FY-3C VIRR和Terra MODIS NDVI產(chǎn)品在湘贛地區(qū)的一致性

王震山， 楊鳳珠, 王劍庚， 李玲娟, 柳藝博*

(1.南京信息工程大學應用氣象學院/江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點實驗室/生態(tài)研究院， 南京 210044； 2.南京信息工程大學大氣物理學院， 南京 210044)

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)中的核心組成部分，植被動態(tài)對陸地生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)循環(huán)以及能量平衡至關重要[1-5]。作為植被分布和生長狀況的重要指標，植被指數(shù)被廣泛應用于大范圍地表植被覆蓋及植被動態(tài)變化研究。目前已有約40多種植被指數(shù)如歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)、增強植被指數(shù)(enhanced vegetation index,EVI)、簡單比植被指數(shù)(simple ratio,SR)等[6]。其中NDVI對植被生態(tài)狀況具有較強的響應能力，突出了綠色植被的特征[7-9]，而被廣泛使用[10-11]。多種長時間序列的NDVI產(chǎn)品如MODIS NDVI、GIMMS NDVI、SPOT NDVI等已應用于植被覆蓋監(jiān)測[12]。而中國目前使用較多的研究植被遙感的數(shù)據(jù)大都依賴于MODIS NDVI[13]。基于美國地球觀測系統(tǒng)(earth observation system, EOS)計劃中的上午星TERRA和下午星AQUA搭載的中分辨率成像光譜儀(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)發(fā)射以來已經(jīng)獲取多年數(shù)據(jù)，具有較高的空間分辨率，性能穩(wěn)定且良好[14]。例如，洪艷等[15]基于MODIS NDVI分析了汶川震中區(qū)域植被恢復的時空變化特征；曹云等[16]基于MODIS NDVI分析植被時空變化特征和植被覆蓋度變化；王震等[17]基于MODIS數(shù)據(jù)分析了長時間序列湖南地區(qū)的植被指數(shù)變化特征。

風云三號(FY-3)是中國自主研制的第二代極地軌道氣象衛(wèi)星，其目標是實現(xiàn)全球、全天候、多光譜、三維、定量遙感，滿足現(xiàn)代氣象業(yè)務需求[18-19]。風云三號系列的實驗星風云三號01星(FY-3A)和風云三號02星(FY-3B)分別于2008年和2010年發(fā)射成功，首顆業(yè)務星FY-3C于2013年9月23日發(fā)射成功。FY-3C搭載了包括可見光紅外掃描輻射計(visible and infrared radiometer, VIRR)和中分辨率光譜成像儀(medium resolution spectral imager, MERSI)等9類11個遙感探測儀器，至今仍在軌穩(wěn)定運行[20-21]。自發(fā)射以來風云系列衛(wèi)星提供的大量數(shù)據(jù)產(chǎn)品已被逐步應用，針對植被遙感應用也開展了一些相關研究，如馮銳等[22]比較分析2個時次(2008年8月16日、2009年8月30日)的TERRA MODIS和FY-3A MERSI數(shù)據(jù)反演NDVI在遼寧地區(qū)的差異；趙金龍等[23]以2009年7月18日和2011年8月24日的TERRA/MODIS植被指數(shù)(NDVI、EVI)為參考討論了FY-3A/MERSI在寧夏地區(qū)的適用性；葛美香等[24]則分別將TERRA和AQUA星的MODIS NDVI與FY-3A和FY-3B星的MERSI和VIRR NDVI進行交互比較；杜寶隆等[25]基于2015年的FY-3C VIRR和Aqua MODIS的NDVI探討二者在重慶地區(qū)的時空一致性。以上研究多基于兩期NDVI產(chǎn)品探討了風云衛(wèi)星在檢測中國北方地區(qū)植被動態(tài)的表現(xiàn)，有關更長時間序列、更廣泛區(qū)域的研究仍有待深入。

中國廣大南方地區(qū)碳儲量約占全國總量的65%，是陸地碳匯的重要組成部分[26-28]。如地處長江經(jīng)濟帶生態(tài)保護的重點地區(qū)的湖南省(湘)和江西省(贛)由于森林修復和生態(tài)恢復等實施，植被覆蓋率顯著上升，碳匯能力不斷增強[29-31]。湘贛地區(qū)森林面積和覆蓋率居全國前列，據(jù)第九次全國森林清查資料(2014—2018年)，江西省和湖南省森林面積分別為1 021、1 053萬hm2，森林覆蓋率分別高達61.16%和49.69%[32]。因此，研究獲取了覆蓋湖南省和江西省的以國產(chǎn)風云衛(wèi)星為代表FY-3C和國際上普遍應用的MODIS NDVI產(chǎn)品，比較分析了兩種NDVI衛(wèi)星產(chǎn)品在湘贛地區(qū)的時空一致性，以期為國產(chǎn)衛(wèi)星檢測典型地區(qū)植被動態(tài)時空變化特征的能力提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

湖南省(24°08′～30°08′N，108°47′～114°05′E)面積約21.18萬km2，地形大多以山地丘陵為主。湖南省氣候類型屬于亞熱帶季風氣候，夏季高溫多雨，冬季干燥少雨，降水多集中在4—8月，年總降水量為1 200～1 700 mm。湖南省主要植被有亞熱帶常綠闊葉林、常綠落葉闊葉混交林、落葉闊葉林、山頂苔蘚矮林等[33]。

江西省(24°07′～29°09′N，114°02′～117°97′E)面積約16.69萬km2，地形復雜多樣，以丘陵為主。亞熱帶季風氣候特征明顯，年均氣溫16.3～19.5 ℃，年降水量為1 300～1 900 mm[34]。江西省植被類型多樣，主要為暖性針葉林、暖性針闊混交林、常綠闊葉林、常綠落葉闊葉混交林、落葉闊葉林、矮林和灌叢等[35](圖1)。

圖1 湘贛地區(qū)地表覆被(MODIS Landcover)Fig.1 Land cover in Hunan and Jiangxi Provinces(MODIS Landcover)

1.2 數(shù)據(jù)獲取與處理

研究獲取了覆蓋湘贛地區(qū)的FY-3C VIRR和TERRA MODIS NDVI產(chǎn)品(表1)。FY-3C VIRR NDVI產(chǎn)品獲取自國家氣象中心風云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務網(wǎng)，時間分辨率為旬(10 d)，空間分辨率為1 km。MODIS NDVI (MOD13A2)來自美國地質(zhì)勘探局(United States Geological Survey, USGS)下屬的LPDAAC (Land Processes Distributed Active Archive Center)，空間分辨率1 km，時間分辨率16 d。在接下來分析中，上述兩種產(chǎn)品分別簡稱為FY-3C NDVI和MODIS NDVI。

表1 FY-3C和MODIS NDVI產(chǎn)品的特性

利用ArcGIS、Python、MRT(MODIS Reprojection Tool)等工具對下載覆蓋湘贛地區(qū)的FY-3C和MODIS NDVI產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行拼接鑲嵌、投影轉(zhuǎn)換(Albers等積圓錐投影，WGS 1984坐標系)、重采樣(1 km)、格式轉(zhuǎn)換(.tif)、掩膜裁剪、數(shù)值變換、異常值剔除等一系列處理，得到覆蓋湘贛地區(qū)的FY-3C和MODIS的NDVI真實值。

考慮到FY-3C NDVI數(shù)據(jù)的起始時間相對較晚，且在2014年1—4月，2015年7—12月，2016年全年以及2017年9月20號等時段缺失，故以FY-3C為基準選取對應時段的MODIS數(shù)據(jù)進行比較分析。對2017—2019年可獲取的FY-3C和MODIS NDVI產(chǎn)品在月、季、年等尺度上分別對旬和16 d數(shù)據(jù)進行累加平均處理，分別將FY-3C累加對應的月、季、年所包括的每10 d數(shù)據(jù)做均值，MODIS則累加對應的月、季、年所包括的每16 d數(shù)據(jù)做均值。其中，以3—5月、6—8月、9—11月、12—次年2月分別代表春、夏、秋、冬四個季節(jié)，年均值則由各年內(nèi)對應的所有數(shù)據(jù)累加平均得到。

2 結(jié)果與分析

2.1 FY-3C和MODIS年均NDVI比較

基于FY-3C和MODIS的湘贛地區(qū)年均NDVI都呈現(xiàn)森林高于農(nóng)田和其他地表覆被類型，2018年高于2017年和2019年，在區(qū)域上江西省整體高于湖南省，但兩種NDVI產(chǎn)品在幅度上存在差異(圖2)?；贛ODIS的湘贛地區(qū)森林和農(nóng)田NDVI年均值整體分別高出FY-3C約0.2和0.1?；贔Y-3C的湖南省和江西省森林NDVI年均值分別為0.3～0.4和0.4～0.5，而基于MODIS的湖南省和江西省森林年均NDVI則分別為0.4～0.5和0.5～0.6，部分地區(qū)甚至超過0.7。湖南、江西兩個省農(nóng)田(主要分布在洞庭湖和鄱陽湖附近以及湖南中部)三年平均NDVI也存在MODIS(0.3～0.4)高于FY-3C(0.2～0.3)的現(xiàn)象。

圖2 基于FY-3C和MODIS的湘贛地區(qū)年均NDVI空間分布及其差異Fig.2 Spatial distribution of annual averaged NDVI and their differences in Hunan and Jiangxi Provinces based on FY-3Cand MODIS

進一步統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，湘贛地區(qū)兩種衛(wèi)星NDVI產(chǎn)品在年尺度上一致性較好，2017年、2018年、2019年兩種NDVI產(chǎn)品R2分別為0.69、0.73、0.70，MODIS NDVI整體高于FY-3C NDVI(圖3)。2017年、2018年、2019年湘贛地區(qū)FY-3C NDVI年均值分別為0.35、0.38和0.35，而MODIS NDVI年均值分別為0.58、0.59和0.56。基于MODIS的湘贛地區(qū)三年的年均NDVI(0.58)高出FY-3C(0.36)約0.22(60%)，2017、2018、2019年分別高0.23(66%)、0.21(55%)和0.21(60%)。2017—2019年，基于MODIS 和FY-3C的年均NDVI之間的差異在江西省要略低于湖南?。涸诤鲜。贛ODIS的三年平均NDVI(0.56)高出FY-3C(0.35)約60%；在江西省，基于MODIS的三年平均NDVI(0.58)高出FY-3C(0.37)約55%。

圖3 2017—2019年湘贛地區(qū)年均NDVI散點圖對比Fig.3 Comparison of annual mean NDVI of FY-3C and MODIS in Hunan and Jiangxi provinces from 2017 to 2019

2.2 不同季節(jié)FY-3C和MODIS NDVI差異

2017—2019年兩種衛(wèi)星的NDVI產(chǎn)品各季節(jié)均值及差異空間分布可以看出，兩種衛(wèi)星產(chǎn)品都從空間上刻畫出湘贛地區(qū)NDVI季節(jié)變化的整體特征(即夏季>秋季>春季>冬季)，F(xiàn)Y-3C NDVI在各季節(jié)均不同程度的整體低于MODIS NDVI，江西省NDVI在各季節(jié)整體高于湖南省(圖4～圖7)。

春季，基于FY-3C的湘贛地區(qū)NDVI高值區(qū)為0.3～0.4和0.4～0.5，而對應的基于MODIS的湘贛地區(qū)NDVI高值區(qū)則大多大于0.4，甚至大于0.6，部分地區(qū)甚至超過0.7。兩種NDVI產(chǎn)品的低值區(qū)也存在MODIS(0.3～0.4)高于FY-3C(0.2～0.3)的現(xiàn)象(圖4)。具體到各年份，F(xiàn)Y-3C在2017年整體高于2018年和2019年；而MODIS則是2019年略高于2017年和2018年。兩種NDVI產(chǎn)品差異在2019年多超過0.2；2018年除湖南西部大部分地區(qū)外，兩者差異較?。?017年則是湖南西北部和江西東北部差異稍大。

圖4 基于FY-3C和MODIS的湘贛地區(qū)春季NDVI及其差異空間分布Fig.4 Spatial distribution and difference of spring NDVI in Hunan and Jiangxi provinces based on FY-3C and MODIS

夏季，除鄱陽湖、洞庭湖等附近少數(shù)地區(qū)三年間NDVI低于0.3外，基于FY-3C的湘贛地區(qū)大部分地區(qū)高于0.4，在2018年大部分地區(qū)則高于0.5；除個別零星地區(qū)外，MODIS夏季NDVI都達到0.6，甚至超過0.8(圖5)?；趦煞N衛(wèi)星產(chǎn)品的夏季NDVI在2019年差異最大，大部分地區(qū)夏季NDVI呈MODIS整體高于FY-3C(約0.2)；2018年差異略小，除江西南部外，大部分地區(qū)差異在0.1左右；2017年除湖南東部以及江西中部和東北部MODIS NDVI略低于FY-3C外，其他地區(qū)夏季NDVI也是MODIS高于FY-3C。

圖5 基于FY-3C和MODIS的湘贛地區(qū)夏季NDVI及其差異空間分布Fig.5 Spatial distribution and difference of summer NDVI in Hunan and Jiangxi provinces based on FY-3C and MODIS

秋季，基于FY-3C湘贛地區(qū)NDVI空間分布整體呈2017年<2018年<2019年，而MODIS在三個年份相差不明顯(圖 6)。對于FY-3C而言，2017年湖南大部和江西中西部等地區(qū)NDVI為0.2～0.4，僅江西東部及零星地區(qū)高于0.4；2018年除鄱陽湖和洞庭湖周圍及湖南中部外，大部分地區(qū)NDVI高于0.4，部分地區(qū)高于0.5；2019年NDVI高值區(qū)范圍較2018年有所增加。除鄱陽湖、洞庭湖附近地區(qū)略低外(0.4～0.5)，其他大部分地區(qū)MODIS NDVI都超過0.5甚至0.7。從MODIS和FY-3C秋季 NDVI 差值的空間分布來看，兩者差異在2017年最大，2018年次之，2019年最小。2017年兩者差異在湘贛大部分地區(qū)超過于0.3，僅兩湖地區(qū)和江西南部差異較小；2018年除兩湖附近地區(qū)及少數(shù)零星地區(qū)外兩者差異為0.15～0.2；2019年湖南差異高于江西，湖南西部差異稍大(約0.2)，其他地區(qū)差異不大。

圖6 基于FY-3C和MODIS的湘贛地區(qū)秋季NDVI及其差異空間分布Fig.6 Spatial distribution and difference of autumn NDVI in Hunan and Jiangxi provinces based on FY-3C and MODIS

冬季，基于FY-3C和MODIS的湘贛地區(qū)NDVI 2017年>2018年>2019年(圖7)。FY-3C NDVI在2019年為0.1～0.2和0.2～0.3；2018年略高于2019年，部分地區(qū)NDVI>0.3；2017年湖南江西南北交界處、江西東北部以及南部的部分地區(qū)NDVI>0.4。MODIS NDVI在2019年為0.2～0.3和0.3～0.4，部分地區(qū)>0.5；2018年略高于2019年，部分地區(qū)NDVI>0.6；2017年除部分地區(qū)NDVI在0.3左右，大部分地區(qū)NDVI>0.5，湖南江西交界處南部和北部、江西東北部以及南部的部分地區(qū)均高于0.7。FY-3C NDVI在冬季整體低于MODIS，兩者差異在2017年最大，2018年次之，2019年最小。2017年兩者差異在湘贛大部分地區(qū)高于0.3；2018年湖南西北部和南部、江西中南部以及東北部等兩者差異在0.2左右，湖南洞庭湖、江西鄱陽湖附近兩者差異在0.05左右；2019年僅湖南西北部和南部、江西中部以及南部差異稍大(約0.2)，其他地區(qū)差異不大。

圖7 基于FY-3C和MODIS的湘贛地區(qū)冬季NDVI空間分布及其差異Fig.7 Spatial distribution and difference of winter NDVI in Hunan and Jiangxi provinces based on FY-3C and MODIS

區(qū)域統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)兩種衛(wèi)星產(chǎn)品均整體呈現(xiàn)夏季最高、秋季次之、春季隨后、冬季最低，但在幅度上存在差異(圖8)?；贛ODIS的春、夏、秋、冬四個季節(jié)NDVI三年均值分別為0.58、0.68、0.63、0.40，對應的FY-3C NDVI三年均值分別為0.37、0.46、0.42、0.21。各季節(jié)MODIS NDVI區(qū)域均值大多比FY-3C高0.2左右，甚至高0.25(2017年冬)或0.27(2019年春)。

圖8 2017—2019年湘贛地區(qū)各季節(jié)NDVI區(qū)域均值Fig.8 Regional averaged seasonal NDVI of Hunan and Jiangxi provinces from 2017 to 2019

具體到各季節(jié)而言，基于MODIS的湘贛地區(qū)冬季NDVI區(qū)域均值(0.40)高于FY-3C(0.21)2倍左右，差異最大。春、夏、秋三個季節(jié)的MODIS NDVI區(qū)域均值分別高出FY-3C達0.21(56%)、0.22(48%)、0.22(52%)。對于不同年份湘贛地區(qū)各季節(jié)NDVI區(qū)域均值，MODIS與FY-3C NDVI在2019年冬、2017年冬、2019年春、2018年冬、2017年秋差異最大，MODIS分別高出FY-3C達103%(0.16)、93%(0.25)、82%(0.27)、70%(0.15)、65%(0.25)，在2017年春差異較小為37%(0.15)。MODIS在其他年份夏季、秋季高出FY-3C約50%。

2.3 FY-3C和MODIS NDVI月尺度比較

2017—2019年湘贛地區(qū)逐月NDVI區(qū)域均值比較可見，MODIS NDVI整體上明顯高于FY-3C NDVI，基于兩種NDVI的區(qū)域均值都呈現(xiàn)出先升高再下降的態(tài)勢，最大值一般在7、8月，最小值一般在1、2月(圖9)。具體而言，F(xiàn)Y-3C NDVI最大值在2017—2019年分別出現(xiàn)在5月(0.54)、8月(0.52)和9月(0.53)，最小值分別出現(xiàn)在1月(0.20)、12月(0.16)和2月(0.07)。在2017—2019年間，MODIS NDVI最大值分別在7月(0.73)、7月(0.73)和8月(0.74)，最小值分別在3月(0.42)、12月(0.13)和2月(0.19)。兩種衛(wèi)星NDVI產(chǎn)品的年最大NDVI都比較穩(wěn)定，且二者差異變化不大，而在年最小NDVI方面差異明顯。年最大NDVI方面，F(xiàn)Y-3C都高于0.5，而MODIS都在 0.7以上，MODIS高出FY-3C約40%。年最小 NDVI 方面，F(xiàn)Y-3C一般多在0.2左右，而MODIS一般為0.4左右，MODIS高出FY-3C達100%。FY-3C和MODIS NDVI兩者差異在2017年2月，2018年1月，2019年2月的差異最大，后者分別高出前者約124%、117%、185%。在2017年5月，2018年4月，2019年9月的兩種衛(wèi)星NDVI產(chǎn)品差異較小，MODIS NDVI分別高出FY-3C NDVI約29%、33%、27%。

圖9 2017—2019年湘贛地區(qū)月均NDVI區(qū)域均值Fig.9 Regional average monthly NDVI of Hunan and Jiangxi Provinces from 2017 to 2019

FY-3C和MODIS NDVI月均值在2017年6月(分別為0.27和0.47)都顯著低于2018年6月(分別為0.49和0.69)和2019年6月(分別為0.45和0.64)。可能原因是2017年6月中下旬湘贛地區(qū)一場持續(xù)性暴雨過程[36]導致植被活動受到嚴重影響[37]。2018年12月的FY-3C和MODIS NDVI月均值顯著低于2017年和2019年同期，并且FY-3C NDVI(0.16)月均值高于MODIS NDVI(0.13)?？赡艿慕忉屖鞘艿?018年12月27日湖南的極端暴雪天氣的影響[38]。FY-3C和MODIS NDVI產(chǎn)品的時間分辨率不一樣，在計算12月平均NDVI時FY-3C采用三期數(shù)據(jù)，而MODIS則有兩景數(shù)據(jù)，F(xiàn)Y-3C會在一定程度上造成對極端天氣引起的NDVI降低的低估。

3 結(jié)論

研究基于2017—2019年FY-3C和MODIS的NDVI產(chǎn)品在不同時空尺度分析比較了兩種NDVI產(chǎn)品湘贛地區(qū)一致性，主要結(jié)論如下。

(1)兩種衛(wèi)星產(chǎn)品都刻畫出了湘贛地區(qū)NDVI空間分布和月、季、年的變化特征，在時空分布上有良好的一致性，江西省NDVI整體高于湖南省。

(2)兩種衛(wèi)星產(chǎn)品的年均NDVI均呈現(xiàn)出2018年高于2017年和2019年，森林高于農(nóng)田和其他地表覆被類型。FY-3C NDVI整體低于MODIS NDVI，基于MODIS的湘贛地區(qū)三年平均NDVI高出FY-3C約0.22(60%)，其中，2017、2018、2019年分別高0.23(66%)、0.21(55%)和0.21(60%)。兩種衛(wèi)星產(chǎn)品的R2為0.7左右。

(3)FY-3C和MODIS NDVI在季節(jié)變化特征上都呈現(xiàn)出夏季>秋季>春季>冬季。各季節(jié)MODIS NDVI區(qū)域均值大多比FY-3C高0.2左右，其中冬季的差異較大，基于MODIS的湘贛地區(qū)三年冬季NDVI區(qū)域均值(0.40)約是FY-3C(0.21)的2倍。春、夏、秋三個季節(jié)的MODIS NDVI區(qū)域均值分別高出FY-3C達0.21(56%)、0.22(48%)、0.22(52%)。

(4)FY-3C與MODIS NDVI月變化的趨勢一致，最大值一般在7、8月，最小值一般在1、2月。兩種衛(wèi)星NDVI產(chǎn)品在年最大NDVI差異不大且較為穩(wěn)定，年最小NDVI差異明顯且變異較大，MODIS年最小NDVI高出FY-3C約100%。