近日，国家重点实验室森林碳汇研究团队遥感领域国际顶级期刊《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》（IF=8.979）发表题为“Phenology estimation of subtropical bamboo forests based on assimilated MODIS LAI time series data”的研究论文。该研究创新构建基于LAI同化的竹林SOS（生长季开始）和EOS（生长季结束）遥感反演模型，解决了传统植被指数EVI无法反演亚热带竹林物候的难题，初步探明了竹林物候的时空演变趋势，为深入研究竹林碳汇功及形成机制能提供了极为重要的关键参数。
物候及其时空变异对森林生态系统碳循环的影响是国内外研究的热点。国内外学者采用遥感数据，在植被物候及其对全球气候变化的影响等方面展开了大量的研究，但相关研究主要集中在北半球的中高纬地区。亚热带森林极为复杂，如何监测亚热带森林物候面临巨大挑战。竹林是亚热带地区特殊的森林类型，固碳能力高，在维护全球碳平衡和应对气候变化等方面具有重要的作用，且竹林具有快速生长以及“大年”和“小年”等特殊的物候现象。因此，精准监测竹林物候监测及其时空演变具有重要意义。
本研究创新构建基于LAI同化的竹林物候遥感反演模型系统，实现了竹林物候(SOS、EOS)时空分布高精度反演。该模型系统首先构建LAI同化系统，获得高精度MODIS LAI时间序列同化产品；然后，利用每年LAI最大值将竹林生长过程分为生长阶段和下降阶段；最后，采用logistic回归方程对两个阶段分别进行拟合并计算拟合方程的曲率，以两个阶段最大曲率对应的日数作为SOS和EOS。
研究表明，基于LAI同化时间序列提取得到的竹林物候精度高，SOS提取精度(R2)比MODIS_LAI原始产品提高了3.67倍，RMSE降低了58.91%，EOS提取精度(R2)提高了12.5%，RMSE降低了41.13%；而增强植被指数(EVI)无法提取竹林物候特征。
根据所构建的竹林物候遥感反演模型，反演得到近20年浙江省竹林物候时空分布格局。分析表明，浙江省竹林物候具有明显的空间变异特征，SOS具有从西北到东南呈先提前到再延迟的趋势，而EOS具有从西北到东南呈延迟和延长的趋势；从时间上看，近20年浙江省70%左右的竹林SOS具有显著提前趋势，平均每年提前0.83天，60%左右的竹林EOS呈延迟趋势，平均每年延迟0.28天，70%左右的竹林LOS呈延长趋势，平均每年延长1.12天。
该研究是国家重点实验室周国模教授团队继2017年在该刊发表题为“Assimilating leaf area index of three typical types of subtropical forest inChina from MODIS time series data based on the integrated ensemble Kalman filter and PROSAIL model”后的又一项创新工作。国家重点实验室为第一单位和通讯作者单位，李雪建博士为第一作者、杜华强教授为通讯作者。研究得到了国家自然科学基金、省科技厅重点研发计划、国家重点实验室自主研究课题等项目资助。
全文链接1：https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.01.018
全文链接2：http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.02.002
（国家重点实验室）
