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(wèn)題。在國家自然科學(xué)基金、國家重點(diǎn)研發(fā)計劃等的持續支持下，成都山地所“山地定量遙感”研究團隊在山地生態(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(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)技術(shù)和時(shí)空融合算法的時(shí)間連續真值圖構建方法，為遙感產(chǎn)品的時(shí)空表征能力評估提供了基礎數據。該方法不僅可以高效便捷地獲取時(shí)間連續的地面觀(guān)測數據，還有利于獲取與地面觀(guān)測匹配的時(shí)間連續的高分辨率遙感影像；通過(guò)建立遙感觀(guān)測與LAI間的轉換模型，得到時(shí)間連續的LAI參考真值圖，為遙感產(chǎn)品質(zhì)量評估提供驗證數據。 

　　采用交叉驗證和直接驗證方法，對比研究MODIS和GLASS LAI兩個(gè)遙感產(chǎn)品，考慮我國西南地區復雜地形特征，分別從定性和定量?jì)蓚€(gè)角度評價(jià)了LAI產(chǎn)品在復雜山區的時(shí)空分布特征及精度。研究發(fā)現，LAI產(chǎn)品質(zhì)量易受地形影響，山區不同LAI產(chǎn)品季相表征差異顯著(zhù)，已有產(chǎn)品無(wú)法準確提取低山丘陵區作物物候特征。與LAI參考“真值”相比，產(chǎn)品在山區的驗證精度較差，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反演結果時(shí)間不連續等問(wèn)題，借助數據同化方法，將時(shí)間序列MODIS遙感觀(guān)測與CERES-Maize作物模型相耦合，設計了時(shí)間序列LAI遙感同化反演方案。研究表明，耦合遙感觀(guān)測與生態(tài)模型能夠生成時(shí)空連續的LAI數據集；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A(yíng)gricultural 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(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)和時(shí)空融合技術(shù)生成的時(shí)間連續真值圖

　　MODIS LAI、GLASS LAI與地面站點(diǎn)實(shí)測LAI頻率直方圖對比

　　基于遙感觀(guān)測與CERES-Maize模型同化的時(shí)間序列LAI估算結果