Persistent global greening over the last four decades using novel long-term vegetation index data with enhanced temporal consistency
2024 · Remote Sensing of Environment
저자
Sungchan Jeong, 류영렬 (Youngryel Ryu), Pierre Gentine, Xu Lian, Jianing Fang, Xing Li, Benjamin Dechant, Juwon Kong, Wonseok Choi, Chongya Jiang, Trevor F. Keenan, Sandy P. Harrison, Iain Colin Prentice
연구주제
NTIS 과학기술표준분류
에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장
가장 가까운 분류(건설/교통 > 국토정책 및 계획 > 도시계획)가 에너지·환경·원자력 확장 범위 밖이다.
AI 연구 키워드·방법
식생 근적외선 반사율(NIRv) 정규식생지수(NDVI) satellite sensor intercalibration 식생 녹화(그리닝)
키워드 (OpenAlex)
global greening NDVI near-infrared reflectance of vegetation AVHRR MODIS data harmonization temporal coherence
초록
Advanced Very High-Resolution Radiometer (AVHRR) satellite observations have provided the longest global daily records from the 1980s, but the remaining temporal inconsistency in vegetation index datasets has hindered reliable assessment of vegetation greenness trends. To tackle this, we generated novel global long-term Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Near-Infrared Reflectance of vegetation (NIRv) datasets derived from AVHRR and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). We addressed residual temporal inconsistency through three-step post processing including cross-sensor calibration among AVHRR sensors, orbital drifting correction for AVHRR sensors, and machine learning-based harmonization between AVHRR and MODIS. After applying each processing step, we confirmed the enhanced temporal consistency in terms of detrended anomaly, trend, and interannual variabi…
이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)
| 연도 | 과제 | 부처 | 사업 | 수행기관 | NTIS 분류(1순위) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2024 | 전지구 육상생태계 탄소흡수 연구 | 과학기술정보통신부 | 개인기초연구(과기정통부) | 서울대학 | 지구과학 > 기상과학 > 생명기상에너지 외 |
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