标准化植被光学深度指数 SVODI

可以使用各种波长域中的遥感观测在全球范围内监测植被状况。在微波领域，从 1970 年代后期开始，可以使用来自各种星载微波任务的数据。根据这些观察结果，可以估计植被光学深度 （VOD），这是树冠总含水量的指标，因此也是地上生物量及其水分状态的指标。因此，对 VOD 异常的观测将补充基于可见光和近红外观测的指标，这些指标主要是生态系统光合作用活动的指标。
可靠的长期植被状态监测需要考虑卫星星座变化引起的随时间变化的可用观测数量。为了克服这个问题，我们引入了标准化植被光学深度指数 （SVODI），它是通过组合来自多个无源微波传感器和频率的 VOD 估计来创建的。不同的频率对植被冠层的不同部分敏感。因此，将它们组合成一个指数会使该指数对所表示的任何植被部分的偏差敏感。SSM/I-、TMI-、AMSR-E-、WindSat 和 AMSR2 衍生的 C-、X 和 Ku 波段 VOD 以概率方式合并，从而产生从 1987 年至今的植被状况指数。
SVODI 显示出与从光学和热数据得出的成熟光学植被健康指数 （VHI） 相似的时间模式。在水资源可用性是植被生长主要控制的地区，SVODI 还显示出与气象干旱指数 scPDSI（自我校准帕尔默干旱严重程度指数）和 ERA5-Land 的土壤水分异常相似的时间模式。时间 SVODI 模式与相关地区的气候振荡指数 SOI（南方涛动指数）和 DMI（偶极子模式指数）有关。进一步表明，VHI 中发生异常，土壤水分异常在 SVODI 中发生之前发生。
结果表明，VOD 在监测植被状况方面具有潜力，可以补充现有的光学指数。它具有无源微波遥感固有的优点和缺点，例如不易受到云层覆盖和太阳照明的影响，但代价是空间分辨率较低。
索引生成并非特定于 VOD，因此可以在其他领域中找到应用。