赵聪,秦其明,吴自华.Landsat5MSS和TM地表反射率和植被指数一致性分析与纠正[J].地理科学,2023,43(6):1078-1087.[ZhaoCong,QinQiming,WuZihua.ConsistencyanalysisandcorrectionofsurfacereflectanceandvegetationindicesofLandsat5MSSandTM.ScientiaGeographicaSinica,2023,43(6):1078-1087.]doi:10.13249/j.cnki.sgs.2023.06.014Landsat5MSS和TM地表反射率和植被指数一致性分析与纠正赵聪1，秦其明1,2,3，吴自华1（1.北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所，北京100871；2.空间信息集成与3S工程应用北京市重点实验室，北京100871；3.自然资源部地理信息系统技术创新中心，北京100871）摘要：基于PROSAIL模型模拟数据，分析Landsat5MSS和TM地表反射率及4种植被指数（NDVI，EVI2，SAVI和OSAVI）的一致性并提出纠正方法，最后使用真实的MSS和TM数据进行验证。本文进一步讨论了大气因素对二者植被指数之间的一致性的影响。研究结果表明，对于地表反射率，线性回归模型和多元线性回归模型可以将基于模拟数据计算得到的LandsatMSS等效反射率数据较为理想地纠正至LandsatTM波段上，但对于真实MSS遥感数据，反射率纠正模型在MSS传感器的绿光、红光和近红外2波段上效果不明显；对于植被指数一致性和纠正问题，使用MSS红光波段和近红外1波段先计算植被指数再使用线性回归模型进行纠正不论在模拟数据还是真实数据上均取得了最好的效果；植被指数的一致性容易受大气参数中气溶胶光学厚度估算误差影响，而受到水汽柱浓度估算误差的影响较小。关键词：LandsatMSS；LandsatTM；地表反射率；植被指数；一致性分析中图分类号：TP732文献标识码：A文章编号：1000-0690(2023)06-1078-10Landsat卫星数据是目前使用最为广泛的长时间序列中高分辨率遥感数据集之一，在全球土地覆盖、植被生长状况动态变化等研究领域发挥了重要的作用。作为Landsat卫星系列的首款传感器，LandsatMSS传感器搭载在Landsat1-5卫星上，获取了从1972—1999年的全球多光谱遥感观测数据。作为遥感发展早期的重要历史数据和20世纪70年代几乎唯一的对地观测数据，这一数据有着独特的应用价值。然而，LandsatMSS传感器的波段设置与后续的LandsatTM传感器相比差异较大，对地观测结果存在较大的系统性偏差。搭载在Landsat1-5上的MSS传感器有绿光、红光和2个近红外波段，空间分辨率为60m。与之相比，Landsat4-5上搭载的TM传感器有蓝光、绿光、红光、近红外、短波红外1、短波红外2共6个光...
