Google Earth Engine(GEE)——使用GEE平台实现全球森林生物量的估算(MODIS数据为例)
本文提出了一个处理链,利用谷歌地球引擎(GEE)云平台的能力,从15年的MODIS数据中推导出全球叶面积指数(LAI)、光合有效辐射吸收分数(FAPAR)、植被覆盖分数(FVC)和冠层含水量(CWC)地图。检索链是基于一种混合方法,将PROSAIL辐射传输模型(RTM)与随机森林(RF)回归进行倒置。这项工作的一个主要特点是实施了一个检索链,利用全球和气候数据记录(CDR)的MODIS表面反射率和LAI/FAPAR数据集的GEE能力,允许以前所未有的及时性对生物物理变量进行全球估算。我们将大量的全球叶片性状测量汇编(TRY)与GEE摄取的大量遥感数据结合起来,后者是所考虑的RTM的更现实的叶片参数化的基线。此外,拟议的检索链包括对FVC和CWC的估计,这些数据在操作上并不为MODIS传感器所产生。通过与GEE中的MODIS LAI/FAPAR产品相互比较,在BELMANIP2.1站点网络上验证了所得出的全球估计值。总的来说,检索链与参考的MODIS产品表现出极大的一致性(LAI的R2=0.87,RMSE=0.54 m2/m2,ME=0.03 m2/m2;FAPAR的R2=0.92,RMSE=0.09,ME=0.05)。按土地覆盖类型分析的结果显示,我们的检索结果与MODIS参考估计值之间的相关性最低(LAI和FAPAR分别为R2=0.42和R2=0.41),为常绿阔叶林。这些差异可能主要归因于文献中不同的产品定义。所提供的结果证明,GEE是一个适用于全球生物物理变量检索的高性能处理工具,可用于广泛的应用。
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