武汉大学在Nature子刊推出最新全球长时间序列植被指数产品
2024/1/24 16:14:39 阅读:35 发布者:
文章信息
文章标题:Improved global 250m 8-day NDVI and EVI products from 2000-2021 using the LSTM model
发表期刊:《Scientific data》
影响因子:9.8
第一单位:武汉大学
在线日期:2023年11月04日
文章摘要
归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)等卫星植被指数(VI)产品已得到广泛应用。然而,它们受到云层和其他因素的严重污染,并提供了地表植被状况的错误信号。在这项研究中,使用长短期记忆(LSTM)神经网络方法根据中分辨率成像光谱仪(MODIS)表面反射率数据开发了2000年至2021年新的全球无缝空间分辨率250m、时间分辨率八天的NDVI和EVI产品。构建高质量的全球代表性时间序列 VI 样本,结合使用 Savitzky-Golay 滤波器 (SG)、全球陆地和地表卫星 (GLASS) 叶面积指数 (LAI) 拟合和上包络方法来训练模型。为了评估所提出的方法和 250m VI 产品,使用 MODIS VI 产品 (MOD13Q1) 与四种广泛使用的 VI 重建方法进行相互比较。假设高质量的MODIS VI数据代表真实值,LSTM模型生成的NDVI和EVI的均方根误差(RMSE)分别为0.0734和0.0509。
转自:“生态遥感前沿”微信公众号
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