Evaluation of long-term NDVI time series derived from Landsat data through blending with MODIS data



Título del documento: Evaluation of long-term NDVI time series derived from Landsat data through blending with MODIS data
Revista: Atmósfera
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000349438
ISSN: 0187-6236
Autores: 1
Instituciones: 1Ministry of Science and Technology, Department of Science and Technology, Nueva Delhi, Delhi. India
Año:
Periodo: Ene
Volumen: 25
Número: 1
Paginación: 43-63
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español El objetivo de este estudio es capitalizar el detalle espacial del Landsat y la regularidad temporal de las adquisiciones de MODIS utilizando una aproximación de fusión (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model, STARFM). Específicamente, se pronosticó la reflectancia de superficie de 30 m del Landsat-7 Enhanced Thematic mapper plus (ETM+) para un período de ocho años (2002-2009) como el producto de la reflectancia observada de superficie (MOD09Q1) ETM+ y MODIS sobre los datos ETM+ observados y pronosticados. El análisis de pixeles de los datos ETM+ observados de las estaciones de cultivo de invierno y verano mostró que el método de predicción fue más preciso para el infrarrojo cercano (NIR, por sus siglas en inglés) (media r2 = 0.87, p ≤ 0.01) en comparación con la banda del rojo ( media r2 = 0.65, p ≤ 0.01). Se calculó el índice de vegetación en diferencias normalizadas (NDVI, por sus siglas en inglés) de la reflectancia Landsat observada y pronosticada. Se comparó la diferencia entre el NDVI de los datos ETM+ observados y pronosticados (predicción residual) y los residuales temporales de los datos Landsat y MODIS en dos fechas diferentes. Se encontró que que los residuales pronosticados para el NDVI (valor de la media espacial 0.0085) fueron significativamente menores que los residuales temporales (valor de la media espacial para MODIS 0.056 y 0.051 para ETM+ observados) lo que implica que el método de predicción fue mejor que la sustitución temporal de pixeles. Al investigar la tendencia de los valores sintéticos ETM+ del NDVI durante una estación de crecimiento se descubrió que los patrones fenológicos son bien capturados. La comparación directa entre los valores del NDVI obtenidos de MODIS y de imágenes sintéticas ETM+ muestra buena consistencia de la dinámica temporal pero también un error sistemático que puede ser leído como un sesgo (sobre estimación del NDVI MODIS)
Resumen en inglés The aim of this study is to capitalize on the spatial detail of Landsat and the temporal regularity of MODIS acquisitions using a fusion approach (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model, STARFM). Specifically, the 30 m Landsat-7 ETM+ (Enhanced Thematic Mapper plus) surface reflectance was predicted for a period of eight years (2002-2009) as the product of observed ETM+ and MODIS surface reflectance (MOD09Q1) on the predicted and observed ETM+ dates. A pixel based analysis for observed ETM+ dates covering winter and summer crop seasons showed that the prediction method was more accurate for NIR (mean r2 = 0.87, p ≤ 0.01) compared to red band (mean r2 = 0.65; p ≤ 0.01). The NDVI was computed from observed Landsat and predicted surface reflectance. The difference between NDVI from predicted and observed ETM+ data (prediction residual) was compared with the temporal residuals of NDVI from observed Landsat and MODIS data at two different dates. The prediction residuals for NDVI (spatial mean value of 0.0085) were found to be significantly lower than the temporal residuals (spatial mean value of 0.056 for MODIS and 0.051 for observed ETM+) implying that the prediction method was better than temporal pixel substitution. Investigating the trend in synthetic ETM+ NDVI values over a growing season revealed that phenological patterns were well captured. A direct comparison between the NDVI values obtained from MODIS and synthetic ETM+ images has shown a good consistency of the temporal dynamics but a systematic error that can be read as bias (MODIS NDVI over estimation). The relationship between synthetic ETM+ NDVI with observed precipitation and evaporation data was also studied and it was observed that monthly total precipitation and monthly evaporation of the preceding month have higher correlation coefficients (r2 = 0.56 and r2 = 0.59) with mean monthly synthetic ETM+ NDVI
Disciplinas: Geociencias
Palabras clave: Ciencias de la atmósfera,
Landsat,
Espectrorradiometría,
Precipitación,
Evaporación,
Reflectancia,
Indice de vegetación
Keyword: Earth sciences,
Atmospheric sciences,
Landsat,
Spectroradiometry,
Rainfall,
Evaporation,
Reflectance,
Vegetation index
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