时空数据融合提升NPP估算精度：STARFM模型应用

"数据融合技术在提高NPP估算精度中的应用 (2014年)，作者：黄登成、张丽、尹晓利、王昆，发表于《计算机工程与应用》2014年第50期第22卷，页码193-198。" 这篇论文探讨了如何解决遥感数据在时间和空间分辨率上的局限性，以更精确地监测植被动态变化。研究中，研究人员采用了时空适应性反射率融合模型（STARFM），这是一种用于融合不同源遥感数据的技术，旨在提升影像的空间和时间分辨率。在本案例中，该模型被用来融合MODIS-NDVI（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - Normalized Difference Vegetation Index）和TM-NDVI（Thematic Mapper - Normalized Difference Vegetation Index）数据，生成具有30米高时空分辨率的融合NDVI影像。 NDVI是一种衡量植被覆盖度和生长状况的指数，是评估生态系统生产力的重要指标。通过将融合后的NDVI数据以及多种尺度的MODIS-NDVI数据输入到CASA（Carbon Assimilation System Algorithm，碳汇吸收系统算法）模型，可以计算出植被净初级生产力（NPP）。NPP是生态系统中植物光合作用固定的碳总量，反映了植被生长的健康状态和生产力。 论文中，研究人员对锡林浩特地区的NPP进行了多尺度估算，并将估算结果与实地测量的地上生物量进行了对比。结果显示，随着NDVI数据的空间分辨率提高，NPP估算值与实际地上生物量的相关性增强，这证明了数据融合技术在提高NPP估算精度方面的有效性。 这项工作强调了数据融合技术在遥感生态学研究中的重要性，它能够提供更准确的信息来监测和理解植被动态。同时，它也为其他地区的NPP估算提供了可能的改进方法，有助于提升全球植被生产力研究的精度。通过这种方式，科学家可以更好地理解和预测气候变化对生态系统的影响，为环境管理和决策提供更可靠的数据支持。