MODIS Blattflächenindex / FAPAR
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Beschreibung
Reflektanzen gemessen bei bis zu 7 verschiedenen spektralen Kanälen der MODIS Sensoren beider EOS Satelliten: TERRA und AQUA, bilden nach Korrektur des Atmosphäreneinflusses die Basis für die hier angebotenen Datensätze des Blattflächenindex (LAI) und des Anteils photosynthetisch aktiver (400-700nm), von grüner Vegetation absorbierter Sonnenstrahlung (FAPAR).
Für hinreichend hohe Sonnenstände wird hierzu ein auf Strahlungstransfermodellierung (RTM) basierendes Verfahren angewendet. Für zu niedrige Sonnenstände und in (anderen) Fällen, in denen die RTM basierte Methode nicht funktioniert, wird auf ein empirisches Verfahren zurückgegriffen, welches auch auf MODIS basierte und andere Landbedeckungsprodukte und Information über den Vegetationstyp (Biome) benutzt aber weniger physikalisch basiert ist.
Die Schlüsselelemente der beiden Retrievalmethoden sind im "Algorithm Theoretical Basis Document" (ATBD) beschrieben. Die Methoden sind seitdem (nach Release der Collection 3 MODIS Produkte) beständig weiter entwickelt worden; die derzeitige Version gehört zur Collection 6 der MODIS Produkte. Auf der folgenden Webseite: http://cliveg.bu.edu/modismisr/atbds/modisdocs.html gibt es eine gute Übersicht zu wissenschaftlichen Artikeln in denen Retrievalmethode und Validation behandelt werden.
Eine der Schlüsselverbesserungen war die Erhöhung der Anzahl relevanter Biome von 6 auf 8 (siehe change report). Da verschiedene Vegetationstypen und -formen verschiedene typische Reflektanzen haben, bedeutete die Hinzunahme weiterer Biome und deren Reflektanzen einen maßgeblichen Schritt in der Produktverbesserung.
Wir haben den gesamten Datensatz verfügbar (MOD15A2) - aufgeteilt in MODIS Kacheln und mit 0.5° x 0.5° Auslösung auf dem Climate Modeling Grid (CMG). Von den Kacheln haben wir derzeit nur die Kachel h18v03, see http://icdc.cen.uni-hamburg.de/daten/land/modis-srtm-landwaterdistribution.html online und visualisiert. Daten sämtlicher anderer Kacheln sind ebenfalls im netCDF Format verfügbar z. B. über mistralpp.dkrz.de oder auf Anfrage.
Letzte Datensatzaktualisierung am ICDC: 20. Februar 2020.
Parameter
| Name | Einheit | Kommentar & gültige Werte |
|---|---|---|
| Kacheln: | ||
| Anteil photosynthetisch aktiver (400-700nm) von grüner Vegetation absorbierter Strahlung (FAPAR) | % | 0 ... 1 |
| Blattflächenindex = Blattfläche pro Fläche (LAI) | m² / m² | 0 ... 10 |
| Retrieval Standardabweichung für FAPAR | % | |
| Retrieval Standardabweichung für LAI | m² / m² | |
| Detaillierte Qualitätskennzahl | -- | 0,1,5,6,9; jeweils +0; +10; +20; +50; +100; +110; +120; +150 |
| Qualitätskennzahl für Landoberfläche | -- | 0, 10, 20, 40, 60, 100, 120, 140, 200, 220, 240 |
| Qualitätskennzahl für Wolken- und Aerosoleinfluß | -- | 0,1,10,11,20,21,30,31,100,101,110,111,120,121,200,201 |
| Qualitätskennzahl Methode | -- | 0, 1, 2 (0: kein Retrieval; 1: sehr gut, Hauptmethode; 2: gut, empirische Methode) |
| Climate Modeling Grid: | ||
| Mittlerer Anteil photosynthetisch aktiver (400-700nm) von grüner Vegetation absorbierter Strahlung (FAPAR) | % | 0 ... 1 |
| Mittlerer Blattflächenindex = Blattfläche pro Fläche (LAI) | m² / m² | 0 ... 10 |
| Varianz des FAPAR Mittels | % | 0 ... 1 |
| Varianz des LAI Mittels | m^4 / m^4 | 0 ... 10 |
| Mittlere Retrieval Standardabweichung für FAPAR | % | |
| Mittlere Retrieval Standardabweichung für LAI | m² / m² | |
| Anzahl gültiger FAPAR bzw. LAI Werte pro Gitterzelle | -- | 0 ... 14196 |
| Anzahl gültiger Retrieval Standardabweichung Werte pro Gitterzelle | -- | 0 ... 14196 |
| Primäre (häufigste) Qualitätskennzahl pro Gitterzelle | -- | 0 ... 700 |
| Sekundäre (2.-häufigste) Qualitätskennzahl pro Gitterzelle | -- | 0 ... 700 |
| Primärer (häufigster) Landoberflächentyp pro Gitterzelle | -- | 0 ... 900 |
| Sekundärer (2.-häufigster) Landoberflächentyp pro Gitterzelle | -- | 0 ... 900 |
| Prozentualer Anteil an Pixeln mit Wolken | % | 0 ... 100 |
| Prozentualer Anteil an Pixeln mit deutlichem Aerosoleinfluss | % | 0 ... 100 |
Räumliche und zeitliche Auflösung
Zeitraum und zeitliche Auflösung
- 2000/02 - 2019/12
- 8-tägig
Räumliche Abdeckung und Auflösung:
- Global oder unterteilt in Kacheln von ~10° Breite und 10+° Länge (siehe Abb.)
- Räumliche Auflösung: global 0,5° x 0,5°; Kacheln: 1km x 1km, MODIS sinusoidal Gitter
- Geographische Breite: global: -89,75 bis 89,75; Kacheln: abhängig von jeweiliger Kachel
- Geographische Länge: global: -179,75 bis 179,75; Kacheln: abhängig von jeweiliger Kachel
- Dimension: global: 360 Zeilen x 720 Spalten; Kacheln: 1200 Zeilen x 1200 Spalten
- Höhe: Terrain folgend
Format:
- netCDF
Datenqualität
Das Produkt beinhaltet Retrievalunsicherheiten für LAI und FAPAR.
Das Produkt beinhaltet zudem ein Vielzahl von Qualitätskennzahlen die wir etwas entzerrt haben.
Die einfachste Qualitätskennzahl ist die der Methode und erlaubt Auswahl von Gebieten mit sehr guten Resultaten, wo die Hauptmethode - basierend auf Strahlungstransfermodellierung - angewendet werden kann und von Gebieten mit "nur" guten Resultaten, wo nur eine empirische Methode zum Einsatz kommen konnte - z. B. bei zu niedrigem Sonnenstand. Letzterer ist der Grund weshalb es z. B. in Abhängigkeit von der geographischen Breite und Jahreszeit für manche Karten keine Standardabweichungen gibt.
Es gibt darüberhinaus Qualitätskennzahlen, die Information über die Landbedeckung geben (z. B. ob Schnee detektiert wurde oder wo bebautes Gebiet vorherrscht), die Information über den Einfluß von Wolken und Aerosol geben (mit oder ohne Aerosol, Cirren oder nicht, Wolkenschatten, etc.) und wer es ganz detailliert möchte kann in die detaillierten Qualitätskennzahl schauen - wo unter anderem auch darüber informiert wird, wo nur angenommen wird, dass die Szene wolkenfrei war.
In den Referenzen findet sich ausgewählte Literatur zu MODIS LAI und FAPAR. Diese bezieht sich im wesentlichen auf Collection 5 MODIS LAI & FAPAR Daten. Der Artikel von Disney et al. (2016) gibt einen guten Überblick über methodische Unterschiede verschiedener Verfahren und zeigt die potenziellen Grenzen des Datensatzes auf.
Siehe auch die Kommentare zur Datenqualität für die kombinierte AVHRR-MODIS LAI Daten.
Kontaktperson
Ranga Myneni
Climate and Vegetation Research Group
Department of Earth and Environment, Boston University, MA, U.S.A.
E-Mail: myneni (at) bu.edu
Stefan Kern
ICDC / CEN / Universität Hamburg
E-Mail: stefan.kern (at) uni-hamburg.de
Referenzen
- MODIS LAI/FPAR Product Users's Guide
- MODIS LAI/FPAR ATBD v4.0
- MODIS LAI/FPAR C005 Changes
- Disney, M., et al., 2016, A new global fAPAR and LAI data set derived from optimal albedo estimates: Comparison with MODIS products, Rem. Sens., 8, 275, doi:10.3390/rs8040275
- Fang, H., et al., 2013, Characterization and intercomparison of global moderate resolution leaf area index (LAI) products: Analysis of climatologies and theoretical uncertainties, J. Geophys. Res. - Biogeosciences, 118, 529-548, doi:10.1002/jgrg.20051.
- Fang, H., et al., 2013, The impact of potential land cover misclassification on MODIS Leaf Area Index (LAI) estimation: A statistical perspective, Remote Sens., 5, 830-844, doi:10.3390/rs5020830.
- Fang, H., et al., 2012, Theoretical uncertainty analysis of global MODIS, CYCLOPES and GLOBCARBON LAI products using a triple collocation method, Remote Sens. Environ., 124, 610–621.
- Liu, R., 2017, Compositing the minimum NDVI for MODIS data. Trans. Geosci. Rem. Sens., 55(3), 1396-1406.
- Yang, W., et al., 2006, Analysis of leaf area index products from combination of MODIS Terra and Aqua data, Remote Sens. Environ., 104, 297-312.
- Zhang, Y., et al., 2017, Reanalysis of global terrestrial vegetation trends from MODIS products: Browning or greening? Rem. Sens. Environ., 191, 145-155
- 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.
Daten-Zitat
Bitte folgendes Datenzitat verwenden (dabei die korrekte Option aus den [] wählen:
MODIS LAI and FPAR data from Myneni, R., Knyazikhin, Y., Park, T. (2015). MOD15A2H MODIS/Terra Leaf Area Index/FPAR 8-Day L4 Global 500m SIN Grid V006. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. http://doi.org/10.5067/MODIS/MOD15A2H.006 [last access date: January 28, 2020], distributed by the Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC), located at the U.S. Geological Survey (USGS) Earth Resources Observation and Science (EROS) Center (lpdaac.usgs.gov), are provided in netCDF format [on tiles][on 0.5 degree global climate modeling grid] by the Integrated Climate Data Center (ICDC, icdc.cen.uni-hamburg.de) University of Hamburg, Hamburg, Germany.
