Resumen de Evaluation of long-term NDVI time series derived from Landsat data through blending with MODIS data

D. Singh

• español

  El objetivo de este estudio es capitalizar el detalle espacial del Landsat y la regularidad temporal de las adquisiciones de MODIS utilizando una aproximacion de fusion (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model, STARFM). Especificamente, se pronostico la reflectancia de superficie de 30 m del Landsat-7 Enhanced Thematic mapper plus (ETM+) para un periodo de ocho anos (2002-2009) como el producto de la reflectancia observada de superficie (MOD09Q1) ETM+ y MODIS sobre los datos ETM+ observados y pronosticados. El analisis de pixeles de los datos ETM+ observados de las estaciones de cultivo de invierno y verano mostro que el metodo de prediccion fue mas preciso para el infrarrojo cercano (NIR, por sus siglas en ingles) (media r2 = 0.87, p . 0.01) en comparacion con la banda del rojo ( media r2 = 0.65, p . 0.01). Se calculo el indice de vegetacion en diferencias normalizadas (NDVI, por sus siglas en ingles) de la reflectancia Landsat observada y pronosticada. Se comparo la diferencia entre el NDVI de los datos ETM+ observados y pronosticados (prediccion residual) y los residuales temporales de los datos Landsat y MODIS en dos fechas diferentes. Se encontro que que los residuales pronosticados para el NDVI (valor de la media espacial 0.0085) fueron significativamente menores que los residuales temporales (valor de la media espacial para MODIS 0.056 y 0.051 para ETM+ observados) lo que implica que el metodo de prediccion fue mejor que la sustitucion temporal de pixeles. Al investigar la tendencia de los valores sinteticos ETM+ del NDVI durante una estacion de crecimiento se descubrio que los patrones fenologicos son bien capturados. La comparacion directa entre los valores del NDVI obtenidos de MODIS y de imagenes sinteticas ETM+ muestra buena consistencia de la dinamica temporal pero tambien un error sistematico que puede ser leido como un sesgo (sobre estimacion del NDVI MODIS). Tambien se estudio la relacion entre el NDVI ETM+ sintetico y los datos de precipitacion observada y de evaporacion y se observo que la precipitacion mensual total y la evaporacion mensual del mes precedente tiene coeficientes de correlacion mayores ( r2 = 0.56 y r2 = 0.59) que la media mensual del NDVI ETM+ sintetica.

• English

  The aim of this study is to capitalize on the spatial detail of Landsat and the temporal regularity of MODIS acquisitions using a fusion approach (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model, STARFM). Specifically, the 30 m Landsat-7 ETM+ (Enhanced Thematic Mapper plus) surface reflectance was predicted for a period of eight years (2002-2009) as the product of observed ETM+ and MODIS surface reflectance (MOD09Q1) on the predicted and observed ETM+ dates. A pixel based analysis for observed ETM+ dates covering winter and summer crop seasons showed that the prediction method was more accurate for NIR (mean r2 = 0.87, p . 0.01) compared to red band (mean r2 = 0.65; p . 0.01). The NDVI was computed from observed Landsat and predicted surface reflectance. The difference between NDVI from predicted and observed ETM+ data (prediction residual) was compared with the temporal residuals of NDVI from observed Landsat and MODIS data at two different dates. The prediction residuals for NDVI (spatial mean value of 0.0085) were found to be significantly lower than the temporal residuals (spatial mean value of 0.056 for MODIS and 0.051 for observed ETM+) implying that the prediction method was better than temporal pixel substitution. Investigating the trend in synthetic ETM+ NDVI values over a growing season revealed that phenological patterns were well captured. A direct comparison between the NDVI values obtained from MODIS and synthetic ETM+ images has shown a good consistency of the temporal dynamics but a systematic error that can be read as bias (MODIS NDVI over estimation). The relationship between synthetic ETM+ NDVI with observed precipitation and evaporation data was also studied and it was observed that monthly total precipitation and monthly evaporation of the preceding month have higher correlation coefficients (r2 = 0.56 and r2 = 0.59) with mean monthly synthetic ETM+ NDVI.