植被作为地球生态系统的重要组成部分和联系多个圈层的枢纽，对气候变化敏感，且具有很强的反馈作用。高亚洲地区站点稀疏，监测数据量少，时空连续性不佳。加之大部分地区植被覆盖度低，积雪、裸地和冰川广泛分布等因素引起的反射率和大气含水量等相关问题进一步增加了遥感数据质量的不确定性。该区域的植被动态存在争议，这对全球变暖背景下生态环境演变的评估带来挑战，而应对这一问题需要可靠的数据支撑和科学的方法指导。因此，需要对当前使用的各种数据集进行详细的、系统的一致性测试和评估。
　　中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室研究员陈亚宁团队结合NDVI指数在高亚洲地区的一致性和差异性分析，对目前使用较为广泛的GIMMS、MODIS和SPOT三个遥感数据集进行评估，并利用Landsat卫星数据和数据质量控制文件（QC），评估了高山植被的动态变化过程，旨在为后续植被动态研究中遥感数据的选择和重建提供科学基础和推断依据。
　　结果表明，在过去15年间高亚洲NDVI整体呈上升趋势，天山地区MODIS和SPOT分别以每年0.5×10-3和0.6×10-3的速率上升，青藏高原地区MODIS和SPOT分别以每年0.9×10-3和1.6×10-3的速率上升；而GIMMS在两个地区均以每年0.3×10-3的速率下降。对于GIMMS、MODIS和SPOT三个遥感数据集的分析结果显示，三个数据集一致性像元占比为40.46%，其中，一致绿化像元（32.14%）主要分布在青藏高原东北部和中部以及天山西部和东部；一致褐化像元（8.32%）集中分布在青藏高原西南部和天山中部；有差异性的绿化像元占比39.21%，主要位于天山中部和青藏高原南部；不一致褐化像元（20.58%）在天山中部和青藏高原南部相对明显。除了传感器自身因素和大气条件外，差异的主要原因还包括数据后期处理中校正方法的不一致以及土地覆被的变化。
　　相关研究成果以Evaluation of consistency among three NDVI products applied to High Mountain Asia in 2000-2015为题，发表在Remote Sensing of Environment上。研究工作得到国家自然科学基金的资助。
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