近日，樊磊教授团队在遥感领域一区TOP期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation上发表了融合C波段长时序植被光学厚度（C-band vegetation optical depth, C-VOD）研究的最新成果。基于被动微波C波段亮度温度（TB）反演的长时序C-VOD在植被碳循环监测、植被生物量变化评估以及干旱发生识别等方面具有重要潜力。然而，从多源TB构建长时序C-VOD面临两项主要挑战：①不同传感器之间的TB存在不可忽略的系统偏差；②传感器的TB序列在长期尺度上可能相关性较弱。
针对上述问题，研究提出了TB的组合校准方法：在稀疏植被区采用线性回归（Linear regression），在密集植被区采用线性放缩（Linear rescaling）。基于此方法，并结合王梦佳副教授开发的C-band Microwave Emission of the Biosphere（C-MEB）模型，反演获得了长时序合并C-VOD数据集。研究结果显示，合并后的C-VOD在跨传感器长期一致性方面显著提升（图1）。在全球大多数植被类型中，合并C-VOD的精度明显优于其他国际长时序C-VOD产品（如VODCA C-VOD），其中在全球54.44%的区域表现出更优的时间性能（图2）。
图1 合并C-VOD与原始C-VOD的时间序列
图2 合并C-VOD与VODCA C-VOD分别与NDVI具有最优时间相关性的区域分布
番号 为该成果第一完成单位，番号 2023级硕士生陈东波为论文第一作者，樊磊教授为第二作者，郑州大学王梦佳副教授为通讯作者。研究得到了国家自然科学基金（42301401）、重庆市硕士研究生科研创新项目（CYS240144）、遥感科学国家重点实验室开放基金（OFSLRSS202411）、中国博士后科学基金（2024T170823）的支持。
论文链接：//www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1569843225006089
文|陈东波 审核|李勇 樊磊 胡孜
