数据分享:全球逐日SMAP-IB土壤水分和植被光学厚度产品

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📝 规划笔记——推荐一则来自遥感学报的文章,摘录如下:

遥感学报:土壤水分(SM)与植被光学厚度(VOD)等是水文模型、陆面过程以及气候模式中的重要地面参数,其中SM被认定为基本气候变量(ECV)之一,而VOD作为估算地上生物量的代理,是潜在的植被生态指标。因此,准确获取全球尺度SM和VOD对了解地表水、植被碳循环等具有重要的推动作用。

法国农科院(INRAE)ISPA实验室Jean-Pierre Wigneron 教授、李小军博士和西南大学樊磊教授等在《Remote Sensing of Environment》发表文章“A new SMAP soil moisture and vegetation optical depth product (SMAP-IB): Algorithm, assessment and inter-comparison”,开发了一套考虑多时相前向反演约束的SMAP-IB算法,有效提高了SM和VOD的反演精度。其中,与现有的SMAP官方算法相比,SMAP-IB 的土壤水分产品精度提高了26%,VOD则没有明显饱和现象,并且与树高具有很好的线性关系。

共享数据:SMOS-IC版本2和SMAP-IB产品

https://ib.remote-sensing.inrae.fr/


文章来自:遥感学报

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