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/