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Remote Sens. 2014, 6, 6929-6960; doi: 10.3390 / rs6086929
Remote sensing
ISSN 2072-4292
文章
非固定式1981-2012 AVHRR NDVI3g时间系列
豪尔赫·皮松[1]和康普顿J.塔克[2]
1科学系统与应用公司，生物圈科学实验室，美国航空航天局戈达德太空
飞行中心，Code 618，Greenbelt，MD 20771，USA
2地球科学部，美国航空航天局戈达德太空飞行中心，610号，Greenbelt，MD 20771，
摘要：NDVI3g时间序列是一个改进的8公里归一化差异植被指数（NDVI）数据集，由高级超高分辨率辐射计产生（AVHRR）工具，从1981年到现在。AVHRR仪器已经飞过或正在飞行的十四个极轨道气象卫星上运行国家海洋和大气管理局（NOAA）正在飞行的两个欧洲气象卫星开发组织（EUMETSAT）极轨道气象卫星，Met Op-A和Met Op-B。这个长的AVHRR仪器记录由来自两个不同传感器的数据组成：跨越七月的AVHRR / 2仪器在1981年至2000年11月和继续进行这些测量的AVHRR / 3仪器从2000年11月至今。处理AVHRR NDVI的主要困难数据是适当地处理AVHRR仪器所带来的限制。并发仪器AVHRR通道间校准1和2是双增益在2000年底推出了这两个频道的AVHRR / 3仪器。我们处理的NDVI数据源自海景广视场传感器（Sea Wi FS），从1997年到2010年克服仪器AVHRR校准所带来的困难。我们使用贝叶斯方法与高品质的良好校准Sea Wi FS NDVI用于导出AVHRR NDVI校准参数的数据。评估不确定因素：我们生成的NDVI值给出了1981年提出的plusmn;0.005 NDVI单位误差数据集与我们的AVHRR NDVI连续体内的时间无关，并且已经产生在一个非平稳的气候数据集。
关键词：高级超高分辨率辐射计（AVHRR）;归差异植被指数（NDVI）; 贝叶斯分析; 不确定偏压; 气候变化性;非平稳。
1介绍
归一化差异植被指数（NDVI）源自高级，非常高分辨率辐射计（AVHRR）仪器对研究各种全球土地至关重要植被过程及其时间变化的如何[1-8]。1981年提交AVHRR NDVI的记录数据来自两个AVHRR仪器，从1981年7月到11月飞行的AVHRR / 22000年和2000年11月起飞行的AVHRR / 3仪器。这些仪器已经在十四个国家海洋和大气管理局飞行或正在飞行（NOAA）极地轨道平台在TIROS-N / NOAA（A-D）系列和高级TIROS-N（ATN）/ NOAA（E-N）系列（国家海洋和大气管理局（NOAA））和国家航空航天局（NASA）共同开发了这个有价值的系列极地轨道运行环境卫星（POES）。美国宇航局戈达德太空飞行中心已经管理了包括NOAA（A-N Prime）在内的任务的开发和推出，系列平台NASA将运营控制转移到NOAA后，卫星的名称从NOAA（A-N Prime）改为NOAA[6-9]（参见表1重命名）。NOAA-B有一个1980年5月29日发射失败）以及由美国运通系列运行的两枚极轨卫星欧洲气象卫星组织（EUMETSAT）（表1）。虽然AVHRR传感器本来不是作为一个气候任务[1]，他们早期的成功植被研究是由于重新配置仪器具有不重叠（“可见”）通道1（0.58-0.68mu;m）和（近红外）通道2（0.725-1.10mu;m）光谱带[17-18]。重新配置使得能够计算诸如NDVI之类的光谱植被指数计算为：（通道2 - 通道1）/（通道2 通道1）[19]。由于光谱植被指数，在[20]中综述，是光合潜力的替代品[19-20]，AVHRR的长期记录NDVI数据对于继续长期监测地表尤为重要。然而，处理AVHRR NDVI数据的困难是适当处理几个AVHRR仪器或操作的限制，例如替代发射后校准，大气和云校正，以及在系统轨道漂移的偏差校正TIROS-N任务。仪器校准是观察和记录仪器的先决条件，土地变异性对AVHRR而言尤其具有挑战性。因为通过设计，仪器对于可见光和近红外（VNIR）通道没有完全的板载校准，必须依赖于外部参考（即，代替校准）。已经使用了几种辐射源AVHRR VNIR校准方法的外部参考，包括稳定的地球目标选择的沙漠[21-24]，海面的分子散射和阳光闪烁的反射云[25-27]和来自南极和格陵兰的冰川[28]。 VNIR通道很敏感大气条件，因为它们是光谱广泛的，因此两者都需要额外的数据修正气溶胶效应和云污染。 NOAA-7轨道漂移到NOAA-14卫星携带AVHRR / 2仪器增加了NOAA卫星超越时间漂移的挑战从凌晨1点30分的晚上起飞时间多达4.5小时，创建变量照明和视角（轨道以NOAA-16开始稳定）。 AVHRR全球区域覆盖（GAC）数据具有独特的采样方法。
表1.全球粗分辨率卫星光谱植被的一般特征指标仪器，其主机卫星和操作期间随着卫星的轨道运行地球，数据都连续广播并记录在船上以供后续下载在操作命令和数据采集（CDA）地面站。两种情况下的NOAA CDA地面站在瓦洛普斯，弗吉尼亚州和费尔班克斯，AK-为继电器负责数据处理和生成的国家数据中心环境产品及时（收集地球观测资料任务，从中获取信息，保存和提供数据向所有用户提供的信息是非常重要的活动，得到了实地的支持站。人们开始思考卫星环境数据和信息服务不久之后广泛使用冲孔卡已经过时了，即世界我们今天所知道的宽网络尚未创建。虽然具体数字是微不足道的今天，设计原理和架构考虑，例如模块化，可扩展性，适应灵活性，演变过程对于确保持续改进至关重要数据和信息系统，例如NOAA国家环境数据和信息服务（NESDIS）或十二个分布式活动存档中心（DAAC）的NASA地球科学数据和信息系统（ESDIS）。空间分辨率（以天数为单位），光谱带数，全球数据量（GB /天）和平均值其中提供了与每颗卫星相对应的相关地面系统括号中的顺序。MODIS和VIIRS仪器的独特功能之一是他们的直播（DB）功能，除了存储数据以供以后下载。该Terra MODIS仪器是第一批不断播放数据的卫星之一任何人用正确的设备和软件来下载数据。 Sea Wi FS项目包括3个地面支持系统和135个额外的NASA批准的HRTP站（in插入语）。为了实现科学质量数据，每个卫星记录已被重新处理几次唯一的例外是没有再处理能力的VIIRS这一次，是目前七星系统的主要限制。
为了在20世纪70年代末期减少全球AVHRR数据存储，1.1公里的AVHRR空间分辨率数据在4 km空间分辨率下部分重采样。 在三块的每一块内跨轨扫描线由五条沿轨道1.1公里的AVHRR像素，第一次扫描的前四个像素线被平均，其他11个像素被跳过。 因此，AVHRR GAC数据是4/15每三个五像素块的采样（接近于四的平方），并被引用作为“4公里”数据。 整个全球昼夜全球覆盖的AVHRR数据总计为0.6 GB，20世纪70年代后期很大，但今天很小（表1）。20世纪90年代初，土地研究稳定长期数据记录的发展变得越来越高优先考虑和若干联合NOAA-NASA重新调整工作出现，以利用扩展AVHRR / 2数据作为主要来源的时间覆盖[29-34]。尽管有一些普遍的一致，全球和区域分析发现了NDVI时间序列的重要差异不同的方法[35-38]。因此，指定数据源是至关重要的在每种方法中进行处理，以证明所做的测量是可追溯和一致的，确保因此潜在用户可以决定给定的产品是否符合他们的需求[39]。尽管如此，与AVHRR / 2传感器的这种经验已经导致新的粗糙的设计和构造具有更好的辐射度，空间和光谱规格的分辨率全球仪器在AVHHR / 2启动的表面土地条件的测量中得到扩展和改进仪器系列[40]。它们包括海景宽视野传感器（Sea Wi FS）;该SPOT-4，SPOT-5和Proba-V上的植被仪器; Terra和Aqua中度决议NASA的Terra和Aqua卫星上的成像光谱辐射计（MODIS）仪器和NOAA可见红外成像辐射计套件（VIIRS）仪器在Suomi-NPP卫星上（表格1）。尽管AVHRR / 2设计功能受到限制，但数据的超载要求一致性研究气候对植被的潜在不同影响可导致其持久性在仪器系列的一生中，甚至可以排除改进设计的新想法它们会影响数据的连续性。然而，在20世纪90年代中期，数据库越来越准确世界太阳光度计提供的气溶胶光学厚度（AOT）的验证和改进[43-45]。NOAA为携带AVHRR / 3仪器的新系列引入了两个新功能[12]。第一，NOAA / K-N Prime的轨道,又名NOAA / 15-19，平台稳定，提供一致AVHRR VNIR通道的场景照明。二，灵敏度在下端通过在VNIR通道中使用双增益量化来增加辐射的动态范围的AVHRR / 3仪器[12]，以改善长期海洋气溶胶的气溶胶检测检索[46-48]。反照率范围为0％至25％，从0到500个计数25％-100％的表面反射率从500到1023个数字量化[12]。在AVHRR / 2传感器，计数均匀地表示0％-100％反照率范围。考夫曼等人（1997）暗目标方法（Kaufman等人的方法使用了具有空间的非常暗的像素的事实解析度（250米）含有大部分由气溶胶反射的辐射 - 表面越黑更高的检索气溶胶光学厚度的精度[44]，被用于导出光学厚度通道1的表面贡献较低的暗目标值。然而，AVHRR海洋气溶胶产品[47-49]。检索气溶胶具有挑战性空间属性[50]。 AVHRR校准的不确定性是主要的限制因素的海洋气溶胶检索[50]。因此，绝大多数以卫星为主气溶胶检索使用新的传感器数据，例如MISR，MODIS或Sea Wi FS，结合其中的那些国际地面遥感气溶胶网络，AErosol RObotic网络AERONET[41-42]。此外，双增益量化特征加上之间的差异AVHRR / 2和AVHRR / 3 VNIR光谱响应函数（SRF）。仪器AVHRR相互校准的VNIR通道[52]和衍生产品，如AVHRRNDVI（详见附录A）。考虑到AVHRR数据的使用，使用AVHRR NDVI数量级多于AVHRR气溶胶检索。介绍的设计改变了AVHRR / 3严重危害AVHRR NDVI数据在长期时间序列趋势分析中的应用。目前的努力寻求AVHRR NDVI数据记录的一致性。其中的一些努力就像NOAA全球植被指数（GVI）[53]，假设一个稳定的NDVI动态来建立一致性在长期数据集上，以无法检测趋势为代价。在GVI的飞行前应用AVHRR通道一个和两个校准系数，并假设“稳定的全局”最大“NDVI使每个像素的每个时间段的平均值正常化，以调整异常趋势[53]甚至那些由于非固定的自然变率。其他几个校准工作都集中在了使用最先进的传感器进行校准，具有车载校准，以估计校准参数。这些研究包括与NASA-GIMMS NDVI的SPOT-4相互校准G数据集[54]，用于AVHRR / 3的Meteosat-8的相互校准[52]，基于MODIS的相互校准在同步天底立交桥（SNO）[55]上评估AVHRR在NOAA-16上的一致性和NOAA-17 [56]，或用于为飞行中的每个AVHRR仪器提供校准系数上午和下午的NOAA或EUMESAT卫星，并得到Pathfinder Atmospheres扩展（PATMOS-x）反射数据集[57]。其他研究重点是结合以前的研究在MODIS中使用的大气校正的AVHRR处理与土地长期数据一样记录（LTDR-V3）[58]或专注于基于系统误差校正的技术使用参考校准源的TIROS-N观测的同步天底立交（SNO）加拿大遥感中心（CCRS）数据集处理的目标。然而，数据集合产生长期记录由于差异而存在问题AVHRR-2和AVHRR-3本身的传感器特性之间（见附录A）等等先进的传感器。例如，NDVI植被指数用广泛的VNIR光谱产生AVHRR上的频带与使用已经避免的新传感器产生的NDVI不同吸收近红外通道的吸收效果通过窄带通过[13-15] 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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