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产品介绍
GLASS LAI产品的最新版本（V6）使用双向长短期记忆(Bi-LSTM) 时间循环神经网络模型，基于现有较高质量的全球LAI产品，通过聚类分析选取全球分布且能代表不同地表覆盖、不同植被生长变化类型及不同卫星观测条件下的像元，采用最小差原则，融合多种LAI产品来构建时间序列LAI样本，利用Bi-LSTM模型建立时间序列MODIS地表反射率与LAI的关系，训练得到Bi-LSTM算法模型，并最终生成23年（2000年至2022年）的250m和500m LAI产品数据。 GLASS V6 LAI产品具有更高的精度、更好的空间和时间一致性，能很好表征植被物候、捕捉植被扰动变化等。 GLASS LAI V6产品是目前世界上空间分辨率最高的长时间序列的全球LAI产品。
GLASS V6 LAI产品具有更高的精度、更好的空间和时间一致性，能很好表征植被物候、捕捉植被扰动变化等。
GLASS LAI V6产品是目前世界上空间分辨率最高的长时间序列的全球LAI产品。
数据说明
1. 文件说明
产品相关文件包括HDF和XML两个文件，其中数据实体存储在HDF文件中，产品的元数据信息存储在HDF和XML文件中。
2. 叶面积指数数据集
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标签 |
值 |
|
填充值 |
255 |
|
海洋 |
255 |
|
有效值范围 |
0～100 |
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比例系数 |
0.1 |
3. 质量标识
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位数 |
比特位组合 |
含义 |
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0 ～1 |
00 |
高质量的LAI值 |
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01 |
质量好的LAI值 |
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10 |
填充值 |
|
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2 ～3 |
00 |
用GRNNS反演出的LAI值 |
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01 |
填充值 |
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4 |
0 |
非水体 |
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1 |
水体 |
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|
5 |
0 |
非雪 |
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1 |
雪 |
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6 |
0 |
无云 |
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1 |
有云 |
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7 |
0 |
未处理云的影响，原始值保留 |
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1 |
已处理云的影响 |
影像展示
GLASS叶面积指数2018-2020年图像
产品文献
[1]Ma, H., & Liang, S. (2022). Development of the GLASS 250-m leaf area index product (version 6) from MODIS data using the bidirectional LSTM deep learning model. Remote Sensing of Environment https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.112985 [PDF]