Evaluation of seasonal variation of MODIS derived leaf area index at two European deciduous broadleaf forest sites

Wang, Quan; Tenhunen, John; Dinh, Nguyen Quoc; Reichstein, Markus; Otieno, Dennis; Granier, André; Pilegarrd, Kim

doi:10.1016/j.rse.2005.04.003

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“…Also Wohlfahrt and colleagues [9] that filled the questionnaire used this approach based on broad-band NDVI sensors to estimate carbon dioxide fluxes of temperate mountain grasslands in Austria. Tower-derived NDVI values are closed to in situ NDVI [23,38] but the variability of tower-NDVI is not as high as in the radiometer in situ NDVI. Wilson and Meyers [39] and Tittedrant et al [23] reported that tower-NDVI shows close values to MODIS satellite data for grassland and crops but large scatter for forests.…”

Section: Applicationsmentioning

confidence: 91%

“…Several authors proposed the use of multispectral optical sensors to derive some broadband and fine multispectral vegetation indices, as NDVI and SR [18,[38][39][40]. Also Wohlfahrt and colleagues [9] that filled the questionnaire used this approach based on broad-band NDVI sensors to estimate carbon dioxide fluxes of temperate mountain grasslands in Austria.…”

Section: Applicationsmentioning

confidence: 99%

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Ground-Based Optical Measurements at European Flux Sites: A Review of Methods, Instruments and Current Controversies

Balzarolo

Anderson

Nichol

et al. 2011

Sensors

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This paper reviews the currently available optical sensors, their limitations and opportunities for deployment at Eddy Covariance (EC) sites in Europe. This review is based on the results obtained from an online survey designed and disseminated by the Co-cooperation in Science and Technology (COST) Action ESO903-"Spectral Sampling Tools for Vegetation Biophysical Parameters and Flux Measurements in Europe" that provided a complete view on spectral sampling activities carried out within the different research teams in European countries. The results have highlighted that a wide variety of Sensors 2011, 11 7956 optical sensors are in use at flux sites across Europe, and responses further demonstrated that users were not always fully aware of the key issues underpinning repeatability and the reproducibility of their spectral measurements. The key findings of this survey point towards the need for greater awareness of the need for standardisation and development of a common protocol of optical sampling at the European EC sites.

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Section: Applicationsmentioning

confidence: 91%

Section: Applicationsmentioning

confidence: 99%

Ground-Based Optical Measurements at European Flux Sites: A Review of Methods, Instruments and Current Controversies

Balzarolo

Anderson

Nichol

et al. 2011

Sensors

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“…El 50% de aproximadamente 35 trabajos encontrados sólo utiliza la información del Usefulness Index (Índice de utilidad), un indicador sintético sobre la calidad de los datos más fácil de utilizar (e.g. Alexandridis et al, 2008;Beck et al, 2007;Colditz et al, 2006;Giner et al, 2012;Gu et al, 2009;Hess et al, 2009;Jacquin et al, 2010;Li et al, 2008;Reinart et al, 2008;Wang et al, 2005). El problema que plantea este índice es que no permite conocer cuál es el origen de la incertidumbre en la calidad final de los datos.…”

Section: Introductionunclassified

“…Por ejemplo, el efecto de las nubes ha sido ampliamente estudiado en las regiones tropicales como la Amazonía (Hess et al, 2009, Huete et al, 2006, Poulter et al, 2010, Ghana y Costa de Marfil (Colditz et al, 2006), la sabana de Madagascar (Jacquin et al, 2010). El efecto de la nieve se ha estudiado en la alta montaña (Dozier et al, 2008) o el norte de Europa (Beck et al, 2007, Reinart et al, 2008, Wang et al, 2005. Otros trabajos combinan varios indicadores como en áreas con cultivos en Estados Unidos (Zhao et al, 2010) o en la meseta china (Li et al, 2008).…”

Section: Introductionunclassified

Implicaciones del filtrado de calidad del índice de vegetación EVI para el seguimiento funcional de ecosistemas

2015

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Resumen: El seguimiento de los ecosistemas con imágenes procedentes del sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, espectroradiómetro de imágenes de resolución media) está actualmente muy extendido tanto en tareas de investigación como de gestión. Los índices de vegetación NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, índice de vegetación de la diferencia normalizada) y EVI (Enhanced Vegetation Index, índice de vegetación mejorado) son ampliamente usados para la caracterización del funcionamiento ecosistémico. Ambos índices se emplean como estimadores lineales de la fracción de radiación fotosintéticamente activa interceptada por la vegetación (fAPAR), el principal control de la producción primaria. A pesar de sus ventajas, las imágenes de índices de vegetación no están libres de errores. El producto índices de vegetación MOD13Q1 proporciona una capa QA (Quality assessment, evaluación de la calidad) que informa sobre la calidad asociada a cada píxel. Esta información representa una gran ventaja para el usuario, al permitir filtrar aquellos datos que puedan inducir a errores al verse alterados por la presencia de aerosoles, nubes, nieve o sombras. Sin embargo, la realización de un filtrado homogéneo a lo largo de una gran región puede ocasionar la pérdida sistemática de información en determinadas zonas o épocas del año, introduciendo así un sesgo espacial o en la serie temporal. Esta situación puede ser especialmente crítica en regiones con alta heterogeneidad ambiental, como el Sureste Ibérico. En este trabajo evaluamos el efecto que el filtrado de calidad tiene sobre la información espacial y temporal de la base de datos del EVI en el periodo 2001-2010. Los resultados, expresados en porcentaje de información perdida (filtrada) y como efecto de estas pérdidas sobre los valores del EVI, indican que mientras que las áreas de menor altitud no se ven afectadas por el filtrado, las regiones de alta montaña muestran variaciones significativas en sus valores del EVI cuando son filtrados por aerosoles, sombras o la presencia de hielo o nieve. Esto pone de manifiesto la importancia del establecimiento de un protocolo para el procesamiento de la información que considere las características espaciales y temporales de los datos a filtrar.Palabras clave: Clave: MODIS, EVI, Índices de vegetación, QA, Análisis de la calidad, Seguimiento funcional de ecosistemas. implications of quality filtering of enhanced vegetation index (evi) for ecosystem functioning monitoringAbstract: The use of MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) images for ecosystem monitoring is currently widespread both in research and management. Vegetation indexes (VIs), such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and EVI (Enhanced Vegetation Index), are broadly extended for monitoring ecosystem functioning. These indexes are linear estimators of the fraction of photosynthetically active radiation intercepted by vegetation (fAPAR), the main control of net primary production. However, VIs are subject to errors. To han...

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“…LAI plays an significant role in vegetation monitoring and protection [2,3] . At present, LAI assessment in large-scale area are mainly achieved through regressive models and physically-based models.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Retrieving leaf area index (LAI) of Phragmites australis in Panjin wetland of China

Li¹,

Mao²,

Wang³

et al. 2013

Proceedings of the 2013 International Conference on Remote Sensing,Environment and Transportation Engineering

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Evaluation of seasonal variation of MODIS derived leaf area index at two European deciduous broadleaf forest sites

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Ground-Based Optical Measurements at European Flux Sites: A Review of Methods, Instruments and Current Controversies

Ground-Based Optical Measurements at European Flux Sites: A Review of Methods, Instruments and Current Controversies

Implicaciones del filtrado de calidad del índice de vegetación EVI para el seguimiento funcional de ecosistemas

Retrieving leaf area index (LAI) of Phragmites australis in Panjin wetland of China

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