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植被指数研究进展:从AVHRR-NDVI到MODIS-EVI

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目前应用广泛的植被指数AVHRR-NDVI仍有一些缺陷,主要表现在:(1)在植被高覆盖区容易饱和,这除了红光通道就容易饱和外,主要是基于NIR/Red比值的NDVI算式本身存在容易饱和的缺陷;(2)没有考虑树冠背景对植被指数的影响;(3) NDVI的比值算式和最大值合成算法(MVC)确实消除了某些内部和外部噪音,但最终的合成产品仍然有较多噪音;(4)MVC不能确保选择最小视角内的最佳像元.所有这些AVHRR-NDVI的局限性,在基于"中分辨率成像光谱仪(MODIS)"的"增强型植被指数(EVI)"产品中,都有不同程度改善.MODIS-EVI改善表现在:(1)大气校正包括大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧,而AVHRR-NDVI仅对瑞利散射和臭氧吸收做了校正;这样MODIS-EVI可以不采用基于比值的方法,因为比值算式是以植被指数饱和为代价来减少大气影响;(2)根据蓝光和红光对气溶胶散射存在差异的原理,采用"抗大气植被指数(ARVI)对残留气溶胶做进一步的处理;(3)采用"土壤调节植被指数(SAVI)"减弱了树冠背景土壤变化对植被指数的影响;(4)综合ARVI 和SAVI的理论基础,形成"增强型植被指数(EVI)",它可以同时减少来自大气和土壤噪音的影响;(5)采用"限定视角内最大值合成法(CV-MVC)",选择最小视角内的最佳像元,此外,目前正在试验的"双向反射分布函数(BRDF)合成法",首先把不同视角换算为星下点像元反射值,然后采用CV-MVC合成,目的是进一步提高EVI 对植被季节性变化的敏感性.总之,MODIS-EVI 使植被指数与不同覆盖程度植被的线性关系得到明显改善,尤其在高覆盖区表现良好.
From AVHRR-NDVI to MODIS-EVI: Advances in vegetation index research

王正兴、刘闯、HUETE Alfredo

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中国科学院地理科学与资源研究所全球变化信息研究中心,北京,100101

Department Soil, Water and Environmental Science, University of Arizona, Tucson, Arizona 85721 USA

AVHRR-NDVI 中分辨率成像光谱仪 MODIS 增强型植被指数 EVI

中国科学院知识创新工程项目

CX10G-E01-07-01

2003

生态学报
中国生态学学会,中国科学院生态环境研究中心

生态学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.191
ISSN：1000-0933
年,卷(期)：2003.23(5)
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