ISPRS | 俄克拉荷马大学萧向明团队最新成果揭示当前物候研究中的不确定性

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俄克拉荷马大学萧向明教授团队在遥感顶刊 ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing 上最新发表了题为“ Time series sUAV data reveal moderate accuracy and large uncertainties in spring phenology metric of deciduous broadleaf forest as estimated by vegetation index-based phenological models ”的学术论文。论文第一作者为在读博士生潘力，通讯作者为萧向明教授。 准确描绘落叶林的春季物候（生长季节开始，SOS）对于理解其对环境变化的反应至关重要。目前，已经开发了多种基于卫星数据的物候模型，并生成了相应的物候产品。然而，这些产品之间存在显著差异，并且由于缺乏地面参考数据，这些产品尚未得到充分评估。 这项研究利用小型无人机（sUAV）收集了每日地面参考数据（春季物候发生时期：04/07~05/03），评估了基于卫星数据（VI-based）的物候模型在估算地面落叶阔叶林的生长季节开 ………………………………