The Impact of Potential Land Cover Misclassification on MODIS Leaf Area Index (LAI) Estimation: A Statistical Perspective
The Impact of Potential Land Cover Misclassification on MODIS Leaf Area Index (LAI) Estimation: A Statistical Perspective
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潜在土地覆盖错误分类对 MODIS 叶面积指数 (LAI) 估计的影响：统计视角
DOI：
10.3390/rs5020830
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发表时间：
2013-02
期刊：
影响因子：
5
通讯作者：
Myneni, Ranga B.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Fang, Hongliang;Li, Wenjuan;Myneni, Ranga B.
了解植被混合和误分类对叶面积指数（LAI）估计的影响对于算法开发和应用社区至关重要。使用MODIS标准土地覆盖和LAI产品，获得了全球LAI的气候和统计的纯和混合像元，以评估生物群落混合对LAI估计的影响。作物和灌木之间的错误分类通常不会导致较大的LAI误差（<0.37或27.0%），部分原因是它们的LAI值相对较低。生物群系的错误分类通常会导致对稀树草原的LAI高估，而对森林的LAI低估。由错误分类引起的最大误差也被发现为稀树草原（0.51），其次是万年青针叶林（0.44）和阔叶林（~0.31）。与MODIS不确定性指标的比较表明，生物群落的错误分类是一个主要的因素，造成叶面积指数的不确定性稀树草原，而森林，主要的不确定性可能是由算法赤字，特别是在夏季。建议在陆面模拟研究中使用纯像元的LAI气候学。未来的研究重点应放在改善稀树草原系统的生物群系分类和森林生物群系检索算法的完善。
Understanding the impact of vegetation mixture and misclassification on leaf area index (LAI) estimation is crucial for algorithm development and the application community. Using the MODIS standard land cover and LAI products, global LAI climatologies and statistics were obtained for both pure and mixed pixels to evaluate the effects of biome mixture on LAI estimation. Misclassification between crops and shrubs does not generally translate into large LAI errors (<0.37 or 27.0%), partly due to their relatively lower LAI values. Biome misclassification generally leads to an LAI overestimation for savanna, but an underestimation for forests. The largest errors caused by misclassification are also found for savanna (0.51), followed by evergreen needleleaf forests (0.44) and broadleaf forests (~0.31). Comparison with MODIS uncertainty indicators show that biome misclassification is a major factor contributing to LAI uncertainties for savanna, while for forests, the main uncertainties may be introduced by algorithm deficits, especially in summer. The LAI climatologies for pure pixels are recommended for land surface modeling studies. Future studies should focus on improving the biome classification for savanna systems and refinement of the retrieval algorithms for forest biomes.
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影响因子：
4.8
作者：
通讯作者：
--
DOI：
10.1007/s11027-006-1012-8
发表时间：
2006
影响因子：
4
作者：
S. Plummer;O. Arino;Muriel Simon;W. Steffen
通讯作者：
S. Plummer;O. Arino;Muriel Simon;W. Steffen
DOI：
--
发表时间：
1999
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Y. Knyazikhin;J. Glassy;J. Privette;Yourong Tian;A. Lotsch;Yao Zhang;Yong Wang;J. Morisette;
通讯作者：
Y. Knyazikhin;J. Glassy;J. Privette;Yourong Tian;A. Lotsch;Yao Zhang;Yong Wang;J. Morisette;
影响因子：
13.5
作者：
H. Fang;S. Liang
通讯作者：
H. Fang;S. Liang
DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
B. Ramachandran;C. Justice;M. Abrams
通讯作者：
B. Ramachandran;C. Justice;M. Abrams