Ce défi a conduit au développement de l’ensemble de données GPP (Comprehensive Mechanistic Light Response) (CMLR). Dont les détails ont été publiés dans le Journal of Remote Sensing .

Cet ensemble de données exploite pour la première fois la fluorescence de la chlorophylle induite par le soleil (SIF), un signal direct émis par les plantes lors de la photosynthèse, offrant une mesure plus précise et directe de la productivité des plantes à l'échelle mondiale. Les chercheurs ont utilisé un modèle sophistiqué de réponse à la lumière, ajusté à l'échelle de la canopée, pour transformer les observations SIF de TROPOMI en un ensemble de données GPP global.

Cette méthode représente un progrès substantiel par rapport aux modèles précédents en intégrant les signaux physiologiques directs des plantes, réduisant ainsi les incertitudes et améliorant la fiabilité de l'ensemble de données dans diverses conditions environnementales et types de végétation.

Grâce à une validation rigoureuse par rapport aux mesures GPP basées sur des tours, l'ensemble de données CMLR GPP a démontré une forte corrélation et cohérence, prouvant son efficacité à capturer avec précision les modèles spatiaux et temporels de la photosynthèse mondiale.

Liangyun Liu, chercheur principal impliqué dans l'étude, a déclaré :« L'ensemble de données CMLR GPP améliore non seulement notre compréhension de la photosynthèse mondiale, mais sert également d'outil crucial pour surveiller le cycle du carbone de la Terre. Cet ensemble de données témoigne de la puissance de la combinaison technologie satellitaire avec la recherche écologique pour relever les défis environnementaux urgents. "

La création de l'ensemble de données CMLR GPP marque un moment charnière dans la recherche environnementale, offrant des informations sans précédent sur le cycle du carbone de la Terre, éclairant les modèles de changement climatique et facilitant les décisions politiques sur la gestion des terres et l'atténuation du changement climatique.