###TITEL_ICDC###

LAI (SPOT/PROBA-V)

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/data/icdc/land/lai_spot_proba_v

 

Beschreibung

Der Blattflächenindex (LAI) ist definiert als die Hälfte der Gesamtfläche aller Photosynthese treibender Pflanzenteile (z. B. Blätter, Nadeln) eines Bewuchses pro horizontaler Einheitsfläche. Der LAI ist ein Maß für die Fläche über die der Energie- (inklusive Strahlung) und Masseaustausch zwischen dem Bewuchs und der Atmosphäre stattfindet. Der Zusammenhang zwischen LAI und der Reflektanz ist ausgeprägt nicht-linear. LAI abgeleitet aus Fernerkundungsdaten repräsentiert die Summe des LAI von Pflanzenteilen aller Vegetationsstockwerke; das ist ein wichtiger Aspekt insbesondere für Wälder. Man kann sagen, dass der LAI ein Maß für die Dicke und/oder Mächtigkeit der Vegetation ist (Blattmasse pro Fläche). Aufgrund der tatsächlich oft sehr irregulären Verteilung der Pflanzenmasse innerhalb des fernerkundeten Volumens der Vegetation ("clumping" or "clumpiness", see Chen et al., 2005) bedient man sich bei der Fernerkundung des LAI oft des sogenannten "effektiven" LAI für den angenommen wird, dass die Plfanzenmasse zufällig verteilt ist; dieser ist dann eine bestmögliche Approximation des tatsächlichen LAI. Mehr Information dazu --> Referenzen.

Eingangsgrößen für das LAI-Retrieval sind die Sonneneinfallsrichtungskorrigierten normalisieren SPOT-4 und -5 sowie seit 2014 PROBA-V am-Oberrand-der-Vegetation Reflektanzen im roten, nah-Infraroten und, kurzwelligen Infraroten Wellenlängenbereich. Normalisierung der Reflektanzen erfolgt über einen 30-Tages Zeitraum mit bevorzugter Gewichtung der aktuellsten Reflektanzmessungen. Diese Reflektanzen werden im einem Neuronalen-Netzwerk-Ansatz benutzt um den LAI zu bestimmen; das neuronale Netz wird dafür mit einer besten Abschätzung des LAI aus den MODIS und CYCLOPES Produkten trainiert.

Für mehr Information verweisen wir auf die ATBDs unter Referenzen.

Es handelt sich um Version 2 des Datensatzes der über COPERNICUS Global Land Services angeboten wird.

Die Daten werden von VITO im netCDF Format mit 1/112° Gitterzellenauflösung und globaler Abdeckung angeboten. Diese Daten stehen am ICDC derzeit nur auf Anfrage zur Verfügung. Am ICDC wurden die Daten in ein 0.5° x 0.5° Plate Carree Gitter gemittel; dabei wurde ein Blockmittel verwendet, d.h. nur die 1/112° Gitterzellen die auch in einer der neuen 0.5° x 0.5° Gitterzellen liegen wurden für die Mittelung benutzt. Daten sind für geographische Breiten zwischen 70°S und 80°N verfügbar. Wir weisen allerdings darauf hin, dass die Überdeckung mit gültigen Daten während des Winters dank fehlender Sonneneinstrahlung und dank der Schneebedeckung limitiert ist.

Letzte Datensatzaktualisierung am ICDC: 30. August 2019.

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Parameter

Name Einheit Kommentar
Blattflächenindex (LAI) 0 ... 7 (m²/m²) Auflösung ist 1/30
LAI Retrievalfehler 0 ... 7 (m²/m²) Auflösung ist 1/30 (RMSE zwischen 10-Tages-Komposit & täglichen Werten)
Anzahl Landpixel 0 ... 3136 pro 0,5° Gitterzelle
Anzahl gültiger Datenpixel 0 ... 3136 pro 0,5° Gitterzelle (siehe Information in netCDF Datei)
Mittlere Anzahl gültiger Satellitenmessungen 0 ... 120 pro 0,5° Gitterzelle
Kumulative Anzahl gültiger Satellitenmessungen 0 ... 188160 pro 0,5° Gitterzelle
Kennzahl des Oberflächentyps 1, 10, 20, 40 Dominanter Oberflächentyp
    1: reguläres Land, 10: tropischer Regenwald
    20: Wüste/Gewässer/Sumpf, 40: nicht definiert
Retrievalkennzahl 0 ... 24 Dominante Kennzahl des Retrievals
    0: Kein Retrieval oder ungültiger LAI Wert, 1: reguläres Retrieval
    2: wie 1 aber für hohe geographische Breiten bzw. Sonnenzenitwinkel
    11: wie 1 aber interpoliert mit Klimatologie
    12: wie 11 aber für hohe geographische Breiten bzw. Sonnenzenitwinkel
    14: Ungültiger LAI Wert, ersetzt durch Klimatologie
    21: wie 11 aber zeitliche Interpolation, 22: entsprechend wie 12, 24: entsprechend wie 14

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Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung

Zeitraum und zeitliche Auflösung:

  • 11-1998 bis 05-2019
  • 10-tägige Abtastung, 60-tägige effektive Auflösung

Räumliche Abdeckung und Auflösung:

  • Global
  • Räumliche Auflösung: 0.5° x 0.5° (Plate Carree)
  • Geographische Breite: 89.75°S bis 89.75°N; Daten nur für 70°S bis 80°N
  • Geographische Länge: 179.75°W bis 179.75°E
  • Dimension: 360 Zeilen x 720 Spalten
  • Höhe: Topographie folgend

Format:

  • NetCDF

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Datenqualität

Im Originaldatensatz (1/112° Auflösung) gibt eine Qualitätskennzahl die bitweise zu lesen ist. Der Inhalt dieser Kennzahl ist unter http://land.copernicus.eu/global/products/lai unter "Technical" gelistet.

Der hier angebotene Datensatz (0.5° x 0.5° Auflösung) beinhaltet zwei, relativ simple, separate Qualitätskennzahlen. Eine gibt über Regionen potenziell schlechterer Retrievalqualität Auskunft bzw. zeigt an wo das LAI-Retrieval von vornherein nicht funktioniert. Die andere informiert über die Retrievalqualität, d. h. wo Daten z. B. interpoliert worden sind oder wo eine Korrektur bzgl. der sub-optimalen Beobachtungsbedingungen in hohen Breiten bzw. bei großen Sonnenzenitwinkeln angewendet worden ist. Zusätzlich werden von vornherein nur gültige Daten (mit 1/112° Auflösung) zur Berechnung des gröber aufgelösten LAI (mit 0.5° Auflösung) und dessen Unsicherheit verwendet. In den Parametern geben wir dann die Anzahl der Landpixel, die Anzahl der gültigen Pixel und die Anzahl der nutzbaren Satellitendatenpixel, als Maß für die Verläßlichkeit des Wertes pro 0.5° x 0.5° Gitterzelle. Wir empfehlen in diesem Zusammenhang auch den Text in den netCDF Dateien zu lesen. Wir haben LAI-Werte mit einem mittleren relativen Fehler von mehr als 50% vom Produkt ausgeschlossen.

LAI Produkte sind validiert worden und mit anderen Produkten verglichen worden - auf globaler wie regionaler Skala, für einzelne Biome und auch bzgl. der zeitlichen Entwicklung - und haben gute bis sehr gute Qualität. Die globale Verteilung ist räumlich konsistent. Zeitserien zeigen wenig Rauschen und sind konsistent über mehrere Jahre hinweg. Mehr Information zum Validationsprozess und den Resultaten ist in den Validationsberichten unter Referenzen zu finden.

Wir weisen darauf hin, dass PROBA-V Daten eine zusätzliche Vorprozessierung benötigen, damit es einen glatten Übergang zwischen SPOT-4 und -5 einerseits und PROBA-V andererseits gibt. Information zu dieser Vorprozessierung gibt es in diesem Report.

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Kontaktperson

Frederic Baret
Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), France
E-Mail: frederic.baret (at) avignon.inra.fr

Bruno Smets
VITO, Belgium
E-Mail: Bruno.Smets (at) vito.be

Stefan Kern
ICDC / CEN / Universität Hamburg
E-Mail: stefan.kern (at) uni-hamburg.de

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Referenzen

  • Algorithm Theoretical Basis Document: ATBD_v2_issueI1.41
  • Product User Guide für Version 2: PUM_v2_issue1.33
  • Validationsreports für SPOT: QAR_v2_issueI2.01 und PROBA-V: QAR_v2_issueI1.40
  • Scientific Quality Evaluation for version 1 & 2: SQE2018_v1v2_issueI1.00
  • Scientific Quality Evaluation - Cross-cutting consistency: SQE2018_CCR_issueI1.00
  • Baret, F., Weiss, M., Lacaze, R., Camacho, F., Makhmara, H., Pacholczyk, P., and Smets, B. (2013), GEOV1: LAI, FAPAR Essential Climate Variables and FCover global times series capitalizing over existing products. Part1: Principles of development and production. Remote Sensing of Environment, 137, 299–309.
  • Baret, F., Hagolle, O., Geiger, B., Bicheron, P., Miras, B., Huc, M., Berthelot, B., Weiss, M., Samain, O., Roujean, J. L. et al. (2007), LAI, fAPAR and fapar CYCLOPES global products derived from VEGETATION. Part 1: Principles of the algorithm. Remote Sensing of Environment, 110, 275-286.
  • Camacho, F., Cernicharo, J., Lacaze, R., Baret, F., and Weiss, M. (2013), GEOV1: LAI, FAPAR Essential Climate Variables and FCover global time series capitalizing over existing products. Part 2: Validation and inter-comparison with reference products. Remote Sensing of Environment, 137, 310-329.
  • Verger, A.,  Baret, F., and Weiss, M. (2014), Near real-time vegetation monitoring at global scale. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 7, 3473-3481.
  • Chen, J. M., Menges, C. H., and Leblanc, S. G. (2005), Global mapping of foliage clumping index using multi-angular satellite data. Remote Sensing of Environment, 97(4), 447-457.
  • Tote, C., Swinnen, E., Sterckx, S., and 10 others (2018), Evaluation of PROBA-V Collection 1: Refined Radiometry, Geometry, and Cloud Screening. Remote Sensing, 10(9), 1375, http://doi.org/10.3390/rs10091375
  • Munier, S., Carrer, D., Planque, C., Camacho, F., Albergel, C., and Calvet, J.-C. (2018), Satellite leaf area index: global scale analysis of the tendencies per vegetation type over the last 17 years. Remote Sensing, 10(3), 424, http://doi.org/10.3390/rs10030424
  • Jiang, C., et al., 2017, Inconsistencies of interannual variability and trends om long-term satellite leaf-area index products. Global Change Biology, 23, 4133-4146, doi: 10.1111/gcb.13787.

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Datenzitat

Bitte folgendes Datenzitat verwenden

Baret, F., et al. (2013). GEOV1: LAI and FAPAR essential climate variables and FCOVER global time series capitalizing over existing products. Part1: Principles of development and production. Remote Sensing of Environment, 137: 299-309

Camacho, F., et al. (2013). GEOV1: LAI, FAPAR Essential Climate Variables and FCOVER global time series capitalizing over existing products. Part 2: Validation and intercomparison with reference products. Remote Sensing of Environment 137: 310-329

The product was generated by the land service of Copernicus, the Earth Observation programme of the European Commission. The research leading to the current version of the LAI product has received funding from various European Commission Research and Technical Development programmes. The product is based on SPOT/VGT 1km data ((c) CNES / PROBA-V 1km data ((c) ESA and distributed by VITO), last access date: 05/08/2019, provided  on 0.5 degree x 0.5 degree plate carree grid in NetCDF file format by the Integrated Climate Data Center (ICDC, icdc.cen.uni-hamburg.de) University of Hamburg, Hamburg, Germany.

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