GLASSLAI产品用户使用手册(初稿)

1、GLASS LAI产品用户使用手册1. GLASS LAI算法描述本文介绍了集成时间序列的遥感观测数据，生产时空连续的长时间序列的全球叶面积指数（LAI）产品的算法。该算法主要包括现有多种LAI产品的融合模块和集成时间序列数据的LAI反演模块。现有LAI产品的融合模块基于不同传感器LAI产品的不确定性，对2001年2003年的MODIS和VEGETATION等传感数据的LAI产品进行融合。LAI反演模块利用LAI产品的融合结果和预处理后的MODIS地表反射率数据，构造神经网络的训练数据集，以时间序列的MODIS地表反射率作为输入数据，利用训练好的神经网络反演LAI。利用2009年MODIS h

2、11v05的地表反射率数据对算法进行了测试。初步结果表明该算法可以反演得到时间序列上平滑连续的LAI。下一步将通过与地面测量数据和现有LAI全球产品进行比较分析，对GLASS LAI产品进行广泛的验证。2 算法输入输出说明GLASS的LAI反演算法流程如图1所示。程序初始化后读入地表分类数据和预处理的地表反射率数据，运行GRNN模块反演得到LAI，并设置相应的QC，然后将LAI/QC数据写入HDF文件。图1 程序设计流程图程序的输入数据包括分类数据和预处理的反射率数据，相关的信息见表1。输入的分类数据为unsigned char型，数据大小为12001200，空间分辨率为1km；输入的反射率数

3、据包括红光和近红外两个波段，数据类型均为short型，数据大小为24002400，空间分辨率为500m，时间分辨率为8天。表1 GLASS的LAI反演程序输入数据信息地表分类数据数据名数据类型数据大小Land coverunsigned char12001200预处理的反射率数据，8天时间分辨率数据名数据类型数据大小Redshort24002400NIRshort24002400GLASS LAI产品的输出信息见表2，包括LAI及其对应的QC信息，数据类型均为8位的无符号整型，数据大小为12001200。GLASS LAI产品为空间分辨率为1km，时间分辨率为8天。表2 GLASS LAI产品

4、信息GLASS LAI，8天时间分辨率数据名数据类型数据大小LAI_1kmunsigned char12001200LAI_1km_QCunsigned char120012003 GLASS LAI产品文件格式GLASS LAI产品采用HDF-EOS文件格式存档。事实上，HDF-EOS已成为EOSDIS数据生产和存档的标准格式，专门用于存储EOS数据。除了HDF 的6种数据类型外，HDF-EOS还支持另外3种数据类型：点、条带、网格。HDF-EOS文件的内容可以通过地理坐标和时间查询, 每HDF-EOS文件都包括元数据，它对于科学研究和用户访问EOS数据提供了便利条件。所有能够读取标准的HD

5、F文件的工具都可以读取HDF-EOS文件。3.1 投影方式GLASS LAI产品采用与MODIS产品一致的ISIN投影方式，如图2所示。图2 GLASS LAI投影方式 (/MODLAND_grid.htm)3.2 科学数据集GLASS LAI产品包括两个科学数据集，每个数据集的大小为12001200，数据类型均为8位的无符号整型（unsigned char），取值范围在0至255之间。其中HDF文件中保存的LAI像素值为LAI值与比例因子的乘积，而HDF文件中保存的QC为整数，没有比例因子，见表3。表3 GLASS LAI产品数据信息数据名数据类型比例因子有效值范围LAI_1kmunsign

6、ed char0.10，100LAI_1km_QCunsigned char无0，2553.2.1局部属性LAI数据集的局部属性包括：比例因子有效值范围填充值3.2.2 元数据数据集的元数据信息主要包括左上角和右下角的坐标、投影转换信息，具体如下：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 填充值属性 LAI产品的填充值属性包括：255：water254：snow3.2.4 质量控制信息（QC）GLASS LAI产品质量与预处理后的反射率数据质量密切相关。MODIS地表反射率数据（MOD09A1）仍然受残余云的影响，此外由于传感器故障，一些区域或某些时相的地表反射率数据缺失。针对当前MODIS地表反射率数据存在的问题，项目的预处理组对MOD09A1数据进行处理，去除了云、云影、雪及错误数据，同时进行插值和填充，得到了空间上完整、时间上相

8、对比较合理的反射率数据，并提供了反射率数据的质量控制信息（见表4）。表4 预处理后的反射率数据质量控制信息位参数名位组合qc说明0-1cloud state00clear01cloudy10mixed11not set,assumed clear2cloud shadow1yes0no3snow1yes0no4process state1保留原始数据0滤波插值数据5-6data quality00理想01中等10差11未知7Spare (unused)-在预处理后的反射率数据质量控制信息的基础上，结合LAI反演算法中对反演LAI精确度的影响因素，设置以下LAI产品质量控制信息。第0和1位为对L

9、AI产品质量好坏的总体描述信息0：表示产品质量优，无雪、无云、LAI用GRNN网络反演1：表示产品质量良，有雪或有云，LAI用GRNN网络反演2：表示产品质量中，有雪或有云，采用其他算法反演的LAI3：表示产品质量差，有雪或有云，LAI不能反演第2和3位为与反演算法有关的位0：时间序列上反射率数据完整，LAI用GRNN网络反演；1：时间序列上部分数据缺失，LAI不能用GRNN网络反演，采用其他算法反演的LAI；2：整个时间序列上的反射率数据缺失，LAI不能反演；第4和5位为与雪和水有关的位第4位表示水的状态0：非水1：水，LAI为填充值255第5位表示雪的状态0：非雪1：雪，LAI为填充值254第6和7位为与云、云影有关的位第6位表示云、云影的状态0：非云1：云第7位表示云、云影的处理状态0：未处理，保留原始值1：已处理，滤波插值参考文献Xiao Zhiqiang, Liang Shunlin, Wang Jindi, Chen Ping and Yin Xuejun,