提出了聯(lián)合無線傳感網(wǎng)技術(shù)和時空融合算法的時間連續(xù)真值圖構(gòu)建方法，為遙感產(chǎn)品的時空表征能力評估提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。該方法不僅可以高效便捷地獲取時間連續(xù)的地面觀測數(shù)據(jù)，還有利于獲取與地面觀測匹配的時間連續(xù)的高分辨率遙感影像；通過建立遙感觀測與LAI間的轉(zhuǎn)換模型，得到時間連續(xù)的LAI參考真值圖，為遙感產(chǎn)品質(zhì)量評估提供驗證數(shù)據(jù)。 

　　采用交叉驗證和直接驗證方法，對比研究MODIS和GLASS LAI兩個遙感產(chǎn)品，考慮我國西南地區(qū)復(fù)雜地形特征，分別從定性和定量兩個角度評價了LAI產(chǎn)品在復(fù)雜山區(qū)的時空分布特征及精度。研究發(fā)現(xiàn)，LAI產(chǎn)品質(zhì)量易受地形影響，山區(qū)不同LAI產(chǎn)品季相表征差異顯著，已有產(chǎn)品無法準(zhǔn)確提取低山丘陵區(qū)作物物候特征。與LAI參考“真值”相比，產(chǎn)品在山區(qū)的驗證精度較差，還有待進(jìn)一步提高。 

　　針對已有LAI遙感產(chǎn)品精度低以及LAI反演結(jié)果時間不連續(xù)等問題，借助數(shù)據(jù)同化方法，將時間序列MODIS遙感觀測與CERES-Maize作物模型相耦合，設(shè)計了時間序列LAI遙感同化反演方案。研究表明，耦合遙感觀測與生態(tài)模型能夠生成時空連續(xù)的LAI數(shù)據(jù)集；相比LAI遙感產(chǎn)品、遙感反演的LAI以及CERES-Maize模型模擬的LAI，同化后的LAI估算精度有明顯改善。 

　　以上成果分別發(fā)表于Agricultural and Forest Meteorology、European Journal of Agronomy等國際TOP期刊。 

　　全文鏈接如下： 

　　http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168192316307031 

　　http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303243416301842

　　http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1161030116300697

　　聯(lián)合無線傳感網(wǎng)和時空融合技術(shù)生成的時間連續(xù)真值圖

　　MODIS LAI、GLASS LAI與地面站點實測LAI頻率直方圖對比

　　基于遙感觀測與CERES-Maize模型同化的時間序列LAI估算結(jié)果