SNUEI

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

Remote Sensing in Agriculture

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)

기계학습 위성 원격탐사

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)

연도과제부처사업수행기관NTIS 분류(1순위)
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교수 1

류영렬

연구주제 1

Remote Sensing in Agriculture

키워드 3

정규식생지수(NDVI) · 식생 근적외선 반사율(NIRv) · 식생 녹화(그리닝)

방법 2

위성 원격탐사 · 기계학습