目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品，如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/FVC/GPP等，并且已经广泛应用于全球或区域尺度植被变化趋势及格局分析。掌握长时序遥感产品分析与处理方法，分析长时间序列卫星遥感产品数据应用时需要掌握的经验及编程技巧，以期辅助解决陆地生态系统研究中相关的科学难题，为陆地生态系统“碳汇”能力的评估提供科学决策依据，服务2060“碳中和”战略目标需求。

第一章 长时序遥感产品在全球变化/植被变绿/植被物候等方面的应用

Science/Nature/PNAS等相关文章

长时序遥感数据产品介绍

长时序遥感数据产品分析方法

长时序遥感数据产品质量评价

第二章 MODIS遥感数据产品预处理

基于MODIS TOOL的HDF影像拼接/子区截取/格式转换

基于MODIS TOOL的长时序海量遥感数据的自动批处理程序

基于MATLAB的遥感产品数值读取

基于MATLAB的产品质量控制(QC)图层读取及含义解读

经QC后的产品最大值/均值/中值等合成

第三章 长时序MODIS遥感数据产品时间序列重构

遥感数据异常值/离群值outliers检测方法

年内时间序列遥感数据重构以去除噪声点(滤波、多项式拟合…)

长时序逐年份遥感产品年均/最大值、月均/最大值、季节均/最大值批处理运算

距平anomaly及变异系数coefficient of variation计算

不良天气(如云)对长时序遥感数据分析的影响

第四章 基于GIMMS 3g和MODIS NDVI构建更长时序遥感数据

GIMMS 3g和MODIS NDVI产品相关性分析

重叠时间段内GIMMS 3g和MODIS NDVI产品融合

基于GIMMS 3g和MODIS NDVI产品的更长时间序列产品生成

第五章 植被物候提取与分析实践应用

年内时间序列遥感数据重构方法

多种植被物候提取方法实现：threshold/logistic/derivative/…

生长季开始/长度/结束日期提取

区域植被SOS/LOS/EOS制图

年际间植被物候变化趋势分析

第六章 植被变绿趋势分析实践应用

长时序年际间植被变化趋势分析方法

植被变绿/变黄趋势判断准则

基于一元线性回归的植被变化趋势判断

基于Manner-Kendall(M-K)的植被变化检验

基于变异系数法(CV)的植被变化稳定性分析

区域结果成图显示与空间格局分析

第七章 植被变绿与生态系统固碳一致性分析

植被变绿意味着生态系统固碳增强吗？来自长时序遥感产品的启示

长时序NDVI变化趋势分析

长时序LAI变化趋势分析

长时序GPP变化趋势分析

长时序NDVI/LAI/GPP变化趋势综合研判

第八章 草地生长关键参数/生物量遥感估算及趋势分析

草地LAI/覆盖度/生物量遥感估算原理

PROSAIL辐射传输模型应用

PROSAIL模型参数敏感性分析

基于PROSAIL模型草地关键参数遥感反演

长时序草地生长变化趋势分析

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