| 520 |
|
|
|a Leaf area index (LAI) is a key biophysical variable influencing land surface fluxes. Different algorithms have been developed to estimate LAI from remote sensing data. This prompts the need for an evaluation of their comparability and performance. We present an evaluation of the comparability of four products (i.e., MODIS (MOD15A2), NN-MERIS, CYCLOPES, and GLOBCARBON) and their performance against in situ LAI for an entire growing season in a broadleaf deciduous forest. All the LAI products detected the phenological trend of this biome reasonably accurately, albeit with differences in absolute values. The MODIS LAI was higher than the in situ LAI throughout the growing season whereas the GLOBCARBON LAI was higher in the summer months. The NN-MERIS was closest to the in situ measurements whereas the CYCLOPES product was lower than the in situ measurements. The NN-MERIS and CYCLOPES LAI were closely matched (RMSE = 0.45), whereas MODIS and CYCLOPES LAI were the most divergent (RMSE = 1.57). All the algorithms were significantly different (p < 0.05) indicating a need for more efforts to harmonize these algorithms. Finally, the spatial consistency between the NN-MERIS LAI and in situ LAI revealed a season dependency trend. Better spatial agreement was observed during the summer season as opposed to early spring and autumn seasons. L'indice de surface foliaire (LAI) est une variable biophysique clé influençant les flux de surface. Différents algorithmes ont été développés pour estimer le LAI à partir des données de télédétection, d'où la nécessité de procéder à une évaluation de leur comparabilité et de leur performance. On présente une évaluation de la comparabilité de quatre produits (c.-à-d. MODIS (MOD15A2), NN-MERIS, CYCLOPES et GLOBCARBON) et de leur performance par rapport aux mesures in situ de LAI pour une saison entière de croissance dans une forêt de feuillus. Tous les produits de LAI ont permis de détecter la tendance phénologique de ce biome de façon assez précise, mais avec des différences au niveau des valeurs absolues. Le LAI de MODIS était plus élevé que le LAI in situ tout au long de la saison de croissance, alors que le LAI de GLOBCARBON était plus élevé durant les mois d'été. La valeur du produit NN-MERIS était la plus proche de celle des mesures in situ alors que le produit CYCLOPES était plus faible que les mesures in situ. Les valeurs de LAI de NN-MERIS et de CYCLOPES affichaient une corrélation étroite (RMSE = 0,45), tandis que les valeurs correspondantes de MODIS et de CYCLOPES montraient une plus grande divergence (RMSE = 1,57). Tous les algorithmes étaient significativement différents (p < 0,05), montrant la nécessité d'y apporter des efforts supplémentaires pour harmoniser ces algorithmes. Enfin, la cohérence spatiale entre le LAI de NN-MERIS et les valeurs in situ de LAI a révélé une tendance à la dépendance saisonnière. Une meilleure correspondance spatiale a été observée durant la saison estivale comparativement au début du printemps et à l'automne.
|
