GLASSLAI產品用戶使用手冊(初稿)

1、GLASS LAI產品用戶使用手冊1. GLASS LAI算法描述本文介紹了集成時間序列的遙感觀測數據，生產時空連續(xù)的長時間序列的全球葉面積指數（LAI）產品的算法。該算法主要包括現(xiàn)有多種LAI產品的融合模塊和集成時間序列數據的LAI反演模塊?，F(xiàn)有LAI產品的融合模塊基于不同傳感器LAI產品的不確定性，對2001年2003年的MODIS和VEGETATION等傳感數據的LAI產品進行融合。LAI反演模塊利用LAI產品的融合結果和預處理后的MODIS地表反射率數據，構造神經網絡的訓練數據集，以時間序列的MODIS地表反射率作為輸入數據，利用訓練好的神經網絡反演LAI。利用2009年MODIS h

2、11v05的地表反射率數據對算法進行了測試。初步結果表明該算法可以反演得到時間序列上平滑連續(xù)的LAI。下一步將通過與地面測量數據和現(xiàn)有LAI全球產品進行比較分析，對GLASS LAI產品進行廣泛的驗證。2 算法輸入輸出說明GLASS的LAI反演算法流程如圖1所示。程序初始化后讀入地表分類數據和預處理的地表反射率數據，運行GRNN模塊反演得到LAI，并設置相應的QC，然后將LAI/QC數據寫入HDF文件。圖1 程序設計流程圖程序的輸入數據包括分類數據和預處理的反射率數據，相關的信息見表1。輸入的分類數據為unsigned char型，數據大小為12001200，空間分辨率為1km；輸入的反射率數

3、據包括紅光和近紅外兩個波段，數據類型均為short型，數據大小為24002400，空間分辨率為500m，時間分辨率為8天。表1 GLASS的LAI反演程序輸入數據信息地表分類數據數據名數據類型數據大小Land coverunsigned char12001200預處理的反射率數據，8天時間分辨率數據名數據類型數據大小Redshort24002400NIRshort24002400GLASS LAI產品的輸出信息見表2，包括LAI及其對應的QC信息，數據類型均為8位的無符號整型，數據大小為12001200。GLASS LAI產品為空間分辨率為1km，時間分辨率為8天。表2 GLASS LAI產品

4、信息GLASS LAI，8天時間分辨率數據名數據類型數據大小LAI_1kmunsigned char12001200LAI_1km_QCunsigned char120012003 GLASS LAI產品文件格式GLASS LAI產品采用HDF-EOS文件格式存檔。事實上，HDF-EOS已成為EOSDIS數據生產和存檔的標準格式，專門用于存儲EOS數據。除了HDF 的6種數據類型外，HDF-EOS還支持另外3種數據類型：點、條帶、網格。HDF-EOS文件的內容可以通過地理坐標和時間查詢, 每HDF-EOS文件都包括元數據，它對于科學研究和用戶訪問EOS數據提供了便利條件。所有能夠讀取標準的HD

5、F文件的工具都可以讀取HDF-EOS文件。3.1 投影方式GLASS LAI產品采用與MODIS產品一致的ISIN投影方式，如圖2所示。圖2 GLASS LAI投影方式 (/MODLAND_grid.htm)3.2 科學數據集GLASS LAI產品包括兩個科學數據集，每個數據集的大小為12001200，數據類型均為8位的無符號整型（unsigned char），取值范圍在0至255之間。其中HDF文件中保存的LAI像素值為LAI值與比例因子的乘積，而HDF文件中保存的QC為整數，沒有比例因子，見表3。表3 GLASS LAI產品數據信息數據名數據類型比例因子有效值范圍LAI_1kmunsign

6、ed char0.10，100LAI_1km_QCunsigned char無0，2553.2.1局部屬性LAI數據集的局部屬性包括：比例因子有效值范圍填充值3.2.2 元數據數據集的元數據信息主要包括左上角和右下角的坐標、投影轉換信息，具體如下：GLASS LAI version 1.0XDim = 1200, YDim = 1200UpperLeftPointMtrs = (10007554.677000, 3335851.559000)LowerRightPointMtrs = (11119505.196667, 2223901.039333)Projection = GCTP_SNSO

7、IDProjParams = (6371007.181,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)SphereCode = -13.2.3 填充值屬性 LAI產品的填充值屬性包括：255：water254：snow3.2.4 質量控制信息（QC）GLASS LAI產品質量與預處理后的反射率數據質量密切相關。MODIS地表反射率數據（MOD09A1）仍然受殘余云的影響，此外由于傳感器故障，一些區(qū)域或某些時相的地表反射率數據缺失。針對當前MODIS地表反射率數據存在的問題，項目的預處理組對MOD09A1數據進行處理，去除了云、云影、雪及錯誤數據，同時進行插值和填充，得到了空間上完整、時間上相

8、對比較合理的反射率數據，并提供了反射率數據的質量控制信息（見表4）。表4 預處理后的反射率數據質量控制信息位參數名位組合qc說明0-1cloud state00clear01cloudy10mixed11not set,assumed clear2cloud shadow1yes0no3snow1yes0no4process state1保留原始數據0濾波插值數據5-6data quality00理想01中等10差11未知7Spare (unused)-在預處理后的反射率數據質量控制信息的基礎上，結合LAI反演算法中對反演LAI精確度的影響因素，設置以下LAI產品質量控制信息。第0和1位為對L

9、AI產品質量好壞的總體描述信息0：表示產品質量優(yōu)，無雪、無云、LAI用GRNN網絡反演1：表示產品質量良，有雪或有云，LAI用GRNN網絡反演2：表示產品質量中，有雪或有云，采用其他算法反演的LAI3：表示產品質量差，有雪或有云，LAI不能反演第2和3位為與反演算法有關的位0：時間序列上反射率數據完整，LAI用GRNN網絡反演；1：時間序列上部分數據缺失，LAI不能用GRNN網絡反演，采用其他算法反演的LAI；2：整個時間序列上的反射率數據缺失，LAI不能反演；第4和5位為與雪和水有關的位第4位表示水的狀態(tài)0：非水1：水，LAI為填充值255第5位表示雪的狀態(tài)0：非雪1：雪，LAI為填充值254第6和7位為與云、云影有關的位第6位表示云、云影的狀態(tài)0：非云1：云第7位表示云、云影的處理狀態(tài)0：未處理，保留原始值1：已處理，濾波插值參考文獻Xiao Zhiqiang, Liang Shunlin, Wang Jindi, Chen Ping and Yin Xuejun,