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modis数据_基于OCO2、MODIS卫星数据以及再分析资料生产的全球0.05分辨率日光诱导叶绿素荧光产品...

基于OCO-2、MODIS卫星数据以及再分析资料生产的全球0.05°分辨率日光诱导叶绿素荧光产品

modis数据_基于OCO2、MODIS卫星数据以及再分析资料生产的全球0.05分辨率日光诱导叶绿素荧光产品..._第1张图片 modis数据_基于OCO2、MODIS卫星数据以及再分析资料生产的全球0.05分辨率日光诱导叶绿素荧光产品..._第2张图片

引言

GPP(总初级生产力)被定义为陆地植物通过光合作用所固定的碳，是碳循环和全球变化研究中非常重要的一个变量。估算全球GPP的方法主要包括遥感光能利用率模型、机理过程模型和数据驱动模型。目前用不同的方法估算全球GPP具有较大的不确定性，因此需要一个更独立有效的数据来校准这些模型。过去十年内，一个最新出现的遥感反演变量即日光诱导叶绿素荧光(SIF)为在空间上监测植被光合作用提供了新的思路。相对于基于遥感的植被指数，SIF被证明与植被光合作用关系更紧密，且更能捕捉环境因素导致的变异。基于卫星SIF的产品主要包括：GOME-2、GOSAT以及SCIAMACHY，然而这些产品空间分辨率非常低(10公里直径至几十公里不等)。2014年NASA发射的轨道碳观测卫星2号(OCO-2)具有较小的足迹(1.3 公里 × 2.25公里)，可以更好地与基于通量塔的GPP数据结合分析。一些研究文献也证明了OCO-2 SIF能够很好地捕捉基于通量塔的GPP的季节性变化以及具有很好的相关性。然而，由于OCO-2卫

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