Улучшенный индекс растительности

2011 г. Расширенный индекс растительности на основе данных MODIS Terra

Усовершенствованный индекс растительности ( EVI ) — это «оптимизированный» индекс растительности , разработанный для усиления сигнала растительности с улучшенной чувствительностью в регионах с высокой биомассой и улучшенным мониторингом растительности за счет развязки фонового сигнала полога и снижения влияния атмосферы. EVI вычисляется по следующей формуле: ^[1]

${\displaystyle {\text{EVI}}=G\times {\frac {({\text{NIR}}-{\text{Red}})}{({\text{NIR}}+C_{1}\times {\text{Red}}-C_{2}\times {\text{Blue}}+L)}}}$

где:

• Ближний ИК , красный и синий цвета — это отражательная способность поверхности , скорректированная с учетом атмосферных изменений и частично скорректированная с учетом атмосферных изменений (поглощение Рэлея и озона).
• L — это корректировка фона полога, которая учитывает нелинейный, дифференциальный перенос ближнего ИК-излучения и красного излучения через полог, и
• C ₁ , C ₂ — коэффициенты сопротивления аэрозолю , в которых синяя полоса используется для коррекции влияния аэрозоля в красной полосе.
• G — коэффициент усиления.

Коэффициенты, принятые в алгоритме MODIS-EVI, следующие: L=1, C1 ₌ 6, C2 ₌ 7,5 и G = 2,5.

В то время как индекс нормализованной разницы вегетации (NDVI) чувствителен к хлорофиллу , EVI более чувствителен к структурным изменениям полога, включая индекс листовой поверхности (LAI), тип полога, физиогномику растений и архитектуру полога. Два индекса вегетации дополняют друг друга в глобальных исследованиях растительности и улучшают обнаружение изменений в растительности и извлечение биофизических параметров полога. ^[2]

Другое различие между нормализованным индексом разности растительности (NDVI) и EVI заключается в том, что при наличии снега NDVI уменьшается, а EVI увеличивается (Huete, 2002). ^[1]

Начиная с 2000 года и после запуска двух датчиков MODIS на спутниках Terra и Aqua NASA , EVI был принят в качестве стандартного продукта NASA и стал чрезвычайно популярен среди пользователей из-за его способности устранять фоновые и атмосферные шумы, а также его ненасыщенности, типичной проблемы NDVI . ^[3] В настоящее время EVI распространяется бесплатно USGS LP DAAC. ^[4]

Двухдиапазонный ЭВИ

Две причины побуждают искать двухдиапазонный ЭВИ:

1. Продление EVI назад во времени с использованием записи AVHRR. Датчики AVHRR не имеют синего диапазона, поэтому использование трехполосной версии EVI невозможно. Это может потенциально привести к 30-летней записи EVI, которая дополнит запись NDVI.
2. Синий диапазон всегда был проблемным, и его отношение сигнал/шум (S/N) было довольно низким. Это в основном связано с природой отраженной энергии в этой части спектра над сушей, которая чрезвычайно низка.

Кроме того, изначальной мотивацией для включения синего диапазона (NDVI использует только ближний ИК и красный) в 1990-х годах было снижение помех от атмосферных аэрозолей. ^[5] Однако с тех пор атмосферная корректировка уровня датчика существенно улучшилась, минимизировав незначительное влияние синего диапазона на точность. ^[6]

Мы будем называть двухполосный EVI "EVI2", а трехполосный EVI просто "EVI". Существует ряд подходов EVI2; один из подходов Цзяна и др. 2008 года: ^[7]

• Определим EVI2 как двухполосный индекс в форме

${\displaystyle {\text{EVI2}}=f({\text{Red}},{\text{NIR}})=G\times {({\text{NIR}}-{\text{Red}}) \over (L+{\text{NIR}}+C\times {\text{Red}})}}$

• Найдите коэффициенты G, L и C (органический), чтобы минимизировать разницу между EVI2 и EVI. Они играют ту же роль, что и аналогичные факторы в EVI, но на самом деле не основаны на физике, а найдены с помощью математики.
  • Это приводит к множеству (бесконечных) решений, но для получения наилучших коэффициентов на решение можно наложить несколько (отчасти основанных на физике) условий.
• С данными MODIS мы имеем ^[7]

${\displaystyle {\text{EVI2}}=2.5\times {({\text{NIR}}-{\text{Red}}) \over ({\text{NIR}}+2.4*{\text{Red}}+1)}}$

EVI2 Цзяна имеет наилучшее сходство с 3-полосным EVI, особенно когда атмосферные эффекты незначительны и качество данных хорошее. EVI2 может использоваться для датчиков без синей полосы, таких как Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), и может выявлять различную динамику растительности по сравнению с текущим набором данных AVHRR NDVI. ^[7]

Существуют и другие EVI2, одним из которых является Miura 2008 для ASTER:

${\displaystyle {\text{EVI2}}=2.4\times {({\text{NIR}}-{\text{Red}}) \over ({\text{NIR}}+{\text{Red}}+1)}}$

Датчики ASTER имеют другой спектральный диапазон по сравнению с датчиками MODIS. ^[8]

Применение ИЭУ

Пример полезности EVI был представлен Хьюэте и др. (2006). ^[9] Ранее считалось, что влажные леса Амазонки имеют монотонный вегетационный период, в котором не наблюдается особой сезонности роста растений. Используя продукт MODIS EVI, Хьюэте и др. показали, что в лесах Амазонки наблюдается отчетливое увеличение роста в сухой сезон. Это явление имеет значение для нашего понимания цикла углерода и стоков в регионе, хотя неясно, является ли это давней закономерностью или возникающим сдвигом, связанным с изменением климата.

Ссылки

1. A. Huete, K. Didan, T. Miura, EP Rodriguez, X. Gao, LG Ferreira. Обзор радиометрических и биофизических характеристик индексов растительности MODIS. Дистанционное зондирование окружающей среды 83(2002) 195-213 doi :10.1016/S0034-4257(02)00096-2.
2. "Архивная копия". Архивировано из оригинала 2006-09-02 . Получено 2006-12-19 .{{cite web}}: CS1 maint: архивная копия как заголовок ( ссылка )
3. "Архивная копия". Архивировано из оригинала 2006-09-02 . Получено 2006-12-19 .{{cite web}}: CS1 maint: архивная копия как заголовок ( ссылка )
4. "Lp Daac". Архивировано из оригинала 2006-12-19 . Получено 2006-12-19 .
5. "Индекс атмосферной устойчивости растений (ARVI) для EOS-MODIS".
6. «ЭВИ из первых принципов».
7. Jiang, Z; Huete, A; Didan, K; Miura, T (2008), «Разработка двухполосного улучшенного индекса растительности без синей полосы», Remote Sensing of Environment , 112 (10): 3833–3845, Bibcode : 2008RSEnv.112.3833J, doi : 10.1016/j.rse.2008.06.006
8. Миура, Т; Ёсиока, Х; Фудзивара, К; Ямамото, Х (8 апреля 2008 г.). «Сравнение продуктов поверхностного отражения и индекса растительности ASTER и MODIS для синергетических приложений для мониторинга природных ресурсов». Датчики (Базель, Швейцария) . 8 (4): 2480–2499. Bibcode : 2008Senso...8.2480M. doi : 10.3390/s8042480 . PMC 3673426. PMID  27879830 . 
9. Уэте, Альфредо Р.; Дидан, Камель; Симабукуро, Ёсио Э.; Ратана, Пиячат; Салеска, Скотт Р.; Хутира, Люси Р.; Ян, Венце; Немани, Рамакришна Р.; Минени, Ранга (2006). «Тропические леса Амазонки зеленеют от солнечного света в засушливый сезон». Письма о геофизических исследованиях . 33 (6). Бибкод : 2006GeoRL..33.6405H. дои : 10.1029/2005GL025583 . S2CID  6230227.

• Ким, Й., Хюте, А. Р., Миура, Т., Цзян, З. (2010). Спектральная совместимость индексов растительности между датчиками: анализ разложения полосы с данными Hyperion, J. Appl. Remote Sens, 4(1), 043520, {{doi:10.1117/1.3400635}}.

Внешние ссылки

• Группа земной биофизики и дистанционного зондирования в Университете Аризоны
• Распределенный активный архивный центр по обработке земельных ресурсов USGS
• Пакет продуктов MODIS Vegetation
• MODIS НАЦИОНАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПО АЭРОНАВТИКЕ И КОСМИЧЕСКОМУ ИССЛЕДОВАНИЮ