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Evaluation of MODIS LAI/FPAR product Collection 6. Part 2: Validation and intercomparison
The aim of this paper is to assess the latest version of the MODIS LAI/FPAR product (MOD15A2H), namely Collection 6 (C6). We comprehensively evaluate this product through three approaches: validation with field measurements, intercomparison with other LAI/FPAR products and comparison with climate variables. Comparisons between ground measurements and C6, as well as C5 LAI/FPAR indicate: (1) MODIS LAI is closer to true LAI than effective LAI; (2) the C6 product is considerably better than C5 with RMSE decreasing from 0.80 down to 0.66; (3) both C5 and C6 products overestimate FPAR over sparsely-vegetated areas. Intercomparisons with three existing global LAI/FPAR products (GLASS, CYCLOPES and GEOV1) are carried out at site, continental and global scales. MODIS and GLASS (CYCLOPES and GEOV1) agree better with each other. This is expected because the surface reflectances, from which these products were derived, were obtained from the same instrument. Considering all biome types, the RMSE of LAI (FPAR) derived from any two products ranges between 0.36 (0.05) and 0.56 (0.09). Temporal comparisons over seven sites for the 2001–2004 period indicate that all products properly capture the seasonality in different biomes, except evergreen broadleaf forests, where infrequent observations due to cloud contamination induce unrealistic variations. Thirteen years of C6 LAI, temperature and precipitation time series data are used to assess the degree of correspondence between their variations. The statistically-significant associations between C6 LAI and climate variables indicate that C6 LAI has the potential to provide reliable biophysical information about the land surface when diagnosing climate-driven vegetation responses.Help from MODIS and VIIRS Science team members is gratefully acknowledged. This work is supported by the MODIS program of NASA and partially funded by the National Basic Research Program of China (Grant No. 2013CB733402) and the key program of NSFC (Grant No. 41331171). Kai Yan gives thanks for the scholarship from the China Scholarship Council. (MODIS program of NASA; 2013CB733402 - National Basic Research Program of China; 41331171 - NSFC; China Scholarship Council
Evaluation of the MODIS LAI product using independent lidar-derived LAI: A case study in mixed conifer forest
This study presents an alternative assessment of the MODIS LAI product for a 58,000 ha evergreen needleleaf forest located in the western Rocky Mountain range in northern Idaho by using lidar data to model (R2=0.86, RMSE=0.76) and map LAI at higher resolution across a large number of MODIS pixels in their entirety. Moderate resolution (30 m) lidar-based LAI estimates were aggregated to the resolution of the 1-km MODIS LAI product and compared to temporally-coincident MODIS retrievals. Differences in the MODIS and lidar-derived values of LAI were grouped and analyzed by several different factors, including MODIS retrieval algorithm, sun/sensor geometry, and sub-pixel heterogeneity in both vegetation and terrain characteristics. Of particular interest is the disparity in the results when MODIS LAI was analyzed according to algorithm retrieval class. We observed relatively good agreement between lidar-derived and MODIS LAI values for pixels retrieved with the main RT algorithm without saturation for LAI LAI≤4. Moreover, for the entire range of LAI values, considerable overestimation of LAI (relative to lidar-derived LAI) occurred when either the main RT with saturation or back-up algorithm retrievals were used to populate the composite product regardless of sub-pixel vegetation structural complexity or sun/sensor geometry. These results are significant because algorithm retrievals based on the main radiative transfer algorithm with or without saturation are characterized as suitable for validation and subsequent ecosystem modeling, yet the magnitude of difference appears to be specific to retrieval quality class and vegetation structural characteristics
Methodology comparison for canopy structure parameters extraction from digital hemispherical photography in boreal forests
The retrieval of canopy architectural parameters using off-the-shelf digital cameras with fish-eye lens is investigated. The technique used takes advantage of the sensor’s linear response to light of these cameras to improve the estimation of gap fraction using: (1) the digital numbers of mixed sky-canopy pixels to estimate the within-pixel gap fraction; and (2) this process is done considering the variation in view zenith angle to take into account the sky radiance distribution and the canopy multiple scattering effects. The foliage element clumping index is retrieved over a wide range of view zenith angles using: (1) the accumulated gap size distribution theory developed for the TRAC by Chen and Cihlar (1995a); (2) the Lang and Xiang (1986) finite-length averaging method; and (3) a method combining the gap size distribution and the Lang and Xiang finite-length methods. Using data from Canadian and Russian boreal forests, comparisons of gap fraction, clumping index and plant area index measured with the tracing radiation and architecture of canopies (TRAC) and digital hemispherical photography are presented. Evaluation of the LAI estimated from digital hemispherical photography with allometric LAI of two boreal forest stands suggest that that the clumping index combined method may be more accurate
Estimation of gap fraction and clumping index with Terrestrial and Airborne Laser Scanner data
El dosel forestal es una zona de intercambio de flujos y energĂa entre la superficie de la tierra y la atmĂłsfera. Su estructura está representada por la organizaciĂłn espacial de todos los elementos vegetales que se encuentran sobre la superficie. La estructura del dosel condiciona una serie de variables microclimáticas en el interior de este espacio, las que influyen en la disponibilidad de los recursos y el comportamiento de las especies que cohabitan en Ă©l. Existe una serie de variables que permiten describir la estructura del dosel. Entre las más importantes se encuentran el Ăndice de área foliar, cuyo cálculo y correcciĂłn depende de otros parámetros como la fracciĂłn de huecos (gap fraction, GF) y el Ăndice de agrupamiento foliar (clumping index, CI). En este documento se estudian y desarrollan mĂ©todos para la estimaciĂłn de GF y CI a partir de escáneres láser terrestres y aerotransportados (Terrestrial (TLS) and Airborne (ALS) Laser Scanners). Para lograr esto, se llevaron a cabo mediciones con TLS en Las Majadas del TiĂ©tar (Cáceres, España) en el año 2009 y con ALS en Jasper Ridge (California, EE.UU.) en el 2007. En el caso de la estimaciĂłn de GF a partir TLS, se desarrollĂł un nuevo mĂ©todo que calculaba la proporciĂłn entre pĂxeles vacĂos y su totalidad a partir de imágenes angulares, una vez que se conocĂa su resoluciĂłn. La validaciĂłn del mĂ©todo fue realizada mediante simulaciones de datos con diversas resoluciones angulares y patrones de huecos en el dosel. El mĂ©todo se comparĂł tambiĂ©n con los resultados de GF a partir de fotografĂas hemisfĂ©ricas (hemispherical photography, HP), una vez que los datos TLS se reproyectaron para simular HP (TLS-SHP). La estimaciĂłn del CI se llevĂł a cabo aplicando la teorĂa de la distribuciĂłn del tamaño de los huecos de Chen y Cihlar (1995) sobre las TLS-SHP, que se contrastĂł con los valores de CI de las HP. En la zona de Jasper Ridge las estimaciones de GF se realizaron empleando mĂ©tricas basadas en la ley de transmisividad de Beer-Lambert que miden el porcentaje de retornos láser que llegan al suelo, considerando parcelas circulares de datos ALS con diferentes tamaños de radio, para compararlas con la GF estimado de las HP. Del mismo modo, se probĂł tambiĂ©n con la relaciĂłn entre las intensidades de los retornos del suelo y las de todos ellos al interior de las parcelas. El CI se estimĂł a partir de mĂ©tricas ALS derivadas de la altura de la vegetaciĂłn y se relacionaron con el CI de las HP. Además, se adaptĂł con el mismo propĂłsito el Ăndice de segregaciĂłn espacial de Pielou (1962), que se aplicĂł sobre imágenes de GF generadas para parcelas de datos ALS con distintos tamaños de radio y que fueron comparadas con el CI generado desde las HP. Para los experimentos llevados a cabo con los datos TLS, la GF fue sobreestimada en un 14% respecto a las HP, siendo las correlaciones estadĂsticamente significativas. El algoritmo desarrollado es operativo siempre y cuando el ruido en los datos angulares sea inferior al 6% de la resoluciĂłn angular. Por encima de este umbral el mĂ©todo presentĂł un alto error, especialmente en los datos simulados con una estructura de huecos agrupados (cluster). El CI se subestimĂł en 27% respecto a los valores obtenidos por las HP. Los principales problemas vienen dados por la diferencia en la distribuciĂłn del tamaño de los huecos registrados por las HP y las TLS-SHP. Por otra parte, la GF derivada de los datos ALS subestimĂł en un 3% y sobrestimĂł en un 43% comparado con las HP, para las parcelas de bosque y matorral, respectivamente. La GF obtenida presentĂł una clara dependencia del radio de los datos ALS considerados, que variĂł segĂşn el tipo de vegetaciĂłn. Respecto a las estimaciones del CI, las mĂ©tricas ALS de las alturas de la vegetaciĂłn no mostraron buenos resultados. Esta circunstancia es contraria a estudios previos, lo que parece indicar que estas relaciones empĂricas sĂłlo funcionarĂan para el tipo de vegetaciĂłn y sitio para el que fueron desarrolladas. Sin embargo, la modificaciĂłn del algoritmo de Pielou subestimĂł el CI en sĂłlo 6% y 4% para las parcelas de bosques y matorrales, respectivamente. Las posibles causas de estas diferencias radican en las distintas perspectivas y resoluciĂłn espacial que poseen los datos ALS y HP
Estimation of gap fraction and clumping index with Terrestrial and Airborne Laser Scanner data
El dosel forestal es una zona de intercambio de flujos y energĂa entre la superficie de la tierra y la atmĂłsfera. Su estructura está representada por la organizaciĂłn espacial de todos los elementos vegetales que se encuentran sobre la superficie. La estructura del dosel condiciona una serie de variables microclimáticas en el interior de este espacio, las que influyen en la disponibilidad de los recursos y el comportamiento de las especies que cohabitan en Ă©l. Existe una serie de variables que permiten describir la estructura del dosel. Entre las más importantes se encuentran el Ăndice de área foliar, cuyo cálculo y correcciĂłn depende de otros parámetros como la fracciĂłn de huecos (gap fraction, GF) y el Ăndice de agrupamiento foliar (clumping index, CI). En este documento se estudian y desarrollan mĂ©todos para la estimaciĂłn de GF y CI a partir de escáneres láser terrestres y aerotransportados (Terrestrial (TLS) and Airborne (ALS) Laser Scanners). Para lograr esto, se llevaron a cabo mediciones con TLS en Las Majadas del TiĂ©tar (Cáceres, España) en el año 2009 y con ALS en Jasper Ridge (California, EE.UU.) en el 2007. En el caso de la estimaciĂłn de GF a partir TLS, se desarrollĂł un nuevo mĂ©todo que calculaba la proporciĂłn entre pĂxeles vacĂos y su totalidad a partir de imágenes angulares, una vez que se conocĂa su resoluciĂłn. La validaciĂłn del mĂ©todo fue realizada mediante simulaciones de datos con diversas resoluciones angulares y patrones de huecos en el dosel. El mĂ©todo se comparĂł tambiĂ©n con los resultados de GF a partir de fotografĂas hemisfĂ©ricas (hemispherical photography, HP), una vez que los datos TLS se reproyectaron para simular HP (TLS-SHP). La estimaciĂłn del CI se llevĂł a cabo aplicando la teorĂa de la distribuciĂłn del tamaño de los huecos de Chen y Cihlar (1995) sobre las TLS-SHP, que se contrastĂł con los valores de CI de las HP. En la zona de Jasper Ridge las estimaciones de GF se realizaron empleando mĂ©tricas basadas en la ley de transmisividad de Beer-Lambert que miden el porcentaje de retornos láser que llegan al suelo, considerando parcelas circulares de datos ALS con diferentes tamaños de radio, para compararlas con la GF estimado de las HP. Del mismo modo, se probĂł tambiĂ©n con la relaciĂłn entre las intensidades de los retornos del suelo y las de todos ellos al interior de las parcelas. El CI se estimĂł a partir de mĂ©tricas ALS derivadas de la altura de la vegetaciĂłn y se relacionaron con el CI de las HP. Además, se adaptĂł con el mismo propĂłsito el Ăndice de segregaciĂłn espacial de Pielou (1962), que se aplicĂł sobre imágenes de GF generadas para parcelas de datos ALS con distintos tamaños de radio y que fueron comparadas con el CI generado desde las HP. Para los experimentos llevados a cabo con los datos TLS, la GF fue sobreestimada en un 14% respecto a las HP, siendo las correlaciones estadĂsticamente significativas. El algoritmo desarrollado es operativo siempre y cuando el ruido en los datos angulares sea inferior al 6% de la resoluciĂłn angular. Por encima de este umbral el mĂ©todo presentĂł un alto error, especialmente en los datos simulados con una estructura de huecos agrupados (cluster). El CI se subestimĂł en 27% respecto a los valores obtenidos por las HP. Los principales problemas vienen dados por la diferencia en la distribuciĂłn del tamaño de los huecos registrados por las HP y las TLS-SHP. Por otra parte, la GF derivada de los datos ALS subestimĂł en un 3% y sobrestimĂł en un 43% comparado con las HP, para las parcelas de bosque y matorral, respectivamente. La GF obtenida presentĂł una clara dependencia del radio de los datos ALS considerados, que variĂł segĂşn el tipo de vegetaciĂłn. Respecto a las estimaciones del CI, las mĂ©tricas ALS de las alturas de la vegetaciĂłn no mostraron buenos resultados. Esta circunstancia es contraria a estudios previos, lo que parece indicar que estas relaciones empĂricas sĂłlo funcionarĂan para el tipo de vegetaciĂłn y sitio para el que fueron desarrolladas. Sin embargo, la modificaciĂłn del algoritmo de Pielou subestimĂł el CI en sĂłlo 6% y 4% para las parcelas de bosques y matorrales, respectivamente. Las posibles causas de estas diferencias radican en las distintas perspectivas y resoluciĂłn espacial que poseen los datos ALS y HP
Remote Sensing of Biophysical Parameters
Vegetation plays an essential role in the study of the environment through plant respiration and photosynthesis. Therefore, the assessment of the current vegetation status is critical to modeling terrestrial ecosystems and energy cycles. Canopy structure (LAI, fCover, plant height, biomass, leaf angle distribution) and biochemical parameters (leaf pigmentation and water content) have been employed to assess vegetation status and its dynamics at scales ranging from kilometric to decametric spatial resolutions thanks to methods based on remote sensing (RS) data.Optical RS retrieval methods are based on the radiative transfer processes of sunlight in vegetation, determining the amount of radiation that is measured by passive sensors in the visible and infrared channels. The increased availability of active RS (radar and LiDAR) data has fostered their use in many applications for the analysis of land surface properties and processes, thanks to their insensitivity to weather conditions and the ability to exploit rich structural and texture information. Optical and radar data fusion and multi-sensor integration approaches are pressing topics, which could fully exploit the information conveyed by both the optical and microwave parts of the electromagnetic spectrum.This Special Issue reprint reviews the state of the art in biophysical parameters retrieval and its usage in a wide variety of applications (e.g., ecology, carbon cycle, agriculture, forestry and food security)
Retrieving leaf area index from multi-angular airborne data
This work is aimed to demonstrate the feasibility of a methodology for retrieving bio-geophysical variables
whilst at the same time fully accounting for additional information on directional anisotropy. A model-based approach
has been developed to deconvolve the angular reflectance into single landcovers reflectances, attempting
to solve the inconsistencies of 1D models and linear mixture approaches. The model combines the geometric optics
of large scale canopy structure with principles of radiative transfer for volume scattering within individual
crowns. The reliability of the model approach to retrieve LAI has been demonstrated using data from DAISEX-
99 campaign at Barrax, Spain. Airborne data include POLDER and HyMap data in which various field plots
were observed under varying viewing/illumination angles. Nearly simultaneously, a comprehensive field data set
was acquired on specific crop plots. The inversions provided accurate LAI values, revealing the model potential
to combine spectral and directional information to increase the likely accuracy of the retrievals. In addition, the
sensitivity of retrievals with the angular and spectral subset of observations was analysed, showing a high consistency
between results. This study has contributed to assess the uncertainties with products derived from satellite
data like SEVIRI/MSG
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