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MODIS 植被指数
植被状况、覆盖、变化和过程的评估是全球变化研究项目的主要组成部分，也是具有重大社会意义的课题。光谱植被指数是最广泛使用的卫星数据产品之一，它为气候、水文和生物地球化学研究、物候学、土地覆盖和土地覆盖变化检测、自然资源管理和可持续发展提供了关键测量数据。植被指数 (VI) 是一种稳健且无缝的数据产品，无论生物群落类型、土地覆盖状况和土壤类型如何，它都以类似的方式在时间和空间上对所有像素进行计算，因此代表了真实的表面测量值。VI 的简单性使其能够跨传感器系统融合，这有助于确保长期陆地表面建模和气候变化研究的关键数据集的连续性。目前，已有超过二十年的 NOAA 高级甚高分辨率辐射计 (AVHRR) 得出的一致的全球归一化差异植被指数 (NDVI) 陆地记录，这对全球生物群落、生态系统和农业研究做出了重大贡献。在本章中，我们介绍了中分辨率成像光谱仪 (MODIS) VI 产品的当前状态、其算法状态和传统、验证和 QA。我们重点介绍了陆地遥感科学的一些重要进展，并讨论了使用 MODI 所带来的各种应用和社会效益
MODIS 土地验证计划
在发射后的前六个月内，MODLAND 将协助进行与 MODLAND 产品相关的初始传感器校准，尽管主要的校准责任在于 MODIS 校准支持团队。在此之后，MODLAND 的主要目标是验证 MODLAND 的 2-4 级产品，包括辐射测量产品，例如植被指数 (VI)、双向反射分布函数 (BRDF)、地表温度 (LST) 和光合有效辐射分数 (FPAR)，以及生物物理产品，例如土地覆盖、火灾痕迹、叶面积指数 (LAI) 和净初级生产力 (NPP)。由于这些都是全球产品，MODLAND 计划针对现有的每个重要地表大气系统开发不确定性信息。
MODIS 每日光合作用 (PSN) 和年度净...
为常绿热带雨林，低于 30 gC/m 2 为沙漠（Lieth 和 Whittaker 1975）。随着大气中 CO 2 的增加和全球气候变化，大面积的 NPP 可能会发生变化（Myneni 等人 1997a、VEMAP 1995、Melillo 等人 1993）。了解碳循环过程的区域变化需要对全球陆地表面过程进行更详细的空间分析。从 1999 年夏季开始，NASA 地球观测系统将定期对整个陆地地球表面近每周的光合作用和年度净初级生产进行全球估计，空间分辨率为 1 公里，1.5 亿个单元，每个单元都单独计算 PSN 和 NPP。PSN 和 NPP 产品旨在提供对陆地植被生产活动或生长的精确、定期测量。这些产品将具有理论和实际用途。理论用途主要是为全球碳循环研究定义季节性动态陆地表面 CO 2 平衡，例如回答碳的“缺失汇问题”（Tans 等人，1990 年）。CO 2 通量的空间和季节动态在全球气候建模中也备受关注，因为 CO 2 是一种重要的温室气体（Keeling 等人，1996 年，Hunt 等人，1996 年）。目前，全球碳循环模型正在与气候模型相结合，朝着综合地球系统模型的目标迈进，该模型将代表大气、生物和生物系统之间的动态相互作用
MODIS 红外海面温度算法... - NASA
该算法正在 MODIS 海洋团队计算设施 ( MOTCF ) 上开发，用于 EOS 数据和信息系统 ( EOSdis ) 核心处理系统和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院的科学计算设施。Sea_sfc 温度测定基于卫星红外海洋温度检索，使用多个 MODIS 中红外和远红外波段的组合对大气吸收进行校正。云筛选基于两种方法：使用云筛选产品 (3660) 和在 SST 检索期间得出的云指标。后一种方法包括通过一系列负阈值、空间同质性和增量气候学测试的单独检索。质量评估 SST 输出产品是由估计的 SST 值、输入校准辐射度和每个波段的导出亮度温度、量化云筛选结果的标志、扫描坐标信息、纬度、经度和时间组成的矢量。
MODIS 红外海面温度算法... - NASA
该算法正在 MODIS 海洋团队计算设施 ( MOTCF ) 上开发，用于 EOS 数据和信息系统 ( EOSdis ) 核心处理系统和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院的科学计算设施。Sea_sfc 温度测定基于卫星红外海洋温度检索，使用多个 MODIS 中红外和远红外波段的组合对大气吸收进行校正。云筛选基于两种方法：使用云筛选产品 (3660) 和在 SST 检索期间得出的云指标。后一种方法包括通过一系列负阈值、空间同质性和增量气候学测试的单独检索。质量评估 SST 输出产品是由估计的 SST 值、输入校准辐射度和每个波段的导出亮度温度、量化云筛选结果的标志、扫描坐标信息、纬度、经度和时间组成的矢量。
MODIS 植被指数 (MOD 13) - VIP 研究实验室。
在发射时，将为全球陆地生成两种植被指数 (VI) 算法。一种是标准归一化差异植被指数 (NDVI)，它被称为现有 NOAA-AVHRR 衍生 NDVI 的“连续性指数”。在发射时，将有来自 NOAA-AVHRR 系列的近 20 年的 NDVI 全球数据集（1981 - 1999 年），可以通过 MODIS 数据进行扩展，以提供用于操作监测研究的长期数据记录。另一种是“增强型”植被指数 (EVI)，它对高生物量区域的灵敏度更高，并且通过分离冠层背景信号和减少大气影响来改善植被监测。这两个 VI 在全球植被研究中相互补充，并改进了冠层生物物理参数的提取。还使用了一种新的合成方案，可以减少角度、太阳目标传感器变化。网格植被指数图使用 MODIS 表面反射率（针对分子散射、臭氧吸收和气溶胶进行了校正，并使用 BRDF 模型调整至最低点）作为 VI 方程的输入。网格植被指数将包括带有统计数据的质量保证 (QA) 标记，用于指示 VI 产品和输入数据的质量。产品可以总结为：
STARFM 与基于分解的 Landsat 和 MODIS 数据融合算法的比较
本研究的重点是比较应用于中高空间分辨率传感器的数据融合方法。应用了两种已记录的方法，即空间和时间自适应反射融合模型 (STARFM) 和基于解混的方法，该方法提出了一种贝叶斯公式来整合先前的光谱信息。此外，两种算法的优势结合在一种新颖的数据融合方法中：空间和时间反射解混模型 (STRUM)。使用模拟图像和 Landsat 和 MODIS 图像展示了每种方法的潜力。算法的理论基础使 STARFM 和 STRUM 产生类似 Landsat 的反射，同时保留 Landsat 图像中的空间模式，而基于解混的方法产生类似 MODIS 的反射。还使用时间 NDVI 配置文件评估了融合图像捕捉物候变化的能力。 STARFM NDVI 的时间剖面与 Landsat NDVI 剖面非常相似。然而，在模拟输入高分辨率图像很少的情况的实验中，基于分离的方法和 STRUM 可以更准确地重建 NDVI 轨迹。STRUM 性能最佳，因为它产生的表面反射与参考 Landsat 图像的相关性最高。这项研究的结果表明，STRUM 更适合需要类似 Landsat 表面反射的数据融合应用，例如间隙文件
在巴西亚马逊中的森林覆盖年度地图，分析帕尔萨尔和modis图像
1美国俄克拉荷马大学诺曼大学生物科学学院，俄克拉荷马州73019，美国2，新加坡国立大学，1个艺术链接，肯特里奇，肯特里奇，117570，新加坡3新加坡科学系，马里兰大学，马里兰州大学公园，大学公园，大学公园，美国40年，美国40年9月3日中国农业大学土地科学与技术福丹大学生命科学学院生态会议，上海200438，中国
ATBD 土地覆盖 - LP DAAC
这两个参数都依赖于由 MODIS 2 级和 3 级产品合成的 1 公里网格数据库。输入包括：(1) 将分类限制在陆地区域和浅水区域的 EOS 陆地/水域掩模；(2) 从 MODIS 陆地波段 (1-7) 中的 MODIS BRDF/Albedo 产品 (MOD43B4) 得出的天底 BRDF 调整反射率 (NBAR)，调整为每 16 天周期的中值太阳角度的天底视图；(3) 从 1000 米分辨率的波段 1 (红色，250 米) 得出的空间纹理 MODAGTEX)；(4) 16 天周期的 1k 方向反射率信息 (MOD43B1)；(5) 16 天周期的 1km MODIS 增强植被指数 (EVI) (MOD13)； (6) 8 天内 500 米处的积雪 (MOD10)；(7) 8 天内 1 公里处的地表温度 (MOD11)；以及 (8) 地形海拔信息 (MOD03)。这些数据在一个月的时间段内合成，以在 1 公里网格上生成全球一致的多时间数据库，作为分类和变化表征算法的输入。
新闻稿 - Akka Technologies
关于 AKKA & MODIS AKKA & Modis（即将更名为 Akkodis）是工程和研发市场的全球领导者，它正在利用互联数据的力量来加速创新和数字化转型。 凭借对技术和人才的共同热情，50,000 名工程师和数字专家在北美、欧洲、中东和非洲以及亚太地区的 30 个国家/地区提供深厚的跨行业专业知识。 AKKA & Modis 在移动、软件和技术服务、机器人、测试、模拟、数据安全、人工智能和数据分析等关键技术领域提供广泛的行业经验和强大的专业知识。 结合 IT 和工程专业知识，提供独特的端到端解决方案，包括咨询、解决方案、人才和学院四条服务线，以支持客户重新思考他们的产品开发和业务流程，提高生产力，最大限度地缩短产品上市时间，塑造更智能、更可持续的未来。 AKKA & Modis 是 Adecco 集团的一部分。 https://www.akka-technologies.com/ https://www.modis.com/ www.akkodis.com