不同葉面積指數遙感產品在浙江省的差異比較研究

駱月珍，潘婭英*，周玉

（1. 浙江省氣象服務中心，浙江 杭州 310017；2. 中國氣象局氣象干部培訓學院湖南分院，湖南 長沙 410125）

葉面積指數（Leaf area index，LAI）定義為單位地表面積綠葉總面積的一半[1]，影響著植被光合、呼吸、蒸騰、降水截留、能量交換等諸多生物物理過程[2]，是植被監測和眾多陸氣交互模型中的重要狀態變量或關鍵輸入[3-4]。因此，快速準確獲取長時間、大范圍的地表LAI具有重要意義。地面測量方法通常只能獲取小區域范圍的LAI，快速發展的衛星遙感技術為獲取區域或全球尺度連續時空變化的LAI提供了保障[5]。

利用遙感資料直接反演獲得的多為有效葉面積指數（effective LAI，LAIe），而非“真實”LAI，“真實”LAI=LAIe/Ω，其中，Ω為聚集度系數（表征植被冠層葉片的空間分布特征）[4]。目前已有基于不同衛星傳感器如AVHRR[6]，MODIS[7]和SPOTVEGETATION[8-9]等數據生成的LAI遙感產品。應用較為普遍的區域乃至全球尺度的LAI遙感產品包括 MODIS LAI[7,10]、GLOBMAP[6]、GIMMS[11]、GLASS LAI[12]等。

對已有LAI遙感產品開展評估，了解這些產品的不確定性是其廣泛應用的前提[13-15]。一些研究以實測LAI為基礎評估了已有的衛星LAI遙感產品在北美[16]、歐洲[17]、非洲[18]、亞洲[19]等地區不同生態系統的可靠性。國內學者近年來也開展了LAI遙感產品的比對和驗證研究工作[20-21]。如評估了MODIS LAI產品在錫林浩特草原區域[22]和呼倫貝爾草甸草原區域[23]的表現、GLASS LAI產品在錫林浩特草原的可靠性[24]。也有一些研究分析了不同LAI產品之間的差異，如向陽等[25]比較了GLASS、MODIS和CYCLOPES等LAI產品的異同；楊帆等[26]比較驗證了呼倫貝爾草甸草原的MODIS、GLASS和GEOV1等LAI產品；楊勇帥等[5]和Jin等[27]對比分析了GEOV1、GLASS和MODIS LAI產品在中國西南山區的差異；景金城等[28]還比較了MODIS和Geoland2 LAI產品在中國西南山區的表現。

以上這些研究為LAI產品的改進提供了借鑒，但我國這方面的工作多集中在內蒙古草原地區和西南山區。我國南方亞熱帶地區作為陸地生態系統的重要組成部分[29]，其碳儲量占全國總量超過65%[30]。由于氣候變化、植樹造林以及城市化等影響，南方亞熱帶地區LAI變化劇烈[4]。比較分析不同LAI遙感產品在亞熱帶地區的差異，對于進一步利用遙感手段研究該地區的物質能量循環尤為重要。浙江省地處亞熱帶氣候區，森林覆蓋率高、植被類型豐富，固碳潛力巨大，是典型的南方大尺度研究區域代表。因此，本文選擇浙江省為研究區，分析三種基于MODIS數據生成的LAI產品（MOD15 LAI、MCD15 LAI和GLASS LAI）的差異；以地面實測的LAI結合TM遙感數據生成的30 m分辨率LAI數據（LAITM）為參考，評價這三種LAI遙感數據產品在浙江省天童山常綠闊葉林的可靠性，以期為LAI遙感產品的改進提供有益參考。

1 研究區概況

本研究選擇浙江省作為研究區，浙江省（118°01′～123°10′E，27°06′～31°11′N）位于我國東南沿海長江三角洲南翼，陸域面積10.18萬 km2，下轄11個市（圖1）。浙江省地勢西南高，東北低；西南大部為山區，東北部為平原地區；丘陵山地和平原分別占全省總面積約70%和23%，素有“七山一水兩分田”之稱[31]。浙江省屬亞熱帶季風氣候，多年平均氣溫為15～18℃，多年平均年降雨總量為980～2 000 mm，年均日照時數為1 710～2 100 h[31]。浙江省植被類型以常綠闊葉林為主，此外還有闊葉針葉混交林、落葉闊葉林、針葉林、竹林等多種植被類型[32]（圖1）。第八次全國森林資源清查數據表明，浙江省森林面積601.36萬hm2，森林覆蓋率達59.07%[32]。

圖 1 浙江省地表覆被類型及天童山地區位置Fig. 1 Landcover type of Zhejiang Province and location of Tiantongshan Region

2 研究方法與數據來源

2.1 LAI遙感產品

本研究比較分析了目前應用廣泛的基于MODIS（Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer）衛星反演的LAI遙感產品，包括GLASS（Global LAnd Surface satellite）LAI、MOD15 LAI 和 MCD15 LAI產品（表1）。

表1 三種LAI遙感產品的特性Table 1 Characteristics of the three LAI products

本研究通過北京師范大學全球變化數據處理與分析中心（http://www.bnudatacenter.com/）獲取2003—2012年時間分辨率為8 d、空間分辨率為1 km的GLASS LAI產品。GLASS LAI采用多輸入—多輸出的廣義回歸神經網絡方法（GRNN）反演生成[12]。GRNN網絡利用BELMANIP站點經過預處理的MODIS地表反射率數據以及MODIS與CYCLOPES LAI產品融合后的LAI數據進行訓練[12,33]。由于在網絡訓練時采用的CYCLOPES和MODIS LAI為“真實”LAI[12,34]，所以，生成的GLASS LAI也為“真實”LAI。

基于2003—2012年MODIS Terra Collection 5反射率數據反演的LAI產品（MOD15A2）以及由MODIS Terra和Aqua組合的Collection 5反射率數據反演的LAI產品（MCD15A2）從美國宇航局地球觀測系統數據和信息系統（EOSDIS：http://reverb.echo.nasa.gov）獲取。在下文中將這兩套LAI數據產品分別稱為MOD15 LAI和MCD15 LAI。它們都是8 d合成數據，空間分辨率為1 km。MOD15 LAI和MCD15 LAI主要通過利用三維輻射傳輸模型構建的查找表反演生成[7]。當主算法失敗時，使用備用算法即利用特定地類的LAI和NDVI之間的經驗關系估算LAI[10]。由于對于每種植被類型都從葉簇和冠層尺度上考慮了聚集特性，MOD15 LAI和MCD15 LAI產品的數據亦為“真實”LAI[7]。

2.2 LAI遙感產品的評價與比較

本研究利用MRT（MODIS Reprojection Tool）對獲取的三種LAI遙感產品進行格式和投影轉換及重采樣，并結合浙江省矢量邊界進行裁剪等預處理。獲得2003—2012年覆蓋浙江省的投影為WGS84 Albers Equal Area Conic，分辨率為1 km的每8 d LAI。

為驗證LAI遙感產品的可靠性，參照CEOS（Committee Earth Observing Satellites）提出的全球中等分辨率LAI產品的驗證框架對三種LAI遙感產品進行評價[13]。本研究獲取了柳藝博等[4]生成的2009年9月份浙江天童山常綠闊葉林30 m分辨率LAI分布圖評價三種LAI遙感產品，天童山樣區位置見（圖 1）。30 m分辨率的LAI分布圖由實地觀測的LAI和與觀測時間相近的Landsat TM遙感數據生成，驗證精度達82%[4]，在下文中將該數據簡稱為LAITM。對30 m的LAITM數據進行采樣，生成1 km分辨率的LAITM，用于評價三種1 km LAI遙感數據產品。為減小混合像元對評價結果的影響，對1 km分辨率的LAITM采用以下步驟進行遴選：①利用TM影像進行監督分類生成30 m的地表覆蓋類型圖；②計算每個1 km像元內不同地表覆蓋類型的比例；③根據主導地表覆蓋類型的面積比例確定每個1 km像元的均質程度；④選擇均質程度高于75%的像元，進行三種LAI遙感產品的驗證[4]。采用R2和均方根誤差RMSE作為指標對三種LAI產品進行評價，其中RMSE計算如下，

式中：LAIIn為與TM遙感影像獲取時間最接近的GLASS、MOD15或MCD15 LAI，LAITM為經過尺度轉換生成的1 km分辨率TM LAI數據，i為第i個參與比較的像元（i=1，2，3，…，N），N為參與比較的總像元數（N=21）。

GLASS、MOD15或MCD15 LAI數據的時間分辨率為8 d，一年共有46景數據，對其進行了平滑處理。對平滑后每一年內的數據進行求平均得到每個像元的LAI年平均值，并遴選出LAI的每年最大值，用于分析2003—2012年期間三種LAI遙感產品年平均值和年最大值的空間格局及其相互差異。此外，還比較了三種LAI遙感產品的年平均值在2003—2012年期間變化趨勢的空間差異。對于每個像元，將LAI年平均值作為因變量、年份作為自變量進行線性擬合(y=ax+b)，根據擬合的線性方程斜率判斷LAI的變化趨勢[4]：

式中：n為年數（等于10）；xi代表年份，如x1為1對應2003年、x2為2對應2004年……以此類推；yi為第i年的LAI。當a大于0時，表示LAI呈上升趨勢；當a小于0，LAI呈下降趨勢。對三種LAI遙感產品在2003—2012年期間的變化趨勢均采用0.05顯著性水平檢驗其顯著性，即如果p＜0.05則表明像元年平均LAI在10年內顯著升高或顯著下降。三種LAI遙感產品區域均值變化趨勢也采用此顯著性水平檢驗方法。

3 結果與分析

3.1 天童山地區三種LAI產品評價

由三種LAI產品與LAITM比較結果可以看出，GLASS LAI產品在天童山地區表現要優于MOD15 LAI和 MCD15 LAI（ 圖 2）。GLASS LAI與LAITM具有較好的相關性（R2=0.61，p＜0.0001），而MCD15 LAI與LAITM的相關性最低（R2=0.13，p=0.10），MOD15 LAI與LAITM的相關性（R2=0.24，p＜0.05）高于MCD15 LAI，但低于 GLASS LAI。LAITM與三種LAI產品之間的RMSE也是GLASS LAI最小（RMSE=1.20 m2/m2），MOD15 LAI次 之（RMSE=1.42 m2/m2），MCD15 LAI最大（RMSE=1.63 m2/m2）。三種LAI產品在天童山森林地區均存在系統性偏差，GLASS LAI在LAI高于5.0 m2/m2時會存在低估現象，MOD15 LAI和MCD15 LAI也存在類似的低估現象但不太明顯；而在LAI小于2.0 m2/m2時，MOD15 LAI和MCD15 LAI的高估現象比較明顯。LAI遙感產品與LAITM之間的不一致性，除了與遙感產品本身的可靠性有關外，還可能與LAI觀測時間與TM影像過境的時間存在間隔、加之天童山地區地形復雜有關[4]。

圖 2 天童山地區三種LAI產品與LAITM的比較Fig. 2 Validation of the three LAI products at Tiantongshan region

3.2 年平均LAI空間格局比較

圖3為2003—2012年間三種產品年均LAI平均值及兩兩之間相互差異的空間分布。三種LAI產品的10年平均值雖呈現相似的空間格局，但GLASS LAI整體高于MOD15和MCD15 LAI。基于GLASS LAI數據的浙江省LAI的10年平均值普遍為2.5～3.0 m2/m2；高于3.0 m2/m2的地區主要分布在麗水、溫州和寧波等地；LAI的10年平均值的低值區主要分布在北部地區（如嘉興、湖州東部和杭州北部）、金華和衢州中部、以及浙江省東部，一般為1.0～1.5 m2/m2。基于MOD15 LAI數據得到的10年平均值普遍為1.5～2.0 m2/m2，高于2.5 m2/m2的地區主要分布在麗水大部、杭州東部、溫州西部和寧波南部等森林地區；在農田為主的浙江北部地區、金華和衢州中部以及浙江省東部，LAI的10年平均值一般為 0.5～1.0 m2/m2。MCD15 LAI的 10年平均值一般為2.0～2.5 m2/m2；麗水大部、杭州東部、溫州西部和寧波南部等森林地區LAI的10年平均值多高于3.0 m2/m2。

從三種LAI產品10年平均值的兩兩之間差異的空間分布可以看出，在農田地區GLASS LAI高于MOD15 LAI和MCD15 LAI，部分地區超過了2.0 m2/m2；而在森林地區，MOD15 LAI和MCD15 LAI一般比GLASS LAI高1.0 m2/m2以上，最大可達2.0 m2/m2。MOD15 LAI和 MCD15 LAI的 10年平均值差別不大，總體而言，MCD15 LAI略高于MOD15 LAI，大部分地區的兩者之差在0.4 m2/m2以內（圖3）。GLASS LAI比MOD15 LAI和MCD15 LAI低0.4 m2/m2以上的地區分別占全省面積的12.0%和17.9%，主要分布在溫州、麗水和臺州。上述三個地區GLASS LAI低于MCD15 LAI的面積比例依次為27.0%、26.7%和23.3%；GLASS LAI低于MOD15 LAI的面積比例依次為18.6%、17.1%和15.3%。MCD15 LAI與MOD15 LAI之差在±0.4 m2/m2以內的地區約占到全省面積的33.3%，其中嘉興、杭州、湖州等地所占比例都超過50%。MCD15 LAI高 出 MOD15 LAI在 0.4～1.0 m2/m2的地區約占全省面積的44.1%，其中麗水、衢州、紹興、杭州和金華地區均在50%左右。MCD15 LAI比MOD15 LAI低0.4～1.0 m2/m2的地區僅約占全省面積的12.1%，其中麗水、溫州及臺州等地區所占比例約15%，寧波、杭州、衢州及舟山在10%左右。MCD15 LAI和MOD15 LAI兩者之差超過1.0 m2/m2的地區約占全省面積的10%。

圖3 三種LAI產品的10年平均值及兩兩之間差異的空間分布Fig. 3 Spatial patterns of 10-year average of annual mean LAI of three products and the differences between each two products

3.3 年最大LAI空間格局比較

圖 4為 2003—2012年 間 GLASS、MOD15和MCD15年最大LAI的平均值及兩兩之間差異的空間分布。三種LAI產品的年最大值空間格局雖然總體相似，但GLASS LAI的年最大值一般低于MOD15和MCD15 LAI；MOD15和MCD15 LAI年最大值的大小和空間格局類似。除中部和北部農田地區外，GLASS LAI的年最大值一般為4.0～4.5 m2/m2；而MOD15和MCD15 LAI年最大值多為6.0～6.5 m2/m2。農田地區的GLASS、MOD15和MCD15 LAI的年最大值一般為3.0、4.0和4.0 m2/m2左右。

從三種LAI產品年最大值兩兩之間的差異分布圖可見（圖4），GLASS LAI年最大值在農田地區高于MOD15和MCD15 LAI；而在森林地區，GLASS LAI年最大值普遍比MOD15和MCD15 LAI低。其中，MOD15和MCD15 LAI年最大值比GLASS LAI年最大值高1.6 m2/m2的地區分別占全省面積的46.2%和49.4%；高1.2～1.6 m2/m2的地區分別占14.2%和12.8%；MOD15和MCD15 LAI年最大值與GLASS LAI年最大值差別在±1.2 m2/m2以內的地區所占比例分別為33.7%和31.9%。GLASS LAI年最大值比MOD15和MCD15 LAI年最大值高0.4 m2/m2以上的地區均不到全省的15%。MOD15和MCD15 LAI年最大值的差別不大，在全省91.7%的地區兩者差別小于±0.4 m2/m2。

三種LAI產品的年平均值和年最大值的直方圖如圖5所示。GLASS LAI年平均值的直方圖有兩個峰，分別位于 1.0～1.5 和 2.5～3.0 m2/m2，所占比例約為6%和16%；高于3.5 m2/m2的比例幾乎為0。MOD15 LAI的年平均值有三個比較集中的峰區，分別集位于 0.5～1.0、1.5-2.0 以及 3.0～3.5 m2/m2，各自所占比例約為8%、10%和4%。MCD15 LAI年平均值的直方圖形狀與MOD15 LAI接近，但峰值區位置稍稍右移（圖5a）。GLASS LAI年最大值的峰值區位于4.5 m2/m2附近，而MOD15和MCD15 LAI年最大值主要集中在6.5 m2/m2附近（圖5b）。

圖 4 三種LAI產品年最大值的10年平均值及兩兩之間差異的空間分布Fig. 4 Spatial patterns of 10-year average of annual maximum LAI of the three products and the differences between each two products

對三種LAI產品進行全省和分地區的區域統計，發現2003—2012年基于GLASS LAI年均值的全省平均為2.13 m2/m2，比MOD15（1.73 m2/m2）和MCD15 LAI（1.90 m2/m2）分別約高23%和12%（ 圖 6a）。在浙江省各個地區，2003—2012年GLASS LAI年平均值的區域平均都高于MOD15和MCD15 LAI，一般比MOD15 LAI高約0.4 m2/m2；在浙江中部嘉興、湖州、紹興、金華、衢州和寧波等地區，2003—2012年GLASS LAI年平均值的區域平均比MCD15 LAI高約0.3 m2/m2，其他地區高約0.15 m2/m2。各個地區的MCD15 LAI均值高于MOD15 LAI，大約為 0.15 m2/m2。

與LAI年平均值的差異不同，2003—2012年GLASS LAI年最大值的全省平均值為3.82 m2/m2，比 MOD15（4.90 m2/m2） 和 MCD15（4.94 m2/m2）LAI的對應值都低約30%（圖6b）。各地區GLASS LAI的年最大值的區域均值也都低于MOD15和MCD15 LAI。GLASS LAI年最大值的區域均值與MOD15 LAI對應值之差在麗水最大（1.58 m2/m2）、舟山最小（0.37 m2/m2），在其他地區約為1.0 m2/m2。GLASS LAI年最大值的區域均值與MCD15 LAI對應值之差也是在麗水最大（1.62 m2/m2）、舟山最小（0.50 m2/m2），在其他地區約為 1.0 m2/m2。2003—2012年MCD15 LAI年最大值的區域平均值在各個地區都高于MOD15 LAI，但差異不大，除嘉興地區（0.18 m2/m2）外，其他地區的兩者差異僅為0.05 m2/m2左右。

圖 5 2003—2012年三種LAI產品的年平均值和年最大值Fig. 5 Annual mean LAI and annual maximum LAI for the three LAI products during 2003—2012

圖 6 2003—2012年LAI年平均值和年最大值的區域均值Fig. 6 Regional averages of annual mean LAI and annual maximum LAI during 2003—2012

3.4 三種LAI產品的變化趨勢比較

在2003—2012年期間，三種LAI遙感產品年平均值的變化趨勢空間差異顯著（圖7）。GLASS LAI顯著升高和下降的區域面積接近，分別占全省的16.6%和14.7%。GLASS LAI年平均值下降幅度較大的地區主要分布在北部的湖州、嘉興、杭州及寧波的部分地區，下降超過0.05 m2/m2；GLASS LAI年平均值升高的地區則主要分布在中部的金華、衢州以及麗水北部的部分地區，速率大于0.04 m2/m2。與GLASS LAI不同，MOD15 LAI年平均值在全省21.8%的地區下降明顯，顯著升高的地區僅占1.2%（圖7，9）。MOD15 LAI年平均值除在GLASS LAI下降的地區也呈現下降趨勢外，在南部的麗水、溫州及臺州等地區也呈現明顯的下降趨勢，下降速率大于0.05 m2/m2。MCD15 LAI呈顯著升高和下降趨勢的面積比例分別為4.0%和13.7%（圖7，9）。在MOD15 LAI明顯下降的湖州、嘉興和寧波以及杭州北部等地區，MCD15 LAI的降幅和面積都有所減小。在衢州、金華、麗水北部和紹興南部的零星地區，MCD15 LAI略有升高，一般為0.02～0.03 m2/m2。

基于三種LAI產品的2003—2012年浙江省年平均LAI隨時間變化的特征有所差異（圖8）。在此期間，GLASS LAI全省平均值的年際波動較大，但未表現出明顯變化趨勢；MOD15 LAI全省平均值呈現較為明顯的下降趨勢，速率為0.02 m2/m2（p=0.06）；MCD15 LAI全省平均值的變化趨勢介于GLASS和MOD15 LAI，呈現不顯著的下降趨勢。

圖 7 三種LAI遙感產品年平均值在2003—2012年期間的變化趨勢Fig. 7 Change trends of annual means of three LAI products during 2003—2012.注：未通過0.05顯著性檢驗的區域用灰色表示

圖 8 2003—2012年浙江省LAI年平均值變化趨勢Fig. 8 Changes of provincial average of mean annual LAI in Zhejiang Province during 2003—2012

進一步統計三種LAI遙感產品在浙江省不同地區顯著升高和下降的面積比例（圖9），發現三種LAI遙感產品變化趨勢的區域間差異很大。GLASS LAI呈現下降趨勢的面積比例在嘉興最高（39.9%），其次為湖州（37.6%）、寧波（30.1%）、杭州（19.1%）、紹興（13.4%）和臺州（12.2%）；在金華、衢州和麗水等地區，GLASS LAI呈現下降趨勢的面積比例約為5%左右。GLASS LAI呈現升高趨勢的面積比例在衢州最高（27.5%），其次為金華（22.8%）和紹興（22.4%）；GLASS LAI呈現升高趨勢的面積比例在臺州和舟山約為20%；在杭州、溫州和寧波為10%～15%。MOD15 LAI呈現升高趨勢的面積比例在所有地區都小于5%；而MOD15 LAI呈現下降趨勢的面積比例在嘉興達到50.1%、其次為湖州（45.2%）和寧波（37.9%）；在杭州、臺州和溫州，MOD15 LAI呈現下降趨勢的面積比例均達到24%左右；其他地區，MOD15 LAI呈現下降趨勢的面積比例為10%～15%。相比GLASS和MOD15 LAI，MCD15 LAI呈現下降趨勢的面積比例在嘉興為37.6%、其次為湖州（33.9%）和寧波（26.8%）；在杭州和臺州，MCD15 LAI呈現下降趨勢的面積比例占約15%；在其他地區，MCD15 LAI呈現下降趨勢的面積比例為4%～10%。MCD15 LAI呈現升高趨勢的面積比例在舟山為8.8%、其次為衢州（8.3%）、紹興（7.0%）和金華（6.6%）；其他地區低于5%。

圖 9 2003—2012年浙江省LAI年平均值顯著變化的面積比例Fig. 9 Area ratios with significant changing trends of annual mean LAI in Zhejiang Province during 2003—2012

4 討論

本文比較了三種基于MODIS數據生成的LAI產 品（MOD15 LAI、MCD15 LAI和 GLASS LAI）在浙江省的空間格局和變化趨勢。結果表明，三種LAI遙感產品在大小、空間格局及變化趨勢上均存在顯著差異。已有研究也表明，不同LAI遙感產品在大小和空間格局上表現出很大差異[14,35-36]，基于MODIS Terra和Aqua組合數據生成的MCD15 LAI產品與僅基于Terra或Aqua數據生成的LAI相比，具有更高的空間覆蓋度和精度[37]。GLASS LAI與MODIS LAI產品的可靠性在不同地區存在差異：Xiao等[12]研究發現GLASS LAI比MODIS LAI質量有所提高；而Jin等[27]研究表明GLASS LAI在中國西南山區的表現略差于MODIS；Liu等[15]最近研究結果指出，GLASS LAI在森林可靠性略優于MODIS LAI；本研究在天童山地區比較結果也表明，GLASS LAI在森林表現要優于MODIS LAI。

本研究以LAITM作為“橋梁”[4]評價了三種LAI遙感產品。需要指出，LAI遙感產品與實測LAI之間存在尺度不匹配問題，特別在空間異質性較大的地區。另外，LAITM是基于TM光譜反射率構建的植被指數和實測LAI建立的統計關系估算得到，三種LAI遙感產品與LAITM的差異除產品本身外，還可能歸因于LAITM空間分布圖的不確定性。本研究僅在天童山常綠闊葉林地區對三種LAI遙感產品進行了評價，未來需要在更多具有代表性的生態系統開展LAI遙感產品的評價工作。另外，開展長時間的地面LAI連續觀測也將有助于評估不同LAI產品的季節和年際變化特征[4,15]。

LAI遙感產品不確定性來源包括輸入地表反射率和植被類型數據以及反演算法等[38-39]。本研究所比較的三種LAI遙感產品采用了相同的地表反射率數據，其差異可能主要歸因于反演算法和植被類型處理方面的不同[15]。MOD15 LAI和MCD15 LAI的主要算法采用基于三維輻射傳輸模型模擬的查找表反演LAI，而其備用算法則基于LAI和NDVI之間關系估算LAI。GLASS LAI根據MODIS和CYCLOPES LAI產品融合的LAI、采用GRNN訓練生成。作為LAI產品不確定性的重要來源，植被類型數據所導致的LAI反演差異可達15%～50%[40-41]。高質量、一致性的地表反射率和植被類型數據、良好的反演算法將有效提升LAI遙感產品的精度。

本研究比較的三種LAI遙感產品采用了不同的聚集度系數參數化方案，這也會導致這些產品之間的差異[15]。MOD15和MCD15 LAI考慮了樹冠和冠層尺度的聚集效應，而GLASS LAI采用了隨植被類型變化的聚集度系數。聚集度系數存在時空變化，僅根據植被類型進行聚集度系數的賦值會導致“真實”LAI的不確定性。近年來，一些研究利用POLDER、MODIS和MISR數據生成了較高空間分辨率的區域和全球聚集度系數產品[42-44]。將這些柵格化的聚集度系數數據應用于LAI反演，將進一步提高LAI遙感產品的可靠性。

5 結論

本研究比較了2003—2012年期間三種基于MODIS數據生成的LAI產品（MOD15 LAI、MCD15 LAI和GLASS LAI）在浙江省的大小、空間格局及變化趨勢等，以地面觀測的LAI結合TM遙感數據生成的30 m分辨率LAI數據（LAITM）為參考，評價了三種LAI遙感產品在浙江省天童山地區常綠闊葉林的可靠性，主要結論如下：

1）GLASS LAI在天童山常綠闊葉林的表現優于 MOD15 LAI和MCD15 LAI，GLASS LAI與 LAITM具有較好的相關性（R2=0.61，RMSE=1.20 m2/m2），而另外兩種LAI遙感產品與LAITM的一致性較差。

2）基于GLASS LAI得到的浙江省LAI年平均值（2.13 m2/m2）分別比MOD15 LAI和MCD15 LAI高約23%和12%；而GLASS LAI年最大值的10年平均值（3.82 m2/m2）比MOD15 LAI和MCD15 LAI的值都偏低約30%。

3）GLASS LAI在浙江省顯著升高和下降的面積比例分別為16.6%和14.7%；MOD15 LAI和MCD15 LAI分別在全省21.8%和13.7%的地區下降明顯，分別僅在全省1.2%和4.0%的地區明顯升高。

4）GLASS LAI全省平均值在2003—2012年期間具有較大的年際波動，但趨勢不明顯；MCD15 LAI略有下降；而MOD15 LAI呈現較為明顯的下降趨勢（0.02 m2/m2，p=0.06）。