不同叶面积指数遥感产品在浙江省的差异比较研究

骆月珍，潘娅英*，周玉

（1. 浙江省气象服务中心，浙江 杭州 310017；2. 中国气象局气象干部培训学院湖南分院，湖南 长沙 410125）

叶面积指数（Leaf area index，LAI）定义为单位地表面积绿叶总面积的一半[1]，影响着植被光合、呼吸、蒸腾、降水截留、能量交换等诸多生物物理过程[2]，是植被监测和众多陆气交互模型中的重要状态变量或关键输入[3-4]。因此，快速准确获取长时间、大范围的地表LAI具有重要意义。地面测量方法通常只能获取小区域范围的LAI，快速发展的卫星遥感技术为获取区域或全球尺度连续时空变化的LAI提供了保障[5]。

利用遥感资料直接反演获得的多为有效叶面积指数（effective LAI，LAIe），而非“真实”LAI，“真实”LAI=LAIe/Ω，其中，Ω为聚集度系数（表征植被冠层叶片的空间分布特征）[4]。目前已有基于不同卫星传感器如AVHRR[6]，MODIS[7]和SPOTVEGETATION[8-9]等数据生成的LAI遥感产品。应用较为普遍的区域乃至全球尺度的LAI遥感产品包括 MODIS LAI[7,10]、GLOBMAP[6]、GIMMS[11]、GLASS LAI[12]等。

对已有LAI遥感产品开展评估，了解这些产品的不确定性是其广泛应用的前提[13-15]。一些研究以实测LAI为基础评估了已有的卫星LAI遥感产品在北美[16]、欧洲[17]、非洲[18]、亚洲[19]等地区不同生态系统的可靠性。国内学者近年来也开展了LAI遥感产品的比对和验证研究工作[20-21]。如评估了MODIS LAI产品在锡林浩特草原区域[22]和呼伦贝尔草甸草原区域[23]的表现、GLASS LAI产品在锡林浩特草原的可靠性[24]。也有一些研究分析了不同LAI产品之间的差异，如向阳等[25]比较了GLASS、MODIS和CYCLOPES等LAI产品的异同；杨帆等[26]比较验证了呼伦贝尔草甸草原的MODIS、GLASS和GEOV1等LAI产品；杨勇帅等[5]和Jin等[27]对比分析了GEOV1、GLASS和MODIS LAI产品在中国西南山区的差异；景金城等[28]还比较了MODIS和Geoland2 LAI产品在中国西南山区的表现。

以上这些研究为LAI产品的改进提供了借鉴，但我国这方面的工作多集中在内蒙古草原地区和西南山区。我国南方亚热带地区作为陆地生态系统的重要组成部分[29]，其碳储量占全国总量超过65%[30]。由于气候变化、植树造林以及城市化等影响，南方亚热带地区LAI变化剧烈[4]。比较分析不同LAI遥感产品在亚热带地区的差异，对于进一步利用遥感手段研究该地区的物质能量循环尤为重要。浙江省地处亚热带气候区，森林覆盖率高、植被类型丰富，固碳潜力巨大，是典型的南方大尺度研究区域代表。因此，本文选择浙江省为研究区，分析三种基于MODIS数据生成的LAI产品（MOD15 LAI、MCD15 LAI和GLASS LAI）的差异；以地面实测的LAI结合TM遥感数据生成的30 m分辨率LAI数据（LAITM）为参考，评价这三种LAI遥感数据产品在浙江省天童山常绿阔叶林的可靠性，以期为LAI遥感产品的改进提供有益参考。

1 研究区概况

本研究选择浙江省作为研究区，浙江省（118°01′～123°10′E，27°06′～31°11′N）位于我国东南沿海长江三角洲南翼，陆域面积10.18万 km2，下辖11个市（图1）。浙江省地势西南高，东北低；西南大部为山区，东北部为平原地区；丘陵山地和平原分别占全省总面积约70%和23%，素有“七山一水两分田”之称[31]。浙江省属亚热带季风气候，多年平均气温为15～18℃，多年平均年降雨总量为980～2 000 mm，年均日照时数为1 710～2 100 h[31]。浙江省植被类型以常绿阔叶林为主，此外还有阔叶针叶混交林、落叶阔叶林、针叶林、竹林等多种植被类型[32]（图1）。第八次全国森林资源清查数据表明，浙江省森林面积601.36万hm2，森林覆盖率达59.07%[32]。

图 1 浙江省地表覆被类型及天童山地区位置Fig. 1 Landcover type of Zhejiang Province and location of Tiantongshan Region

2 研究方法与数据来源

2.1 LAI遥感产品

本研究比较分析了目前应用广泛的基于MODIS（Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer）卫星反演的LAI遥感产品，包括GLASS（Global LAnd Surface satellite）LAI、MOD15 LAI 和 MCD15 LAI产品（表1）。

表1 三种LAI遥感产品的特性Table 1 Characteristics of the three LAI products

本研究通过北京师范大学全球变化数据处理与分析中心（http://www.bnudatacenter.com/）获取2003—2012年时间分辨率为8 d、空间分辨率为1 km的GLASS LAI产品。GLASS LAI采用多输入—多输出的广义回归神经网络方法（GRNN）反演生成[12]。GRNN网络利用BELMANIP站点经过预处理的MODIS地表反射率数据以及MODIS与CYCLOPES LAI产品融合后的LAI数据进行训练[12,33]。由于在网络训练时采用的CYCLOPES和MODIS LAI为“真实”LAI[12,34]，所以，生成的GLASS LAI也为“真实”LAI。

基于2003—2012年MODIS Terra Collection 5反射率数据反演的LAI产品（MOD15A2）以及由MODIS Terra和Aqua组合的Collection 5反射率数据反演的LAI产品（MCD15A2）从美国宇航局地球观测系统数据和信息系统（EOSDIS：http://reverb.echo.nasa.gov）获取。在下文中将这两套LAI数据产品分别称为MOD15 LAI和MCD15 LAI。它们都是8 d合成数据，空间分辨率为1 km。MOD15 LAI和MCD15 LAI主要通过利用三维辐射传输模型构建的查找表反演生成[7]。当主算法失败时，使用备用算法即利用特定地类的LAI和NDVI之间的经验关系估算LAI[10]。由于对于每种植被类型都从叶簇和冠层尺度上考虑了聚集特性，MOD15 LAI和MCD15 LAI产品的数据亦为“真实”LAI[7]。

2.2 LAI遥感产品的评价与比较

本研究利用MRT（MODIS Reprojection Tool）对获取的三种LAI遥感产品进行格式和投影转换及重采样，并结合浙江省矢量边界进行裁剪等预处理。获得2003—2012年覆盖浙江省的投影为WGS84 Albers Equal Area Conic，分辨率为1 km的每8 d LAI。

为验证LAI遥感产品的可靠性，参照CEOS（Committee Earth Observing Satellites）提出的全球中等分辨率LAI产品的验证框架对三种LAI遥感产品进行评价[13]。本研究获取了柳艺博等[4]生成的2009年9月份浙江天童山常绿阔叶林30 m分辨率LAI分布图评价三种LAI遥感产品，天童山样区位置见（图 1）。30 m分辨率的LAI分布图由实地观测的LAI和与观测时间相近的Landsat TM遥感数据生成，验证精度达82%[4]，在下文中将该数据简称为LAITM。对30 m的LAITM数据进行采样，生成1 km分辨率的LAITM，用于评价三种1 km LAI遥感数据产品。为减小混合像元对评价结果的影响，对1 km分辨率的LAITM采用以下步骤进行遴选：①利用TM影像进行监督分类生成30 m的地表覆盖类型图；②计算每个1 km像元内不同地表覆盖类型的比例；③根据主导地表覆盖类型的面积比例确定每个1 km像元的均质程度；④选择均质程度高于75%的像元，进行三种LAI遥感产品的验证[4]。采用R2和均方根误差RMSE作为指标对三种LAI产品进行评价，其中RMSE计算如下，

式中：LAIIn为与TM遥感影像获取时间最接近的GLASS、MOD15或MCD15 LAI，LAITM为经过尺度转换生成的1 km分辨率TM LAI数据，i为第i个参与比较的像元（i=1，2，3，…，N），N为参与比较的总像元数（N=21）。

GLASS、MOD15或MCD15 LAI数据的时间分辨率为8 d，一年共有46景数据，对其进行了平滑处理。对平滑后每一年内的数据进行求平均得到每个像元的LAI年平均值，并遴选出LAI的每年最大值，用于分析2003—2012年期间三种LAI遥感产品年平均值和年最大值的空间格局及其相互差异。此外，还比较了三种LAI遥感产品的年平均值在2003—2012年期间变化趋势的空间差异。对于每个像元，将LAI年平均值作为因变量、年份作为自变量进行线性拟合(y=ax+b)，根据拟合的线性方程斜率判断LAI的变化趋势[4]：

式中：n为年数（等于10）；xi代表年份，如x1为1对应2003年、x2为2对应2004年……以此类推；yi为第i年的LAI。当a大于0时，表示LAI呈上升趋势；当a小于0，LAI呈下降趋势。对三种LAI遥感产品在2003—2012年期间的变化趋势均采用0.05显著性水平检验其显著性，即如果p＜0.05则表明像元年平均LAI在10年内显著升高或显著下降。三种LAI遥感产品区域均值变化趋势也采用此显著性水平检验方法。

3 结果与分析

3.1 天童山地区三种LAI产品评价

由三种LAI产品与LAITM比较结果可以看出，GLASS LAI产品在天童山地区表现要优于MOD15 LAI和 MCD15 LAI（ 图 2）。GLASS LAI与LAITM具有较好的相关性（R2=0.61，p＜0.0001），而MCD15 LAI与LAITM的相关性最低（R2=0.13，p=0.10），MOD15 LAI与LAITM的相关性（R2=0.24，p＜0.05）高于MCD15 LAI，但低于 GLASS LAI。LAITM与三种LAI产品之间的RMSE也是GLASS LAI最小（RMSE=1.20 m2/m2），MOD15 LAI次 之（RMSE=1.42 m2/m2），MCD15 LAI最大（RMSE=1.63 m2/m2）。三种LAI产品在天童山森林地区均存在系统性偏差，GLASS LAI在LAI高于5.0 m2/m2时会存在低估现象，MOD15 LAI和MCD15 LAI也存在类似的低估现象但不太明显；而在LAI小于2.0 m2/m2时，MOD15 LAI和MCD15 LAI的高估现象比较明显。LAI遥感产品与LAITM之间的不一致性，除了与遥感产品本身的可靠性有关外，还可能与LAI观测时间与TM影像过境的时间存在间隔、加之天童山地区地形复杂有关[4]。

图 2 天童山地区三种LAI产品与LAITM的比较Fig. 2 Validation of the three LAI products at Tiantongshan region

3.2 年平均LAI空间格局比较

图3为2003—2012年间三种产品年均LAI平均值及两两之间相互差异的空间分布。三种LAI产品的10年平均值虽呈现相似的空间格局，但GLASS LAI整体高于MOD15和MCD15 LAI。基于GLASS LAI数据的浙江省LAI的10年平均值普遍为2.5～3.0 m2/m2；高于3.0 m2/m2的地区主要分布在丽水、温州和宁波等地；LAI的10年平均值的低值区主要分布在北部地区（如嘉兴、湖州东部和杭州北部）、金华和衢州中部、以及浙江省东部，一般为1.0～1.5 m2/m2。基于MOD15 LAI数据得到的10年平均值普遍为1.5～2.0 m2/m2，高于2.5 m2/m2的地区主要分布在丽水大部、杭州东部、温州西部和宁波南部等森林地区；在农田为主的浙江北部地区、金华和衢州中部以及浙江省东部，LAI的10年平均值一般为 0.5～1.0 m2/m2。MCD15 LAI的 10年平均值一般为2.0～2.5 m2/m2；丽水大部、杭州东部、温州西部和宁波南部等森林地区LAI的10年平均值多高于3.0 m2/m2。

从三种LAI产品10年平均值的两两之间差异的空间分布可以看出，在农田地区GLASS LAI高于MOD15 LAI和MCD15 LAI，部分地区超过了2.0 m2/m2；而在森林地区，MOD15 LAI和MCD15 LAI一般比GLASS LAI高1.0 m2/m2以上，最大可达2.0 m2/m2。MOD15 LAI和 MCD15 LAI的 10年平均值差别不大，总体而言，MCD15 LAI略高于MOD15 LAI，大部分地区的两者之差在0.4 m2/m2以内（图3）。GLASS LAI比MOD15 LAI和MCD15 LAI低0.4 m2/m2以上的地区分别占全省面积的12.0%和17.9%，主要分布在温州、丽水和台州。上述三个地区GLASS LAI低于MCD15 LAI的面积比例依次为27.0%、26.7%和23.3%；GLASS LAI低于MOD15 LAI的面积比例依次为18.6%、17.1%和15.3%。MCD15 LAI与MOD15 LAI之差在±0.4 m2/m2以内的地区约占到全省面积的33.3%，其中嘉兴、杭州、湖州等地所占比例都超过50%。MCD15 LAI高 出 MOD15 LAI在 0.4～1.0 m2/m2的地区约占全省面积的44.1%，其中丽水、衢州、绍兴、杭州和金华地区均在50%左右。MCD15 LAI比MOD15 LAI低0.4～1.0 m2/m2的地区仅约占全省面积的12.1%，其中丽水、温州及台州等地区所占比例约15%，宁波、杭州、衢州及舟山在10%左右。MCD15 LAI和MOD15 LAI两者之差超过1.0 m2/m2的地区约占全省面积的10%。

图3 三种LAI产品的10年平均值及两两之间差异的空间分布Fig. 3 Spatial patterns of 10-year average of annual mean LAI of three products and the differences between each two products

3.3 年最大LAI空间格局比较

图 4为 2003—2012年 间 GLASS、MOD15和MCD15年最大LAI的平均值及两两之间差异的空间分布。三种LAI产品的年最大值空间格局虽然总体相似，但GLASS LAI的年最大值一般低于MOD15和MCD15 LAI；MOD15和MCD15 LAI年最大值的大小和空间格局类似。除中部和北部农田地区外，GLASS LAI的年最大值一般为4.0～4.5 m2/m2；而MOD15和MCD15 LAI年最大值多为6.0～6.5 m2/m2。农田地区的GLASS、MOD15和MCD15 LAI的年最大值一般为3.0、4.0和4.0 m2/m2左右。

从三种LAI产品年最大值两两之间的差异分布图可见（图4），GLASS LAI年最大值在农田地区高于MOD15和MCD15 LAI；而在森林地区，GLASS LAI年最大值普遍比MOD15和MCD15 LAI低。其中，MOD15和MCD15 LAI年最大值比GLASS LAI年最大值高1.6 m2/m2的地区分别占全省面积的46.2%和49.4%；高1.2～1.6 m2/m2的地区分别占14.2%和12.8%；MOD15和MCD15 LAI年最大值与GLASS LAI年最大值差别在±1.2 m2/m2以内的地区所占比例分别为33.7%和31.9%。GLASS LAI年最大值比MOD15和MCD15 LAI年最大值高0.4 m2/m2以上的地区均不到全省的15%。MOD15和MCD15 LAI年最大值的差别不大，在全省91.7%的地区两者差别小于±0.4 m2/m2。

三种LAI产品的年平均值和年最大值的直方图如图5所示。GLASS LAI年平均值的直方图有两个峰，分别位于 1.0～1.5 和 2.5～3.0 m2/m2，所占比例约为6%和16%；高于3.5 m2/m2的比例几乎为0。MOD15 LAI的年平均值有三个比较集中的峰区，分别集位于 0.5～1.0、1.5-2.0 以及 3.0～3.5 m2/m2，各自所占比例约为8%、10%和4%。MCD15 LAI年平均值的直方图形状与MOD15 LAI接近，但峰值区位置稍稍右移（图5a）。GLASS LAI年最大值的峰值区位于4.5 m2/m2附近，而MOD15和MCD15 LAI年最大值主要集中在6.5 m2/m2附近（图5b）。

图 4 三种LAI产品年最大值的10年平均值及两两之间差异的空间分布Fig. 4 Spatial patterns of 10-year average of annual maximum LAI of the three products and the differences between each two products

对三种LAI产品进行全省和分地区的区域统计，发现2003—2012年基于GLASS LAI年均值的全省平均为2.13 m2/m2，比MOD15（1.73 m2/m2）和MCD15 LAI（1.90 m2/m2）分别约高23%和12%（ 图 6a）。在浙江省各个地区，2003—2012年GLASS LAI年平均值的区域平均都高于MOD15和MCD15 LAI，一般比MOD15 LAI高约0.4 m2/m2；在浙江中部嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州和宁波等地区，2003—2012年GLASS LAI年平均值的区域平均比MCD15 LAI高约0.3 m2/m2，其他地区高约0.15 m2/m2。各个地区的MCD15 LAI均值高于MOD15 LAI，大约为 0.15 m2/m2。

与LAI年平均值的差异不同，2003—2012年GLASS LAI年最大值的全省平均值为3.82 m2/m2，比 MOD15（4.90 m2/m2） 和 MCD15（4.94 m2/m2）LAI的对应值都低约30%（图6b）。各地区GLASS LAI的年最大值的区域均值也都低于MOD15和MCD15 LAI。GLASS LAI年最大值的区域均值与MOD15 LAI对应值之差在丽水最大（1.58 m2/m2）、舟山最小（0.37 m2/m2），在其他地区约为1.0 m2/m2。GLASS LAI年最大值的区域均值与MCD15 LAI对应值之差也是在丽水最大（1.62 m2/m2）、舟山最小（0.50 m2/m2），在其他地区约为 1.0 m2/m2。2003—2012年MCD15 LAI年最大值的区域平均值在各个地区都高于MOD15 LAI，但差异不大，除嘉兴地区（0.18 m2/m2）外，其他地区的两者差异仅为0.05 m2/m2左右。

图 5 2003—2012年三种LAI产品的年平均值和年最大值Fig. 5 Annual mean LAI and annual maximum LAI for the three LAI products during 2003—2012

图 6 2003—2012年LAI年平均值和年最大值的区域均值Fig. 6 Regional averages of annual mean LAI and annual maximum LAI during 2003—2012

3.4 三种LAI产品的变化趋势比较

在2003—2012年期间，三种LAI遥感产品年平均值的变化趋势空间差异显著（图7）。GLASS LAI显著升高和下降的区域面积接近，分别占全省的16.6%和14.7%。GLASS LAI年平均值下降幅度较大的地区主要分布在北部的湖州、嘉兴、杭州及宁波的部分地区，下降超过0.05 m2/m2；GLASS LAI年平均值升高的地区则主要分布在中部的金华、衢州以及丽水北部的部分地区，速率大于0.04 m2/m2。与GLASS LAI不同，MOD15 LAI年平均值在全省21.8%的地区下降明显，显著升高的地区仅占1.2%（图7，9）。MOD15 LAI年平均值除在GLASS LAI下降的地区也呈现下降趋势外，在南部的丽水、温州及台州等地区也呈现明显的下降趋势，下降速率大于0.05 m2/m2。MCD15 LAI呈显著升高和下降趋势的面积比例分别为4.0%和13.7%（图7，9）。在MOD15 LAI明显下降的湖州、嘉兴和宁波以及杭州北部等地区，MCD15 LAI的降幅和面积都有所减小。在衢州、金华、丽水北部和绍兴南部的零星地区，MCD15 LAI略有升高，一般为0.02～0.03 m2/m2。

基于三种LAI产品的2003—2012年浙江省年平均LAI随时间变化的特征有所差异（图8）。在此期间，GLASS LAI全省平均值的年际波动较大，但未表现出明显变化趋势；MOD15 LAI全省平均值呈现较为明显的下降趋势，速率为0.02 m2/m2（p=0.06）；MCD15 LAI全省平均值的变化趋势介于GLASS和MOD15 LAI，呈现不显著的下降趋势。

图 7 三种LAI遥感产品年平均值在2003—2012年期间的变化趋势Fig. 7 Change trends of annual means of three LAI products during 2003—2012.注：未通过0.05显著性检验的区域用灰色表示

图 8 2003—2012年浙江省LAI年平均值变化趋势Fig. 8 Changes of provincial average of mean annual LAI in Zhejiang Province during 2003—2012

进一步统计三种LAI遥感产品在浙江省不同地区显著升高和下降的面积比例（图9），发现三种LAI遥感产品变化趋势的区域间差异很大。GLASS LAI呈现下降趋势的面积比例在嘉兴最高（39.9%），其次为湖州（37.6%）、宁波（30.1%）、杭州（19.1%）、绍兴（13.4%）和台州（12.2%）；在金华、衢州和丽水等地区，GLASS LAI呈现下降趋势的面积比例约为5%左右。GLASS LAI呈现升高趋势的面积比例在衢州最高（27.5%），其次为金华（22.8%）和绍兴（22.4%）；GLASS LAI呈现升高趋势的面积比例在台州和舟山约为20%；在杭州、温州和宁波为10%～15%。MOD15 LAI呈现升高趋势的面积比例在所有地区都小于5%；而MOD15 LAI呈现下降趋势的面积比例在嘉兴达到50.1%、其次为湖州（45.2%）和宁波（37.9%）；在杭州、台州和温州，MOD15 LAI呈现下降趋势的面积比例均达到24%左右；其他地区，MOD15 LAI呈现下降趋势的面积比例为10%～15%。相比GLASS和MOD15 LAI，MCD15 LAI呈现下降趋势的面积比例在嘉兴为37.6%、其次为湖州（33.9%）和宁波（26.8%）；在杭州和台州，MCD15 LAI呈现下降趋势的面积比例占约15%；在其他地区，MCD15 LAI呈现下降趋势的面积比例为4%～10%。MCD15 LAI呈现升高趋势的面积比例在舟山为8.8%、其次为衢州（8.3%）、绍兴（7.0%）和金华（6.6%）；其他地区低于5%。

图 9 2003—2012年浙江省LAI年平均值显著变化的面积比例Fig. 9 Area ratios with significant changing trends of annual mean LAI in Zhejiang Province during 2003—2012

4 讨论

本文比较了三种基于MODIS数据生成的LAI产 品（MOD15 LAI、MCD15 LAI和 GLASS LAI）在浙江省的空间格局和变化趋势。结果表明，三种LAI遥感产品在大小、空间格局及变化趋势上均存在显著差异。已有研究也表明，不同LAI遥感产品在大小和空间格局上表现出很大差异[14,35-36]，基于MODIS Terra和Aqua组合数据生成的MCD15 LAI产品与仅基于Terra或Aqua数据生成的LAI相比，具有更高的空间覆盖度和精度[37]。GLASS LAI与MODIS LAI产品的可靠性在不同地区存在差异：Xiao等[12]研究发现GLASS LAI比MODIS LAI质量有所提高；而Jin等[27]研究表明GLASS LAI在中国西南山区的表现略差于MODIS；Liu等[15]最近研究结果指出，GLASS LAI在森林可靠性略优于MODIS LAI；本研究在天童山地区比较结果也表明，GLASS LAI在森林表现要优于MODIS LAI。

本研究以LAITM作为“桥梁”[4]评价了三种LAI遥感产品。需要指出，LAI遥感产品与实测LAI之间存在尺度不匹配问题，特别在空间异质性较大的地区。另外，LAITM是基于TM光谱反射率构建的植被指数和实测LAI建立的统计关系估算得到，三种LAI遥感产品与LAITM的差异除产品本身外，还可能归因于LAITM空间分布图的不确定性。本研究仅在天童山常绿阔叶林地区对三种LAI遥感产品进行了评价，未来需要在更多具有代表性的生态系统开展LAI遥感产品的评价工作。另外，开展长时间的地面LAI连续观测也将有助于评估不同LAI产品的季节和年际变化特征[4,15]。

LAI遥感产品不确定性来源包括输入地表反射率和植被类型数据以及反演算法等[38-39]。本研究所比较的三种LAI遥感产品采用了相同的地表反射率数据，其差异可能主要归因于反演算法和植被类型处理方面的不同[15]。MOD15 LAI和MCD15 LAI的主要算法采用基于三维辐射传输模型模拟的查找表反演LAI，而其备用算法则基于LAI和NDVI之间关系估算LAI。GLASS LAI根据MODIS和CYCLOPES LAI产品融合的LAI、采用GRNN训练生成。作为LAI产品不确定性的重要来源，植被类型数据所导致的LAI反演差异可达15%～50%[40-41]。高质量、一致性的地表反射率和植被类型数据、良好的反演算法将有效提升LAI遥感产品的精度。

本研究比较的三种LAI遥感产品采用了不同的聚集度系数参数化方案，这也会导致这些产品之间的差异[15]。MOD15和MCD15 LAI考虑了树冠和冠层尺度的聚集效应，而GLASS LAI采用了随植被类型变化的聚集度系数。聚集度系数存在时空变化，仅根据植被类型进行聚集度系数的赋值会导致“真实”LAI的不确定性。近年来，一些研究利用POLDER、MODIS和MISR数据生成了较高空间分辨率的区域和全球聚集度系数产品[42-44]。将这些栅格化的聚集度系数数据应用于LAI反演，将进一步提高LAI遥感产品的可靠性。

5 结论

本研究比较了2003—2012年期间三种基于MODIS数据生成的LAI产品（MOD15 LAI、MCD15 LAI和GLASS LAI）在浙江省的大小、空间格局及变化趋势等，以地面观测的LAI结合TM遥感数据生成的30 m分辨率LAI数据（LAITM）为参考，评价了三种LAI遥感产品在浙江省天童山地区常绿阔叶林的可靠性，主要结论如下：

1）GLASS LAI在天童山常绿阔叶林的表现优于 MOD15 LAI和MCD15 LAI，GLASS LAI与 LAITM具有较好的相关性（R2=0.61，RMSE=1.20 m2/m2），而另外两种LAI遥感产品与LAITM的一致性较差。

2）基于GLASS LAI得到的浙江省LAI年平均值（2.13 m2/m2）分别比MOD15 LAI和MCD15 LAI高约23%和12%；而GLASS LAI年最大值的10年平均值（3.82 m2/m2）比MOD15 LAI和MCD15 LAI的值都偏低约30%。

3）GLASS LAI在浙江省显著升高和下降的面积比例分别为16.6%和14.7%；MOD15 LAI和MCD15 LAI分别在全省21.8%和13.7%的地区下降明显，分别仅在全省1.2%和4.0%的地区明显升高。

4）GLASS LAI全省平均值在2003—2012年期间具有较大的年际波动，但趋势不明显；MCD15 LAI略有下降；而MOD15 LAI呈现较为明显的下降趋势（0.02 m2/m2，p=0.06）。