Evaluation of Modis Products Over Four European Ecological Study Sites

Bewertung von Modis Produkten über vier Ökologischen Forschungsgebieten in Europa

Global vegetation is a key component of the climate system due to its key role in geosphere-biosphere-atmosphere interactions. Understanding these processes is of important for predicting future climate and the future state of terrestrial ecosystems. Land surface properties such as the land cover type and leaf area index (LAI) are used as essential inputs in many hydrological, ecological, and climate models. They are key parameters that describe the functioning of vegetation and are required forGlobal vegetation is a key component of the climate system due to its key role in geosphere-biosphere-atmosphere interactions. Understanding these processes is of important for predicting future climate and the future state of terrestrial ecosystems. Land surface properties such as the land cover type and leaf area index (LAI) are used as essential inputs in many hydrological, ecological, and climate models. They are key parameters that describe the functioning of vegetation and are required for modeling vegetation productivity, land surface climatology, global carbon budgets and agricultural outputs as influenced by resource management. Successful modeling of these processes to quantitatively and accurately characterize global dynamics requires definition of these parameters periodically and globally with high accuracy. For this purpose the MODIS-based land surface products were designed and are now regularly available worldwide. Nevertheless, analyses based on MODIS inputs of land cover and LAI must be tested with respect to their reliability, in order that we can trust and use the outputs from simulation models quantifying water and carbon balances at large scale. The purpose of the research reported here is to determine the reliability of the MODIS spectral reflectance, land cover and LAI products for European landscapes which are highly fragmented and not necessarily homogeneous at the 1 km scale characteristic of MODIS products. A stepwise analysis has been carried out for reflectance, land cover and LAI products, comparing results from ground truth data and from high resolution remote sensing images (Landsat) to the coarser scale MODIS information. In this way, the influence of landscape fragmentation on the MODIS products should be clear and advice can be given about how they should be used in land surface modelling efforts. Four European locations were chosen for study; landscapes dominated by deciduous forest at Hesse, France; by coniferous forest at Tharandt, Germany, and by forest and grassland in mountainous terrain in the Berchtesgaden National Park, Germany and in Stubai Valley, Austria. All of these landscapes, however, have a mixture of land use. In order to compare measurements at intensive study plots with MODIS (1 km resolution), it was necessary to build a bridge via remote sensing data derived with Landsat TM (30 m resolution). It was demonstrated that for all study sites, the registration accuracy of Landsat TM images did not deviate by more than half of one pixel, and that the root mean square of error (RMSE) was less than 0.3 pixel when utilizing at least 40 ground control points and nearest-neighbor resampling technique. Comparing Landsat images with aerial photography clearly demonstrated that specific study sites on the ground could be identified and that the measured characteristics could be associated with Landsat pixel properties. The evaluation results showed that the MODIS reflectance product is reasonably accurate (less than 10 % absolute error). Certainly it is appropriate to utilize reflectance data from the two types of satellite images and to use these information in comparative examinations of land cover mapping and leaf area index estimation. The land cover comparison demonstrates that both the scale applied in classifications and the number and type of land use categories that are permitted lead to important shifts in the characterization of land cover when moving from 30 m to 1 km resolution of MODIS. Fragmentation in European landscapes is a fundamental problem encountered in the use of MODIS products. A true representation of the land surface cannot be obtained from the current MODIS land cover classifications at 1 km scale. The use of these descriptors in models describing land surface properties may potentially lead to large errors. Thus, exchange between the land surface and the atmosphere of water and CO2 as estimated by models using MODIS inputs will have a high level of uncertainty, and the results must be considered with caution. The problems in classification that are encountered lead to further difficulties in land surface characterization, since the retrieval of LAI uses land cover as an input variable. At the peak of vegetation development, MODIS LAI appears to strongly underestimate values of the Landsat based maps. During winter, the comparison is even worse, but is not consistent from grassland to deciduous forest and coniferous forest. The results cast doubt on the usefulness of MODIS LAI products as input to continental scale simulation models for carbon and water balances, at least in Europe where land cover is highly modified and fragmented due to centuries of human use and management. Use of the MODIS products in Europe requires that new techniques be considered to search for compatibility in averaging and aggregating information on land cover and reflectance that is used to estimate LAI for large areas. Keywords: Remote sensing; vegetation; MODIS; Landsat; LAI; Land cover classification; reflectance; evaluation.show moreshow less
Aufgrund der komplexen Interaktionen zwischen Geosphäre, Biosphäre und Atmosphäre spielt die Vegetation auf der Erde eine der Schlüsselrollen des globalen Klimas. Das Verständnis dieser Interaktionen und Prozesse ist von grundlegender Bedeutung zur Vorhersage zukünftiger Klima- und Vegetationsszenarios. Eigenschaften der Kontinentoberflächen, wie Vegetationsbedeckung und Blattflächenindex (LAI) fließen ein als essentielle Vorgaben für die Berechnung hydrologischer, ökologischer und klimatischer Aufgrund der komplexen Interaktionen zwischen Geosphäre, Biosphäre und Atmosphäre spielt die Vegetation auf der Erde eine der Schlüsselrollen des globalen Klimas. Das Verständnis dieser Interaktionen und Prozesse ist von grundlegender Bedeutung zur Vorhersage zukünftiger Klima- und Vegetationsszenarios. Eigenschaften der Kontinentoberflächen, wie Vegetationsbedeckung und Blattflächenindex (LAI) fließen ein als essentielle Vorgaben für die Berechnung hydrologischer, ökologischer und klimatischer Modelle. Es sind dies Schlüsselparameter zur Erklärung der „Funktion“ der Pflanzendecke und sie werden daher benötigt für die Modellierung der Biomasse-Produktion, des Klimas der Landoberflächen, der globalen Kohlenstoff-Bilanz und der Landwirtschafts-Erträge in Abhängigkeit zum anthropogenen Ressourcen-Management. Ihre realistische Modellierung für eine exakte quantitative Charakterisierung globaler Dynamiken verlangt die periodische und globale Definition dieser Prozesse in höchster Genauigkeit. Hierfür wurden MODIS-basierte Land-Oberflächen-Modelle entwickelt, welche inzwischen weltweit verfügbar sind. Zur Überprüfung der Vorhersagegenauigkeit der MODIS-Modellierungen sind dennoch Tests hinsichtlich Land-Vegetationsbedeckung und LAI erforderlich, um die Simulationen hinsichtlich der Quantifizierung der großmaßstäblichen Wasser- und Kohlenstoff-Bilanz überprüfen zu können. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Bestimmung der Zuverlässigkeit von MODIS-Produkten, die die spektrale Reflexions-Eigenschaften der Land-Bedeckung, der Landnutzung und des LAIs in typischen europäischen Landschaften räumlich charakterisieren sollen, welche aber hinsichtlich des viel zu großen 1 km-Rasters von MODIS als äußerst fragwürdig zu werten sind. Durchgeführt wurde deshalb eine stufenweise Analyse für die Licht-Reflexion, Landbedeckung und LAI, wobei hoch aufgelöste LANDSAT-TM-Satelliten-Bilder und reale Daten von den jeweiligen Orten mit den gröber aufgelösten MODIS-Informationen verschnitten wurden. Dabei wird der Einfluß der Landschaftsfragmentierung auf die MODIS-Simulation verständlich und es müssen daher in der Zukunft klare Regeln angewandt werden, sie einzusetzen. Vier europäische Orte wurden für die vorliegende Studie ausgewählt; Landschaften in denen folgende Vegetationsformen dominierten: laubabwerfende Wälder in der Umgebung von Hesse (Frankreich), Nadelholzforste bei Tharandt (Deutschland), Mischwälder sowie alpine Matten im Nationalpark Berchtesgaden (Deutschland) und im Stubai-Tal (Österreich). Alle vier Regionen besitzen darüber hinaus eine stark variierende Landnutzung. Um die detaillierten vor-Ort-Messungen mit MODIS (mit 1 km-Rasterauflösung) vergleichen zu können, war es notwendig, eine Brücke zu schlagen mit Hilfe der LANDSAT TM-Satellitenbilder in 30 m-Rasterauflösung. Es zeigte sich, dass die Bestimmungsgenauigkeit von LANDSAT TM-Bildern für alle 4 Regionen nicht mehr als um einen halben Pixel abwich und dass die Standardabweichung weniger als 0,3 Pixel betrug. Hierzu war es notwendig, mindestens 40 vor-Ort-Punkte mit der Nearest Neighbour-Resampling Methode einzubeziehen. Die Ergebnisse der Evaluation zeigten, dass die modifizierten MODIS-Reflexdaten-Produkte hinreichend genau sind (weniger als 10 % des absoluten Fehlers). Entsprechend sollten die Reflexions-Daten von zwei verschiedenen Satelliten-Bildern verwendet werden und diese Informationen sollten in Vergleichsuntersuchungen eingesetzt werden zur Feststellung der Landbedeckung und zur Schätzung der Blattflächenindices. Der Vergleich der Landbedeckung zeigte, dass sowohl der Maßstab bei der Klassifizierung als auch die Zahl und der Typ der Landnutzung sich wesentlich verschiebt beim Sprung von der 30 m- zur 1 km-Auflösung. Die kleinräumliche Fragmentierung der europäischen Landschaft bleibt ein zu lösendes Problem bei der Verwendung von MODIS-Produkten. Eine echte Repräsentierung der Landbedeckung kann jedenfalls nicht aus der geläufigen MODIS-Landbedeckungs-Klassifikation im 1 km-Raster gewonnen werden. Die Verwendung solcher Deskriptoren in Modellen zur Landbedeckungs-Klassifikation kann daher zu erheblichen Fehlern führen. Dementsprechend sind MODIS-basierte-Modelle, die sich mit dem Verhalten von Wasser und CO2 im Austausch zwischen der Landoberflächen und der Atmosphäre befassen, fehlerbehaftet oder zumindest nur mit Einschränkungen zu betrachten. Die sich dabei ergebenden Probleme der Klassifikation führen zu weiteren Schwierigkeiten in der Ansprache der Landnutzung, solange der LAI auf Annahmen der Landnutzungen als Input-Variable basiert. Auf dem Höhepunkt der jährlichen Vegetationsentwicklung erscheinen LAI-Werte, jeweils ermittelt aus den LANDSAT-Satellitenaufnahmen und der MODIS-Modellierung als stark unterschätzt. Während des Winters treten diese Fehlerraten noch stärker ins Gewicht, sind jedoch nicht übereinstimmend für Grasland zu laubabwerfendem Wald oder Nadelwald. Die Ergebnisse lassen Zweifel aufkommen über die Nützlichkeit von MODIS LAI-Berechnungen als Inputs für Simulationsmodelle auf kontinentalem Maßstab hinsichtlich der Kohlenstoff- und Wasserbilanz. Dies gilt zumindest für das in der anthropogenen Landnutzung stark fragmentierte und heterogene Europa. Die Anwendung von MODIS-Produkten innerhalb Europas verlangt daher die hier vorgestellten neuen Technologien bei der Suche nach vergleichbaren und aggregierbaren Dateninformation zur Landnutzung und ihrer Reflexions-eigenschaften zur Bestimmung des LAI für großräumige Maßstäbe. Schlüsselwörter: Fernerkundung; Vegetation; MODIS; Landsat; LAI; Bodenbedeckung; Reflexion; Bewertung.show moreshow less

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Metadaten
Institutes:Geowissenschaften
Author: Quoc Dinh Nguyen
Advisor:Prof. Dr.) and John Tenhunen (Prof. Dr. Thomas Foken false
Granting Institution:Universität Bayreuth,Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften
Date of final exam:16.04.2009
Year of Completion:2009
SWD-Keyword:ERS; Fernerkundung; Vegetation
Tag:Bodenbedeckung; Fernerkundung; LAI; MODIS; Reflexion
LAI; Landcover classification; MODIS; Remote sensing; reflectance
Dewey Decimal Classification:550 Geowissenschaften
RVK - Regensburg Classification:Remote sen
URN:urn:nbn:de:bvb:703-opus-5590
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):28.05.2009