植被生产力遥感估算中的尺度转换研究

Spatial representativeness of ground observed carbon flux and scale mismatch between ground observation and remote sensing data are important issues to be addressed in the validation of vegetation productivity model. Meanwhile, because of the spatial heterogeneity of the land surface and the nonlinear response of the model to parameters, there are differences and scale effects between vegetation productivity estimated from different spatial resolution remote sensing data. The study of scaling and scale effects of remotely sensed vegetation productivity can provide a scientific basis for the carbon cycle research and ecological environment evaluation. The main contents of this project are: (1) Study the spatial representativeness of carbon flux observation data through footprint analysis, and validate the remotely sensed vegetation productivity through the upscaling of ground observation and fine spatial resolution remote sensing data. (2) Analyze the scale effects between vegetation productivity results estimated from different spatial resolution remote sensing data. Taking into account of the spatial heterogeneity of vegetation types, vegetation growth and topography, build heterogeneity index to correct the scale effect of coarse-resolution vegetation productivity results. (3) Study the method of downscaling of vegetation productivity products by combining low spatial, high temporal resolution of vegetation productivity products and high spatial resolution remote sensing data, and achieve high spatial and temporal resolution vegetation productivity products. (4) Estimate the vegetation productivity during recent 30 years in China and analyze the spatial and temporal change characteristics.

地面碳通量观测数据的空间代表性及其与遥感数据的空间尺度不匹配问题，是植被生产力模型真实性检验需解决的重要问题，同时，由于地表的空间异质性及模型对参数的非线性响应，导致了不同分辨率植被生产力遥感估算结果间的差异，存在尺度效应。本项目将结合足迹分析方法，进行地面碳通量观测数据的空间代表性分析，并通过地面数据及不同分辨率遥感产品间的尺度转换研究，实现像元尺度植被生产力产品的检验；研究不同分辨率植被生产力遥感产品间的尺度效应，考虑下垫面植被类型的空间异质性、植被长势及地形所导致的气候要素分布不均一性，构建地物异质性指标，研究低分辨率植被生产力产品的尺度效应校正方法；结合低空间、高时间分辨率的植被生产力产品及高空间分辨率遥感数据，开展植被生产力产品降尺度研究，实现高时空分辨率植被生产力产品的生产；在此基础上，开展中国区域近三十年来植被生产力模拟及时空变化分析，为碳循环研究及生态环境评价提供科学依据。

项目针对植被生产力模型真实性检验中地面碳通量观测数据的空间代表性问题，不同空间分辨率植被生产力产品的尺度效应问题，以及区域生态环境监测对不同时空尺度植被生产力产品的需求，重点开展了如下研究：. （1）黑河流域不同下垫面碳通量观测数据空间代表性及尺度扩展研究。利用黑河流域不同下垫面碳通量观测数据，分析了农田、草地、湿地、荒漠、林地等不同下垫面碳通量、总初级生产力（GPP） 及光能利用率的变化规律；利用足迹分析方法，研究了地面GPP观测数据的空间代表性；结合遥感数据与地面碳通量观测数据，构建了黑河流域GPP尺度扩展模型，生产了黑河流域GPP产品，并对MODIS GPP官方产品进行了验证。. （2）不同分辨率遥感植被生产力产品尺度效应研究。构建了基于中高分辨率卫星遥感数据的植被净初级生产力（NPP）估算模型，并利用HJ-1星数据，估算了黑河流域30m分辨率的NPP；在此基础上，模拟研究了不同分辨率遥感数据估算NPP的尺度效应，定量分析了植被类型和地形空间异质性对不同尺度植被生产力估算结果的影响；在此基础了，构建了地物异质性指标及尺度校正因子，对低分辨率NPP产品进行尺度效应校正，提高了低分辨率NPP产品精度及不同尺度产品间的一致性。. （3）植被生产力产品降尺度研究。高空间分辨率卫星遥感数据时间分辨率低，低空间分辨率卫星遥感数据时间分辨率高，两种数据相结合有助于生产高时空分辨率植被生产力产品。项目以高分辨率卫星遥感数据TM数据和中低分辨率时间序列的MODIS遥感产品为例，基于遥感数据融合时空自适应模型(STARFM)，结合自主研发的植被生产力模型，研究了基于降尺度的高时空分辨率植被生产力产品生成方法，生产了黑河流域研究区每8天、30m分辨率的GPP、NPP产品，并检验了降尺度方法的有效性。. （4）中国区域近三十年来植被生产力模拟及时空变化分析。利用北京师范大学自主生产的1982-2012年GLASS LAI、FPAR遥感数据产品，结合项目组研发的植被生产力模型，生产了我国1982-2012年每8天、5km及2000-2014年每8天、1km分辨率的GPP、NPP产品，分析了我国NPP时空变化格局及与温度、降水间的相互关系。