[发明专利]一种全球通用植被总初级生产力遥感指数估算方法

说明书

本发明公开一种全球通用植被总初级生产力遥感指数估算方法。该方法基于全球通用植被总初级生产力遥感指数模型，采用遥感数据对陆地植被GPP实现大范围的快速估算。拟合效果显著优于目前的NIRv指数获取的结果，而且该指数模型表现在不同植被类型和纬度之间有较好的一致性，可以准确追踪不同植被类型的物候变化，同时不易受雪的影响。

技术领域

本发明涉及全球植被生产力估算技术领域，具体涉及一种全球通用植被总初级生产力遥感指数估算方法。

背景技术

目前对植被总初级生产力(gross primary productivity,GPP)的估算主要采用光能利用率模型(light-use efficiency,LUE)和太阳诱导叶绿素荧光模型(sun-inducedchlorophyll fluorescence,SIF)两种方式。其中LUE模型将GPP建模为植被对光合有效辐射的吸收部分，光合有效辐射总量和，以及光能转化效率的乘积(即GPP＝fPAR×PAR×ε)。而ε与植被类型和空气温湿度等参数存在复杂的关系，需要针对不同植被类型建立查找表来获取，导致计算过程十分复杂。同时由于空气温湿度等气象参数通常采用再分析模型获得，空间分辨率较低，且气象站点在全球的不均匀分布导致不同区域精度也存在差异，给GPP的计算带来复杂的不确定性。而基于SIF的GPP估算需要对植被的荧光信号进行测量，这种星载传感器目前还无法实现大范围空间的连续覆盖，并且SIF与GPP的关系在不同区域和不同植被类型中存在一定差异。

为了更方便对GPP进行估算，也有一些研究通过建立新型植被指数直接对GPP进行拟合，如叶绿素/胡萝卜素指数(chlorophyll/carotenoid index,CCI)通过中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS)波段11和波段1的归一化比值(b11-b1)/(b11+b1)进行计算，并认为与常绿针叶林的光合作用物候具有很好的一致性；植被近红外指数(near-infrared reflectance of vegetation,NIRv)采用近红外反射率和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的乘积获得，被认为可以更好反映GPP的动态。这些指数虽然在特定区域应用中效果可观，但与GPP的回归关系在不同地理位置和植被类型中存在差异，在研究中更多仅用于对GPP的动态进行反映，而非计算GPP的实际数值。估算GPP时需要针对具体区域和树种采用不同的计算公式，目前未见有全球通用回归模型的相关报道。

发明内容

为了解决上述问题，本发明公开一种全球通用植被总初级生产力遥感指数估算方法，包括以下步骤：

首先，提出全球通用植被总初级生产力遥感指数模型，模型的计算公式为：

GPP＝A×CC×PAR×Ev+B，

其中，A＝0.15，B＝1.3,为回归模型的经验系数，该系数全球统一，不必随不同的植被类型和地理位置进行调整；CC代表植被覆盖度；PAR是总体下行短波辐射；Ev是植被对光合有效辐射的总体转化效率，为吸收效率和利用效率的乘积；

将CC通过归一化植被指数NDVI进行近似；吸收效率通过近红外波段反射率-NIR进行表征，利用效率通过叶绿素含量占总色素含量的比例-Rchl进行表征，

则该模型可以进一步推导为：

GPP＝A×NDVI×PAR×NIR×Rchl+B；

利用MODIS反射率数据分别计算每日的NDVI，NIR和Rchl均值，并通过相应产品获取PAR；

基于所述全球通用植被总初级生产力遥感指数模型求得最终的植被总初级生产力值。