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该文章介绍了一种新的方法，用于减轻地球观测中由于地球同步卫星（GEO）和低轨道卫星（LEO）之间的归一化植被指数（NDVI）之间存在偏差。该方法通过几何和光谱变换将GEO NDVI转换为LEO兼容的GEO NDVI，其中GEO的非法视角被调整为近似法视角。该方法首先使用各向异性植被和非植被端元光谱的线性混合模型导出了一个GEO到LEO NDVI转换方程。所得方程的系数是两个传感器端元光谱的函数。然后使用所得方程开发了一个NDVI转换方法，其中端元光谱从每个传感器数据中独立自动计算，并组合计算系数。重要的是，该方法不需要使用两个传感器NDVI数据进行回归分析。该方法使用在中纬度下Himawari 8 Advanced Himawari Imager（AHI）数据和Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer（MODIS）数据进行演示。结果表明，在转换后，五个测试站点AHI和MODIS之间平均NDVI偏差的大小（0.016-0.026）降低到小于0.01。这些发现表明，所提出的方法有助于将GEO和LEO NDVI组合，以提供差异更小的NDVI，除了在植被覆盖分数（FVC）取决于视角的情况下。然而，该文章存在以下问题：

1. 偏见来源：该文章没有明确提到作者的背景和利益关系，可能存在偏见。

2. 片面报道：该文章只介绍了一种新方法，并未对其他已有的方法进行比较和评估。

3. 缺失考虑点：该文章没有考虑到不同地区、不同季节、不同植被类型等因素对NDVI转换的影响。

4. 所提出主张缺失证据：该文章没有提供足够的数据和实验证据来支持所提出的方法。

5. 未探索反驳：该文章没有探讨可能存在的反驳观点或争议点。

6. 宣传内容：该文章过于强调所提出方法的优点，忽略了其局限性和风险。

7. 偏袒：该文章只使用了Himawari 8 AHI数据和Aqua MODIS数据进行演示，未考虑其他卫星数据或传感器数据。

8. 没有平等地呈现双方：该文章只从GEO NDVI转换为LEO NDVI的角度进行讨论，未涉及其他可能的应用场景和问题。