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文章标题：Improved global 250m 8-day NDVI and EVI products from 2000-2021 using the LSTM model

发表期刊：《Scientific data》

影响因子：9.8

第一单位：武汉大学

在线日期：2023年11月04日

文章摘要

归一化植被指数（NDVI）、增强植被指数（EVI）等卫星植被指数（VI）产品已得到广泛应用。然而，它们受到云层和其他因素的严重污染，并提供了地表植被状况的错误信号。在这项研究中，使用长短期记忆（LSTM）神经网络方法根据中分辨率成像光谱仪（MODIS）表面反射率数据开发了2000年至2021年新的全球无缝空间分辨率250m、时间分辨率八天的NDVI和EVI产品。构建高质量的全球代表性时间序列 VI 样本，结合使用 Savitzky-Golay 滤波器 (SG)、全球陆地和地表卫星 (GLASS) 叶面积指数 (LAI) 拟合和上包络方法来训练模型。为了评估所提出的方法和 250m VI 产品，使用 MODIS VI 产品 (MOD13Q1) 与四种广泛使用的 VI 重建方法进行相互比较。假设高质量的MODIS VI数据代表真实值，LSTM模型生成的NDVI和EVI的均方根误差(RMSE)分别为0.0734和0.0509。

转自：“生态遥感前沿”微信公众号

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