Abstract Ground validation of satellite-based vegetation phenology has been challenging because ground phenology data are sparsely distributed and mostly observed from limited numbers of plant species at discrete phenophases. The recently developed PhenoCam network has measured continuous growth of vegetation canopy greenness that can be used to validate satellite-based vegetation phenology across a variety of plant functional types. In this study, we used PhenoCam green chromatic coordinate (GCC) in North America to evaluate grassland phenology derived from three types of MODIS vegetation indices: the normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI), and a per-pixel GCC (GCCpp) which was computed to describe the average vegetation color at the pixel level. The start of greenness (SOG), end of greenness (EOG), and length of greenness (LOG), and the dates for detailed seasonal dynamics for each site-year were compared. Our results indicate that MODIS VIs can be used to predict phenological metrics and seasonal dynamics in grassland greenness measured from PhenoCam GCC. More importantly, we quantified the difference between SOG, EOG, and LOG and seasonality estimated from satellite and near-surface remote sensing and discovered that GCCpp may be more suitable than NDVI and EVI at estimating dynamics in grassland greenness during senescence. RÉSUMÉ La validation au sol de la phénologie de la végétation estimée par satellite est difficile parce que les données phénologiques in situ sont mal distribuées et surtout observées à partir d'un nombre limité d'espèces végétales à des phénophases discrètes. Le réseau PhenoCam récemment développé mesure en continue la croissance du verdissement de la végétation. Il peut être utilisé pour valider la phénologie de la végétation estimée par satellite à travers une variété de types fonctionnels de plantes. Dans cette étude, nous avons utilisé les coordonnées chromatiques vertes (GCC) en Amérique du Nord de PhenoCam pour évaluer la phénologie des prairies dérivée de trois types d'indice de végétation MODIS: l'indice de végétation de différence normalisée (NDVI), l'indice de végétation amélioré (IVI) et l’indice GCC par pixel (GCCpp) qui a été calculé pour décrire la couleur moyenne de la végétation au niveau des pixels. Le début du verdissement (SOG), la fin du verdissement (EOG) et la longueur de la période végétative (LOG) et les dates de la dynamique saisonnière détaillées pour chaque année ont été comparées. Nos résultats indiquent que l’indice MODIS IVI peut être utilisé pour prédire les mesures phénologiques et la dynamique saisonnière des prairies à partir de PhenoCam GCC. Plus important encore, nous avons quantifié la différence entre les indices SOG, EOG, et LOG et la saisonnalité estimée à partir de données satellites et observées près de la surface Nous avons découvert que GCCpp peut être plus approprié que NDVI et EVI pour estimer la dynamique de verdissement des prairies au cours de la sénescence.

中文翻译：

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北美地区MODIS卫星与PhenoCam近地表遥感草地物候比较

摘要 基于卫星的植被物候的地面验证一直具有挑战性，因为地面物候数据分布稀疏，并且主要是从离散物候期的有限数量的植物物种中观察到的。最近开发的 PhenoCam 网络测量了植被冠层绿度的持续增长，可用于验证各种植物功能类型的基于卫星的植被物候。在这项研究中，我们使用北美的 PhenoCam 绿色色度坐标 (GCC) 来评估源自三种 MODIS 植被指数的草地物候：归一化差异植被指数 (NDVI)、增强植被指数 (EVI) 和每像素GCC (GCCpp) 用于描述像素级别的平均植被颜色。绿色的开始（SOG），绿色的结束（EOG），和绿化长度 (LOG)，以及每个站点年的详细季节动态的日期进行了比较。我们的结果表明 MODIS VI 可用于预测从 PhenoCam GCC 测量的草地绿度的物候指标和季节性动态。更重要的是，我们量化了 SOG、EOG 和 LOG 与卫星和近地表遥感估计的季节性之间的差异，发现 GCCpp 可能比 NDVI 和 EVI 更适合估计衰老期间草地绿度的动态。简历 La validation au sol de la phénologie de la végétation estimée par Satellite est difficile parce que les données phénologiques in situ sont mal distribuées et surtout observées à partir d'un nombre limité phase à partir d'un nombre limité phase à partir d'un nombre limité d'esptaleséces Le réseau PhenoCam récemment développé mesure en continue la croissance du verdissement de la Végétation。Il peut être utilisé pour valider la phénologie de la végétation estimée par Satellite à travers une variété de types fonctionnels de Plantes。Dans cette étude, nous avons utilisé les coordonnées chromatiques vertes (GCC) en Amérique du Nord de PhenoCam pour évaluer la phénologie des prairies dérivée de trois types d'indice de végétation MODIS: l'gédénétion 'indice de végétation amélioré (IVI) et l'indice GCC par pixel (GCCpp) qui a été calculé pour décrire la couleur moyenne de la végétation au niveau des pixel. Le début du verdissement (SOG), la fin du verdissement (EOG) et la longueur de la période végétative (LOG) et lesdates de la dynamique saisonnière détaillées pour chaque année ont été comparées。Nos résultats indiquent que l'indice MODIS IVI peut être utilisé pour prédire les mesures phénologiques et la dynamique saisonnière des prairies à partir de PhenoCam GCC。加上重要的再演一次，nous avons quantifié la différence entre les index SOG, EOG, et LOG et la saisonnalité estimée à partir de données Satellites et observées près de la surface de verdissement des prairies au cours de la sénescence。Nos résultats indiquent que l'indice MODIS IVI peut être utilisé pour prédire les mesures phénologiques et la dynamique saisonnière des prairies à partir de PhenoCam GCC。加上重要的再演一次，nous avons quantifié la différence entre les index SOG, EOG, et LOG et la saisonnalité estimée à partir de données Satellites et observées près de la surface de verdissement des prairies au cours de la sénescence。Nos résultats indiquent que l'indice MODIS IVI peut être utilisé pour prédire les mesures phénologiques et la dynamique saisonnière des prairies à partir de PhenoCam GCC。加上重要的再演一次，nous avons quantifié la différence entre les index SOG, EOG, et LOG et la saisonnalité estimée à partir de données Satellites et observées près de la surface de verdissement des prairies au cours de la sénescence。