本文旨在通过改进的CASA模型反演30米分辨率NPP，提供详细的步骤和数据准备，帮助读者掌握NPP计算方法。以下是NPP计算的三个主要步骤：数据获取与处理，以及计算过程。
首先，获取和准备数据。为了开始计算，您需要以下数据：
- 月平均温度栅格文件（单位：℃）：由气象数据插值得到，时间范围与NDVI一致。
- 月总降水量栅格文件（单位：mm）：同样由气象数据插值得到，时间范围与NDVI一致。
- 月太阳总辐射（单位：MJ/m²）：栅格文件，通过气象数据插值得到，时间范围与NDVI一致。
- NDVI时间序列数据：栅格文件，通过遥感数据计算获得，可为每月的NDVI数据序列。
- 植被类型图：栅格文件，显示植被类型的空间分布。
- 静态参数文件：配置各植被类型的NDVI最大值、最小值、SR最大值、最小值以及最大光能利用率（gC/MJ）。
接下来，设置结果文件存放路径。请设置存放所有结果的文件夹，确保会生成年度植被净初级生产力（npp_sum）和植被年平均覆盖率（veg_cov_mean）文件。若勾选“同时输出 NPP 及植被覆盖度时间序列文件”，则会额外生成每个月的NPP和植被覆盖度数据。
实验过程分为以下阶段：
1. **数据来源与说明**：遥感数据来源于地理遥感生态网提供的2020年NDVI影像，数据集通过最大值合成法（MVC）处理，空间分辨率为1km，时间分辨率为逐月。气象数据包括2020年的月降水量、月平均气温和月总太阳辐射数据，覆盖东北地区107个气象站点，通过插值工具转换为空间分辨率为1km的面栅格数据。植被类型图来源于地理遥感生态网的2020年30m精度中国植被类型图。
2. **数据处理**：
- **温度插值**：使用克里金插值法对气象数据进行空间插值。
- **降水量与辐射量插值**：同样采用适当的插值方法处理气象数据。
- **启动ENVI软件**，加载温度插值数据，进行波段叠加，忽略背景值影响，并生成NDVI时间序列数据。
- **植被类型图加载**：在ENVI中打开处理后的植被类型图。
- **静态参数生成**：根据实验需求，配置各植被类型的参数，包括NDVI最大值、最小值、SR最大值、最小值以及最大光能利用率，确保数据一致性。
3. **NPP反演**：使用改进的CASA模型计算NPP，通过加载准备好的数据，执行计算过程。程序运行后，生成年度植被净初级生产力、每个月的NPP、植被年平均覆盖率以及每个月的植被覆盖度文件。
此流程提供了从数据获取、处理到最终NPP计算的全面指南，帮助用户了解如何基于改进的CASA模型反演30米分辨率NPP。数据来源与结果文件的存储路径均需按指南进行设置，以确保计算过程的顺利进行。