叶面积指数（LAI）表征地表上的绿叶面积量。LAI是影响全球气候变化的关键参数，被用于诸多农业气候、大气循环和生物地理化学模型中。目前国际上已有数家空间机构提供全球LAI产品，有代表性的如MODIS（美），CYCLOPES（法）和GLOBCARBON（欧盟）等。为了更有效的将全球LAI遥感产品用于各种模型中，首先必须对这些产品的质量进行深入的分析。 

       中国科学院地理科学与资源研究所方红亮研究员和他的团队，发展了一个新的三配点误差模型（TCEM）对全球三大LAI产品MODIS、CYCLOPES和GLOBCARBON的理论不确定性进行了分析。研究表明，CYCLOPES产品的不确定性最低，随后是GLOBOCARBON和MODIS。在各植被类型中，草地、农作物、灌木和稀树草原通常比森林的不确定性低。由于植被冠层密闭，热带雨林地区绝对不确定性最高而相对不确定性最低。理论上，CYCLOPES产品基本上满足了全球气候观测系统（GCOS）对LAI的精度要求（±0.5），对于MODIS和GLOBCARBON产品则只有非森林生态类型能满足此要求。但是，目前三套LAI产品都不能满足GCOS对相对精度的要求（20%）。该研究为开展全球LAI产品第4阶段的验证工作提供了一种非常实用的方法，同时该方法还可以用于其它类似的多产品相互比较和误差估计。 

      该工作发表于Remote Sensing of Environment。研究中所开发的TCEM 软件包，可联系文章通讯作者获取。 

相关研究论文： 

  Fang, H., S. Wei, C. Jiang, and K. Scipal, 2012. Theoretical uncertainty analysis of global MODIS, CYCLOPES and GLOBCARBON LAI products using a triple collocation method. Remote Sensing of Environment, 124, 610-621, doi: 10.1016/j.rse.2012.06.013. 

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       方红亮 研究员 

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