4. DiscussionThe inter- and intraan

4. Discussion
The inter- and intraannual variations in NDVI–LAI
relationships are clearly revealed in our results. Furthermore,
different NDVI data sources have distinctive relationships
with LAI. The above analysis of the NDVI–LAI relationship
was based on the downscaled and smoothed NDVI and LAI
time series. Thus, it is necessary for us to determine whether
the different downscaling and smoothing methods may have
influenced the relationships that we obtained.
Both NDVI time-series and LAI curves contain some
missing or bad quality data over the seasonal trajectory due
to various reasons. Based on the assumption that no rapid
changes in variable values should occur between adjacent
time periods, the missing values could be interpolated from
adjacent available data. In order to investigate the effect of
different interpolation methods, we have examined linear,
cubic spline and Fourier transform interpolation methods for
NDVI and LAI. Due to total amount of available data and
data quality in the VEGETATION and MODIS original
data, this investigation was only carried out for AVHRR
NDVI time series data. Downloaded weekly AVHRR NDVI
was first smoothed using the best index slope extraction
(BISE) to reduce the noise (Viovy et al., 1992). Table 2
shows the linear regression models based on the data
interpolated from each method. The results confirmed the
relationships described in the results section. For each pair
of interpolation methods, NDVI showed strong linear
relationships in leaf production and leaf senescence periods
but quite weak linear relationships during the leaf constant
period. Interannual variations in the relationship were noted
for each interpolation method and each NDVI data source.
LAI is a required variable for various primary production
models across scales and global models of climate,
hydrology, biogeochemistry, and ecology (e.g., Running &
Coughlan, 1988; Sellers et al., 1996; Bonan, 1998). Given
the interests in running biogeochemical cycle models at
regional and global scales, the data requirement for accurate
LAI at moderate and high spatial resolutions is urgent.
Although with the launch of the Terra MODIS, LAI
becomes a standard product and is available to the public
via the EROS data center Data Archive Center (EDC
DAAC), this product is still under validation. Moreover, the
NDVI–LAI relationship is also applied as the backup
algorithm in MODIS LAI. Viewed from standpoint of data
availability, LAI retrieved from NDVI–LAI relationship will
remain as the main or sole approach for high temporal
resolution in regional- and global-scale studies.
However, our results suggest that the normal LAI retrieval
based on a single NDVI–LAI relationship as currently used
in most models is questionable. The constant rather variable
treatment of the NDVI–LAI relationship over time will
introduce serious deviations in LAI estimation and, thereby,
in estimates of carbon balances and fluxes. We suggest that at
least three different relationships should be used, corresponding
to three leaf phenological stages (leaf production,
leaf constant, and leaf senescence), for deciduous forest. For
the remaining interannual variation in the relationship in
each phenological stage, we propose to use relative NDVI to
minimize the variation. The year-to-year variation is
drastically reduced in this manner in our analyses. A more
sophisticated approach may be to determine the correlation
between the variations according to regression coefficients
and environmental factors (e.g., temperature, water availability).
This requires further study in the future.
An alternative approach, as suggested by Cohen et al.
(2003), is to couple more spectral vegetation indices from
multiple dates into the regression analysis. They claimed
that using a single index which integrated from the multiple
indices by canonical correlation analysis represents a
significant strategic improvement over regressions solely
dependent on a single vegetation index. Since global remote
sensing data archives are expanding with more and more
spectral information besides the NDVI data set, the
approach of Cohen et al. (2003) could be useful for
estimating LAI at regional and global scale

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4. สนทนาอินเตอร์ - การรูปแบบ intraannual ใน NDVI – ไหลมีการเปิดเผยความสัมพันธ์ชัดเจนในผลลัพธ์ของเรา นอกจากนี้แหล่งข้อมูล NDVI แตกต่างกันมีความสัมพันธ์ที่โดดเด่นมีลาย การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ NDVI – ลายข้างต้นเป็นไปตามที่ downscaled และปรับให้โค้ง NDVI และลายชุดเวลา ดังนั้น จึงจำเป็นที่เราจะกำหนดว่าอาจมีแตกต่างกัน downscaling และวิธีการปรับให้เรียบมีอิทธิพลต่อความสัมพันธ์ที่เราได้รับNDVI เวลาชุดและลายเส้นโค้งประกอบด้วยบางข้อมูลคุณภาพหายไป หรือดีกว่าวิถีตามฤดูกาลเนื่องเพื่อเหตุผลต่าง ๆ ตามสมมติฐานที่ไม่รวดเร็วการเปลี่ยนแปลงในค่าตัวแปรจะเกิดขึ้นระหว่างการติดรอบระยะเวลา ค่าสูญหายสามารถการสจากข้อมูลที่มีอยู่ติดกัน เพื่อตรวจสอบผลของการวิธีการแทรกข้อความต่าง ๆ ที่เราได้ตรวจสอบเชิงเส้นเหมือนลูกบาศก์และฟูรีเยแปลงวิธีสอดแทรกNDVI และลาย เนื่องจากจำนวนข้อมูลทั้งหมด และคุณภาพข้อมูล MODIS และพืชพรรณเดิมข้อมูล ตรวจสอบนี้ได้รับเฉพาะดำเนินสำหรับ AVHRRข้อมูลอนุกรมเวลา NDVI ดาวน์โหลดประจำสัปดาห์ AVHRR NDVIแรกโค้งใช้แยกลาดดัชนีที่ดีที่สุด(ไบส์) เพื่อลดเสียงรบกวน (Viovy et al., 1992) ตารางที่ 2แสดงแบบจำลองถดถอยเชิงเส้นตามข้อมูลการสจากแต่ละวิธี ผลที่ได้รับการยืนยันการความสัมพันธ์ที่อธิบายไว้ในส่วนผลลัพธ์ สำหรับแต่ละคู่วิธีการแทรกแทรง NDVI พบแรงเชิงเส้นความสัมพันธ์ในการผลิตใบและระยะ senescence ใบไม้แต่ค่อนข้างอ่อนแอความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างค่าคงของใบไม้รอบระยะเวลา Interannual การเปลี่ยนแปลงในความสัมพันธ์ได้ตั้งข้อสังเกตสำหรับแต่ละวิธีการแทรกแทรงและแต่ละแหล่งข้อมูล NDVIลายเป็นตัวแปรที่จำเป็นสำหรับการผลิตต่าง ๆ หลักแบบจำลองสเกลและแบบจำลองสภาพภูมิอากาศ สากลอุทกวิทยา ชีวธรณีเคมี และนิเวศวิทยา (เรียกใช้เช่น และCoughlan, 1988 ขาย et al., 1996 บอนัน 1998) กำหนดให้สนใจในการทำแบบจำลองชีวธรณีเคมีที่ระดับภูมิภาค และระดับโลก ความต้องการข้อมูลที่ถูกต้องลายความละเอียดของพื้นที่สูง และปานกลางเป็นเร่งด่วนถึงแม้ว่า มีการเปิดตัวของ Terra MODIS ลายเป็น ผลิตภัณฑ์มาตรฐาน และจะเผยแพร่สู่สาธารณะผ่านอีรอสข้อมูลศูนย์เก็บข้อมูลกลาง (EDCDAAC), ผลิตภัณฑ์นี้จะยังคงอยู่ระหว่างการตรวจสอบ นอกจากนี้ การความสัมพันธ์ NDVI – ลายจะใช้เป็นการสำรองข้อมูลอัลกอริทึมในไหล MODIS ดูได้จากการมองของข้อมูลจะดึงข้อมูลจากความสัมพันธ์ NDVI – ลายลายพร้อมใช้งานยังคงเป็นแนวทางหลัก หรือแต่เพียงผู้เดียวสำหรับสูงชั่วคราวความละเอียดในการศึกษาภูมิภาค และสากลมาตราส่วนอย่างไรก็ตาม ผลของเราแนะนำที่เรียกลายปกติตามความสัมพันธ์ NDVI – ลายเดียวที่เป็นอยู่ในปัจจุบันในรูปแบบส่วนใหญ่จะแก้แค้นคืน ค่าคงตัวแปรแต่จะรักษาความสัมพันธ์ NDVI – ไหลช่วงเวลาแนะนำความแตกต่างอย่างจริงจังในการประเมินลาย และ จึงในการประเมินของคาร์บอนสมดุล และ fluxes เราขอแนะนำที่ความสัมพันธ์ที่แตกต่างกัน 3 อย่างน้อยควรจะใช้ สอดคล้องไปสามใบ phenological ระยะ (ใบไม้ผลิตใบค่าคง และใบไม้ senescence), ในป่าผลัดใบ สำหรับเหลือ interannual การเปลี่ยนแปลงในความสัมพันธ์ในแต่ละขั้นตอน phenological เราเสนอใช้ NDVI ญาติเพื่อลดการเปลี่ยนแปลง มีการเปลี่ยนแปลงปีต่อปีลดลงอย่างรวดเร็วในลักษณะนี้ในการวิเคราะห์ของเรา มากขึ้นวิธีการซับซ้อนอาจกำหนดความสัมพันธ์ของการระหว่างการเปลี่ยนแปลงตามค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยและปัจจัยสิ่งแวดล้อม (เช่น อุณหภูมิ การมีอยู่ของน้ำ)นี้ต้องศึกษาเพิ่มเติมในอนาคตทางเลือกวิธีการ เป็นแนะนำโดยโคเฮน et al(2003), เป็นคู่มากกว่าดัชนีพืชพรรณสเปกตรัมจากหลายวันเป็นการวิเคราะห์การถดถอย มีการร้องเรียนที่ใช้ดัชนีเดียวที่บูรณาการจากหลายแสดงถึงดัชนี โดยวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของมาตรฐานการปรับปรุงกลยุทธ์สำคัญกว่า regressions แต่เพียงผู้เดียวขึ้นอยู่กับดัชนีพืชพรรณที่เดียว ตั้งแต่ระยะไกลสากลการตรวจเก็บข้อมูลจะขยายเพิ่มเติมและเพิ่มเติมข้อมูลสเปกตรัมนอกจากชุดข้อมูล NDVI การวิธีของโคเฮนและ al. (2003) สามารถเป็นประโยชน์สำหรับประมาณลายในระดับภูมิภาค และระดับโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.
คำอธิบายรูปแบบและระหว่างintraannual ใน NDVI-LAI
ความสัมพันธ์จะถูกเปิดเผยอย่างชัดเจนในผลของเรา นอกจากนี้แหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน NDVI มีความสัมพันธ์ที่โดดเด่นด้วยLAI การวิเคราะห์ข้างต้นของความสัมพันธ์ NDVI-LAI อยู่บนพื้นฐานของ downscaled และเรียบ NDVI และ LAI ​​อนุกรมเวลา ดังนั้นจึงเป็นสิ่งจำเป็นที่เราจะตรวจสอบว่าdownscaling ที่แตกต่างกันและวิธีการปรับให้เรียบอาจมีอิทธิพลต่อความสัมพันธ์ที่เราได้รับ. ทั้งสอง NDVI อนุกรมเวลาและเส้นโค้ง LAI มีบางข้อมูลที่มีคุณภาพที่ขาดหายไปหรือไม่ดีกว่าวิถีฤดูกาลเนื่องจากเหตุผลต่างๆ อยู่บนสมมติฐานที่ว่าไม่มีอย่างรวดเร็วการเปลี่ยนแปลงในค่าตัวแปรควรจะเกิดขึ้นระหว่างที่อยู่ติดกันช่วงเวลาที่มีค่าที่หายไปอาจจะมีการสอดแทรกจากข้อมูลที่มีอยู่ติดกัน เพื่อที่จะตรวจสอบผลของวิธีการแก้ไขที่แตกต่างกันเราได้ตรวจสอบเชิงเส้นเส้นโค้งลูกบาศก์ฟูเรียร์และวิธีการแก้ไขสำหรับNDVI และ LAI เนื่องจากจำนวนของข้อมูลที่มีอยู่และข้อมูลที่มีคุณภาพในพืชและเป็นต้นฉบับ MODIS ข้อมูลการสืบสวนคดีนี้ได้ดำเนินการเดียวที่ออกสำหรับ AVHRR NDVI ข้อมูลอนุกรมเวลา ดาวน์โหลดรายสัปดาห์ AVHRR NDVI ได้เรียบครั้งแรกที่ใช้ดัชนีสกัดลาดชันที่ดีที่สุด(Bise) เพื่อลดเสียงรบกวน (Viovy et al., 1992) ตารางที่ 2 แสดงให้เห็นถึงรูปแบบการถดถอยเชิงเส้นขึ้นอยู่กับข้อมูลการสอดแทรกจากแต่ละวิธี ผลยืนยันความสัมพันธ์ที่อธิบายไว้ในส่วนผลการ สำหรับแต่ละคู่ของวิธีการแก้ไข NDVI แสดงให้เห็นเชิงเส้นที่แข็งแกร่งความสัมพันธ์ในการผลิตใบและระยะเวลาใบชราภาพแต่ค่อนข้างอ่อนแอความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างใบคงที่ระยะเวลา รูปแบบ Interannual ในความสัมพันธ์ถูกตั้งข้อสังเกตสำหรับแต่ละวิธีการแก้ไขและแต่ละแหล่งข้อมูลNDVI. LAI เป็นตัวแปรที่จำเป็นสำหรับการผลิตหลักต่างๆรุ่นข้ามเครื่องชั่งน้ำหนักและรูปแบบระดับโลกของสภาพภูมิอากาศอุทกวิทยาbiogeochemistry และระบบนิเวศ (เช่นวิ่งและCoughlan, 1988; . ผู้ขาย et al, 1996; Bonan, 1998) ได้รับความสนใจในการทำงานรูปแบบวงจรการ biogeochemical ที่ชั่งน้ำหนักในระดับภูมิภาคและระดับโลกที่ต้องการข้อมูลสำหรับการที่ถูกต้องLAI ที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ในระดับปานกลางและสูงเป็นเรื่องเร่งด่วน. แม้ว่าจะมีการเปิดตัวของ Terra MODIS ที่ LAI กลายเป็นสินค้าที่ได้มาตรฐานและสามารถใช้ได้กับประชาชนผ่านทางศูนย์ข้อมูล EROS ข้อมูลเอกสารเก่าเซ็นเตอร์ (EDC DAAC) ผลิตภัณฑ์นี้ยังอยู่ภายใต้การตรวจสอบ นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์ NDVI-LAI ถูกนำไปใช้เป็นสำรองข้อมูลขั้นตอนวิธีในMODIS LAI มองจากมุมมองของข้อมูลพร้อม LAI ที่ดึงมาจากความสัมพันธ์ NDVI-LAI จะยังคงเป็นวิธีการหลักหรือแต่เพียงผู้เดียวสำหรับขมับสูงความละเอียดในการศึกษา regional- และระดับโลกขนาด. แต่ผลของเราแสดงให้เห็นว่าการดึง LAI ปกติขึ้นอยู่กับNDVI เดียว ความสัมพันธ์ -LAI ที่ใช้ในปัจจุบันในรูปแบบที่เป็นที่น่าสงสัยมากที่สุด ค่าคงที่ตัวแปรค่อนข้างรักษาความสัมพันธ์ NDVI-LAI เมื่อเวลาผ่านไปจะแนะนำการเบี่ยงเบนที่ร้ายแรงในการประมาณค่าLAI และจึงประมาณการยอดคงเหลือของคาร์บอนและฟลักซ์ เราขอแนะนำว่าอย่างน้อยสามความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันควรจะใช้ที่สอดคล้องกันถึงสามขั้นตอนphenological ใบ (การผลิตใบใบคงที่และใบชราภาพ) สำหรับป่า สำหรับการเปลี่ยนแปลง Interannual ที่เหลืออยู่ในความสัมพันธ์ในแต่ละขั้นตอนphenological เราเสนอให้ใช้ NDVI เทียบกับลดการเปลี่ยนแปลง รูปแบบปีต่อปีจะลดลงอย่างมากในลักษณะในการวิเคราะห์ของเรานี้ อีกวิธีการที่ซับซ้อนอาจจะเป็นในการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบตามค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยและปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม(เช่นอุณหภูมิความพร้อมน้ำ). นี้ต้องมีการศึกษาต่อไปในอนาคต. วิธีทางเลือกที่แนะนำโดยโคเฮน et al. (2003 ) เป็นคู่มากขึ้นดัชนีพืชพรรณสเปกตรัมจากหลายวันในการวิเคราะห์การถดถอย พวกเขาอ้างว่าการใช้ดัชนีเดียวที่บูรณาการจากหลายดัชนีโดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ยอมรับแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญกว่าการถดถอยแต่เพียงผู้เดียวขึ้นอยู่กับดัชนีพืชพรรณเดียว ตั้งแต่ระยะไกลระดับโลกที่เก็บข้อมูลการสำรวจข้อมูลที่มีกำลังขยายมากขึ้นและข้อมูลสเปกตรัมนอกเหนือจากข้อมูลชุดNDVI ที่วิธีการของโคเฮนและอัล (2003) จะเป็นประโยชน์สำหรับการประเมินLAI ในระดับภูมิภาคและระดับโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4 . การสนทนาระหว่าง intraannual
และการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณในความสัมพันธ์–ลาย
อย่างชัดเจนเปิดเผยผลของเรา นอกจากนี้แหล่งข้อมูลต่าง ๆที่เปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ

มีความสัมพันธ์กับ ไล การวิเคราะห์ข้างต้นของการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ–ลายความสัมพันธ์
บนพื้นฐานและการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ downscaled เรียบและลาย
เวลาชุด ดังนั้นจึงจำเป็นที่เราต้องตรวจสอบว่า
การ downscaling แตกต่างกันและเรียบวิธีการอาจมีผลต่อความสัมพันธ์ที่เราได้
.
ทั้งการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณอนุกรมเวลา และลายเส้นโค้งประกอบด้วยบาง
หายไปหรือข้อมูลคุณภาพไม่ดีกว่าวิถีตามฤดูกาลเนื่องจาก
เหตุผลต่าง ๆ ตั้งอยู่บนสมมุติฐานที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงค่าตัวแปรอย่างรวดเร็ว

ควรเกิดขึ้นระหว่างช่วงเวลาที่อยู่ติดกัน , ค่าสูญหายอาจจะขัดจาก
ข้อมูลที่อยู่ติดกัน เพื่อศึกษาผลของวิธีการสอดแทรก
แตกต่างกัน เรามีการตรวจสอบเชิงเส้น ,
สลักลูกบาศก์ และฟูเรียร์วิธีการการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณสำหรับ
และลาย . เนื่องจากปริมาณของข้อมูลที่มีอยู่และข้อมูลในพืชและคุณภาพ

โมดิสข้อมูลต้นฉบับ การสืบสวนนี้เป็นเพียงการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ avhrr
สำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา . ดาวน์โหลดการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ
avhrr รายสัปดาห์เป็นครั้งแรกที่เรียบใช้ดีที่สุดดัชนีความชันการสกัด
( บีส ) เพื่อลดเสียงรบกวน ( viovy et al . , 1992 ) ตารางที่ 2 แสดงการถดถอยเชิงเส้นแบบ

หยันบนพื้นฐานของข้อมูลจากแต่ละวิธี ผลยืนยัน
ความสัมพันธ์ที่อธิบายไว้ในส่วนของผลลัพธ์ . สำหรับแต่ละคู่
วิธีการประมาณค่าในช่วง การเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณมีความสัมพันธ์เชิงเส้น
เข้มแข็งในการผลิตใบ
โดยระยะเวลาแต่ค่อนข้างอ่อนแอเชิงเส้นความสัมพันธ์ระหว่างใบคงที่
ระยะเวลา อัตราการเปลี่ยนแปลงในความสัมพันธ์เป็นวิธีการสังเกต
สำหรับแต่ละการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณแต่ละแหล่งข้อมูล .
ลายเป็นตัวแปรต่าง ๆเป็นหลักในการผลิตเครื่องชั่งและทั่วโลก
โมเดลแบบจำลองสภาพภูมิอากาศ
อุทกวิทยา , ชีวธรณีเคมีและนิเวศวิทยา ( เช่น วิ่ง&
Coughlan , 1988 ; ผู้ขาย et al . , 1996 ; bonan , 1998 )ได้รับความสนใจในวัฏจักรชีวธรณีเคมีวิ่ง

นางแบบในระดับภูมิภาค และระดับโลก ระดับ ความต้องการข้อมูลที่ถูกต้องในระดับปานกลางและสูง
ลายอวกาศมติเร่งด่วน .
แต่ด้วยการเปิดตัวของเทอร์ราโมดิส ลา
กลายเป็นผลิตภัณฑ์ที่ได้มาตรฐานและสามารถใช้ได้ต่อสาธารณชน
ผ่านศูนย์เก็บข้อมูลกลาง ( รอส EDC
daac ) ผลิตภัณฑ์นี้ยังอยู่ภายใต้การตรวจสอบ โดย
ความสัมพันธ์ของการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณและลายก็ใช้เป็นกำลังเสริม
ขั้นตอนวิธีในโมดิส ไล มองจากจุดยืนของดาต้า
, ลายได้มาจากการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ–ลายความสัมพันธ์จะยังคงเป็นแนวทางหลัก หรือ

แต่เพียงผู้เดียวสำหรับความละเอียดสูงในระดับภูมิภาคและระดับโลกและการศึกษา .
แต่ผลของเราแสดงให้เห็นว่าปกติลายดึง
ขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณที่ใช้เป็นลายเดียวและความสัมพันธ์ในปัจจุบัน
ในรุ่นมากที่สุดเป็นที่น่าสงสัย ค่อนข้างคงที่ตัวแปรของการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ
รักษา–ลายความสัมพันธ์ตลอดเวลาจะแนะนำการเบี่ยงเบนร้ายแรงในการประมาณค่า

ในใบและ งบ ประมาณการยอดคงเหลือและฟลักซ์คาร์บอน . เราขอแนะนำที่
อย่างน้อยสามความสัมพันธ์ต่าง ๆ ควรใช้ตาม
3 ใบ ( phenological ขั้นตอนการผลิตใบ
ใบที่คงที่ และชราภาพ ) ใบในป่าเบญจพรรณ สำหรับการเปลี่ยนแปลงในอัตราที่เหลือ

phenological ความสัมพันธ์ในแต่ละขั้นตอน เราเสนอให้ใช้กับการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ

ลดกระจาย ปีปี รูปแบบเป็น
ลดลงอย่างมากในลักษณะนี้ในการวิเคราะห์ของเรา วิธีการอาจจะซับซ้อนมากขึ้น

เพื่อศึกษาสหสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงตามสัมประสิทธิ์ถดถอย
และปัจจัยแวดล้อม เช่น อุณหภูมิ น้ำ ห้องพัก ) .
นี้ต้องการการศึกษาเพิ่มเติมในอนาคต
ทางเลือกที่แนะนำโดย Cohen et al .
( 2003 ) เป็นคู่ที่ดัชนีพืชสเปกตรัมจาก
วันที่หลายในการวิเคราะห์การถดถอย พวกเขาอ้างว่า
ที่ใช้เพียงครั้งเดียว ซึ่งจากดัชนีดัชนีรวมโดยการวิเคราะห์สหสัมพันธ์คาโนนิคอลหลาย

แทนการปรับปรุงกลยุทธ์สำคัญกว่าสังกะสีแต่เพียงผู้เดียว
ขึ้นอยู่กับดัชนีพืชพรรณเดียว ตั้งแต่โลกระยะไกล
เก็บข้อมูลการขยายตัวมากขึ้น และเพิ่มเติมข้อมูลนอกเหนือจากการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ

ชุดข้อมูล วิธีการของ Cohen et al . ( 2003 ) อาจจะมีประโยชน์สำหรับ
ประมาณลายในระดับภูมิภาคและระดับโลก