土地利用碳排放核算系统设计与实现

针对土地利用碳排放核算方法的参数设置烦琐、计算过程复杂等缺点，限制了碳排放核算模型广泛应用于我国土地利用/覆被变化导致的碳收支研究。本文选择了簿记模型基本原型作为核心算法，构建一套包含土地开垦/退耕、森林收获/恢复4种情景在内的土地利用碳排放核算系统。系统以地理区域为核算基本单元，可逐年并行核算多个区域土地利用活动导致的土壤和植被直接碳排放，提高了碳排放估算的效率；系统界面简洁明了、输入参数少、操作简便。     

森林地上生物量遥感反演方法综述

森林地上生物量反演对理解和监测生态系统及评估人类生产生活的影响有着重要作用,日益发展的遥感技术使全球及大区域的生物量估算成为可能。近年来,不同的遥感技术和反演方法被广泛用于估算森林生物量。本文首先总结了现有的全球及区域生物量产品及其不确定性,然后综述了3类方法在森林地上生物量遥感反演中的应用,即基于单源数据的参数化方法、基于多源数据的非参数化方法和基于机理模型的反演方法,阐述了各类反演方法的特点、优势及局限性。最后从机理模型研究、多源遥感数据协同、生物量季节变化研究和遥感数据源不断丰富4个方面对今后的生物量遥感反演研究进行了展望。     

由NPP-VIIRS影像估算广东省碳排放的尺度效应分析

碳排放估算是节能减排和全球气候变化研究的重要领域之一,NPP-VIIRS夜间灯光影像能够反映人类活动强度而被广泛应用于碳排放的空间估算分析。本文构建和对比了基于2015年NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省能源消耗碳排放估算拟合模型,并重点研究了NPP-VIIRS影像的尺度效应,探讨了500、1000、1500和2000 m分辨率的模型结果精度。研究显示：①二次多项式拟合模型是碳排放估算的较优化方法,广东省21个城市之间拟合结果差异较大;②1000 m分辨率的NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省碳排放估算结果均方根误差最小,2000 m分辨率的绝对误差较小,并通过升尺度提高了模型运算效率;③间隔100 m从500 m连续递增至2000 m的不同空间分辨率的夜间灯光影像碳排放估算结果具有波动性,在1000 m分辨率处趋于平衡。本文分析了基于NPP-VIIRS夜间灯光影像的广东省碳排放估算模型,揭示了不同空间分辨率影像的尺度效应规律,可为夜间灯光影像碳排放估算提供空间尺度优化和结果精化方面的参考。     

GNSS-R土壤湿度估算体系架构研究与初步实现

土壤湿度估算是全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)反射信号遥感技术(GNSS reflectometry,GNSS-R)重要研究领域之一,近年来国内外学者在GNSS-R土壤湿度估算的理论可行性、信号接收处理方式、地基/空基试验、估算模型及其精度评价等方面做了大量研究工作,对GNSS-R陆面遥感技术应用起到了积极的推动作用。在对GNSS-R土壤湿度估算的研究成果进行梳理的基础上,建立GNSS-R土壤湿度估算体系架构,利用MATLAB进行土壤湿度估算模型集成与软件实现。结合研究机构公开数据集对软件中的估算模型和功能进行验证,表明该软件能够为开展GNSS-R土壤湿度估算的数据处理、模型验证等提供技术支持。     

利用GPS-R遥感技术反演植被生物量

为了验证利用GPS-R遥感技术反演植被生物量的可行性,分析了GPS反射信号反演植被生物量的原理与方法,通过试验利用干涉复合场数据（ICF）计算出信号反射率,利用已有文献拟合出的信号反射率与植被生物量之间的关系求出生物量,并与遥感技术结果进行了对比。试验结果表明：利用GPS-R遥感技术反演植被生物量是可行的,但是精度还需依靠时间反演模型;GNSS-R反演植被生物量对分析调查区域植被生长和碳排放情况具有重要意义。     

森林地上生物量遥感估测研究进展

森林生物量是衡量生态系统生产力的重要指标,也是研究森林生态系统物质循环的重要基础,其估测方法可以分为传统地面实测法、遥感监测法和综合模型法.随着生物量估测从样地研究发展到区域应用,空间尺度的增大导致宏观资料和参数的获取存在很多困难.在深入分析目前应用遥感技术估算森林生物量的方法及原理基础上,系统评述了统计模型、物理模型...     

地表发射率不同的估算方法对地表温度的影响

随着遥感技术的日益成熟,用热红外波段反演地表温度的方法也日趋完善,其中一个关键参数--地表发射率的估算,直接影响着地表温度的反演结果。基于TM6的热红外波段,分别采用最常用的Van的地表发射率估算方法和综合了覃志豪与Sobrino的估算方法,对北京地区的地表温度进行了反演,并在此基础上对这2种估算方法所得结果进行了比较,从而为找出更为有效的地表发射率估算公式提供依据。结果表明,对于农林地2种估算方法都比较适合,但是对于水体和城市等人口密集地区,则需要和当地的实测数据进行比对,从而确定更为合适有效的估算方法,以得到更为精确的地表温度结果。     

融合多源遥感数据的长株潭城市群碳排放时空差异分析

碳排放时空分布监测与评估是城市可持续发展的重点研究课题之一。面向长株潭城市群碳排放的时空分布和差异分析,本文基于NPP-VIIRS夜间灯光影像和不透水面数据,结合县级碳排放数据,构建长株潭城市群碳排放估算模型,并定量分析了长株潭城市群碳排放时空分布特征及变化趋势。结果表明:①不透水面、夜间灯光均值和总值数据能够反映长株潭城市群区域碳排放水平;②2013—2017年长株潭城市群碳排放具有聚集性,主要分布在长株潭城市群北部的中间区域,碳排放区域逐年扩大但强度减弱;③2013—2017年长株潭城市群碳排放变化趋势为中心区域呈现负增长,城市扩张的边缘区域承接了部分碳排放量。本文融合多源遥感数据对2013—2017年长株潭城市群县级碳排放进行估算与监测分析,揭示了长株潭城市群碳排放时空分布变化规律,可为该区域碳减排和区域可持续发展提供科学参考。     

集成Landsat OLI和机载LiDAR条带数据的亚热带森林生物量制图

以亚热带天然次生林为研究对象,借助一个条带的少量LiDAR点云数据和覆盖整个研究区的免费Landsat OLI多光谱数据,并结合地面实测数据,探索森林生物量低成本高精度制图方法。首先,提取了OLI和LiDAR特征变量,并与地上和地下生物量进行相关分析以筛选变量;然后,借助LiDAR数据覆盖区的样地和条带LiDAR数据构建"LiDAR生物量模型";再从LiDAR反演生物量的结果中进行采样,结合OLI特征变量构建"LiDAR-OLI模型";最后,与单独使用OLI多光谱数据建立的"OLI估算模型"结果进行比较,分析精度并验证新方法的效果。结果表明,"LiDAR-OLI模型"对地上和地下生物量的模型拟合效果较好且均优于"OLI模型",且其交叉验证的精度也较高并优于"OLI模型",从而证明了新方法的可靠性及有效性。本研究为主、被动遥感技术在中小尺度上协同反演森林参数提供了实验基础,也为基于全覆盖免费OLI多光谱数据及条带LiDAR数据的低成本森林生物量制图探索了技术路线。     

基于光谱吸收深度分析的冬小麦生物量估算模型的建立

准确的估算作物的生物量,对作物长势监测具有重要的意义。利用高光谱仪获取的冬小麦高光谱实测数据,通过植被参数分析、植被光谱吸收特征挖掘,构建了冬小麦生物量的高光谱估算模型。结果表明,基于光谱深度分析与偏最小二乘方法建立的估算模型的R2值为0.86,RMSE为0.0397kg/m~2,较基于植被参数的生物量估算模型,模型精度得到了大幅的提高。本研究证实了利用光谱深度技术可以准确地挖掘光谱数据的"红谷"波段与生物量之间的关系,从而实现冬小麦生物量估算精度的提高。     

Emissions from grassland burning in Kaziranga National Park,India – analysis from IRS-P6 AWiFS satellite remote sensing datasets

Biomass burning from vegetation fires is an important source of greenhouse gas emissions. In this study, we quantify biomass burning emissions from grasslands from the highly sensitive Kaziranga National Park, Assam, Northeast India. Most of the fires in the park are ‘controlled burning fires’ set by the park officials for management purposes. We evaluated the short-term impacts of fires and the resulting air pollution through integrating biomass burnt information from satellite remote sensing datasets. IRS-P6 Advanced Wide Field Sensor (AWiFS) data during March and April corresponding to dry season were evaluated to delineate the burnt areas. These burnt area estimates were then integrated with biomass data and emission factors for quantifying the greenhouse gas emissions. Results suggested that of the total study area of 37,822 ha, nearly 3163.282 ha has been burnt during March, 2005. Within one month, the burnt area increased to 7443.92 ha by April, i.e., from 8.36% to 19.68%. In total, biomass burning from the grasslands contributed to 29.65 Tg CO₂, 1.19 Tg CO, 0.071 Tg NOx, 0.042 Tg CH₄, 0.0625 Tg total non-methane hydrocarbons, 0.152 Tg of particulate matter, and 0.062 Tg of organic carbon and 0.008 Tg of black carbon during April. The importance of ‘fire’ as a management tool for maintaining the wildlife habitat has been highlighted in addition to some of the adverse affects of air pollution resulting from such management practices. The results from this study will be useful to forest officials as well as policy makers to undertake some sustainable forest management practices to maintain an ideal habitat for Kaziranga's wildlife.     

Mapping and monitoring carbon stocks with satellite observations: a comparison of methods

Mapping and monitoring carbon stocks in forested regions of the world, particularly the tropics, has attracted a great deal of attention in recent years as deforestation and forest degradation account for up to 30% of anthropogenic carbon emissions, and are now included in climate change negotiations. We review the potential for satellites to measure carbon stocks, specifically aboveground biomass (AGB), and provide an overview of a range of approaches that have been developed and used to map AGB across a diverse set of conditions and geographic areas. We provide a summary of types of remote sensing measurements relevant to mapping AGB, and assess the relative merits and limitations of each. We then provide an overview of traditional techniques of mapping AGB based on ascribing field measurements to vegetation or land cover type classes, and describe the merits and limitations of those relative to recent data mining algorithms used in the context of an approach based on direct utilization of remote sensing measurements, whether optical or lidar reflectance, or radar backscatter. We conclude that while satellite remote sensing has often been discounted as inadequate for the task, attempts to map AGB without satellite imagery are insufficient. Moreover, the direct remote sensing approach provided more coherent maps of AGB relative to traditional approaches. We demonstrate this with a case study focused on continental Africa and discuss the work in the context of reducing uncertainty for carbon monitoring and markets.     

中国林火卫星遥感预警监测技术研究进展

中国目前已形成了地面巡护、近地面监测、航空巡护和卫星监测等4级立体林火监测层次,但森林火灾仍是造成中国森林资源损失、森林生态环境安全和人身伤害的主要林业灾害。为对林火预警监测技术研究提供技术借鉴参考,本文从可燃物参数估测、烟区识别、着火点检测、森林大火燃烧动态监测、森林火烧迹地制图、森林火灾受害程度评价、森林燃烧生物量估算和火后植被恢复监测等8个方面,对中国近二十多年来开展的林火卫星遥感预警监测应用技术的研究进展、存在的技术问题和发展趋势进行了分析,并对构建服务于生态文明建设的天—空—地一体化的林火预警监测技术体系建设进行了展望。     

湖泊碳循环研究中遥感技术的机遇与挑战

湖泊碳循环是全球碳循环过程中的重要环节,随着全球碳循环研究的不断深入,湖泊碳循环对全球碳循环的影响,以及其对全球气候变化的调节作用越来越受到关注.然而,由于湖泊分布的破碎性(大于0.002 km2的湖泊约有1.17×108个,并零星地分布在全球)和多样性(流域生态多样性,湖泊类型多样性,分布的气候带多样性等),使得全面...     

小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合试验

遥感综合试验对于遥感科学技术的发展起到重要作用,无论是基础研究还是遥感应用都需要试验提供支撑。从2018年开始,遥感科学国家重点实验室针对遥感自身发展和遥感面向地表圈层深化应用面临的科学问题,在滦河上游流域组织了小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合观测试验,本文旨在介绍该试验的目标、区域、观测参数、观测方法以及对未来研究的展望,以期望为今后开展其他遥感试验及相关研究提供有益的参考和帮助。该试验采用星机地协同综合观测的方式,选择主要的在轨运行卫星数据及覆盖此流域的遥感产品作为主要数据;针对典型区域开展航空及无人机遥感试验,搭载光学传感器设备,获取典型区域水热循环、碳循环等关键参数;并同步开展地面观测试验,在典型实验区开展大气、植被和土壤关键参数的精细观测。目前已系统的开展了地面测量试验、无人机遥感试验及航空遥感试验,并同步收集了卫星遥感数据,形成了一套丰富的星—机—地配套遥感实测数据集。在试验的推动下,遥感科学国家重点实验室于2020年在试验区架设了多座综合观测塔,并配置了多种观测设备,开启了长时间序列观测任务,虚拟试验场的构建和机理生态模型的运行也在同步开展。小滦河流域复杂地表碳循环遥感综合试验利用星—机—地一体化的监测方法有效获取了地表水、能量和碳循环的关键参数,为遥感机理模型发展、反演方法检验和尺度转换研究提供了关键的基础数据。目前已用来建立遥感机理模型的综合检验平台,分析和改进传统模型和遥感产品在复杂地表的适用性,阐明流域尺度碳水耦合的物理过程。     

Carbon sinks and tropical forest biomass estimation: a review on role of remote sensing in aboveground-biomass modelling

Tropical forest embraces a large stock of carbon and contributes to the enormous amount of above- and below-ground biomass and the global carbon cycle. The carbon kept in the above-ground living biomass of trees is typically the largest pool and the most directly impacted by deforestation and degradation. Hence, quantifying carbon stock and fluxes from tropical forests by estimating the above-ground forest biomass is the critical step that will be investigated further in this paper. Remote sensing technology can provide many advantages in quantifying and mapping forest structure and monitoring and mapping above-ground biomass, and is both temporally and spatially accurate. Therefore, a good data-set of biomass which comprises canopy height and canopy structure can provide carbon sequestration potential for forest reserves. This paper reviews a thorough research of biomass estimation using remote sensing and geospatial technologies.     

Patterns of carbon sequestration in forests of western ghats and study of applicability of remote sensing in generating carbon credits through afforestation/reforestation

Satellite remote sensing is a proven tool for mapping landuse patterns and estimating vegetation biomass/carbon. Present study aims at estimating the potential of forests of Radhanagari WLS (Western Ghats, India) to sequester the atmospheric carbon-di-oxide, using ground based observations coupled with satellite remote sensing. The study area was stratified for dominant forest types based on the structure and composition of vegetation and elevation variations. Permanent sample plots were laid down in these homogeneous vegetation strata (HVS) to make different observations during time 1 and time 2. Carbon sequestration by plantations was also studied and compared with natural forests. Species and area-specific biomass equations were used for estimating carbon pool and sequestration. Among natural forests ‘mixed moist deciduous’ forests exhibited highest sequestration rate (8%), whereas, plantation as obvious had a comparatively higher sequestration rate than natural forests (20.27%). Total carbon sequestration by forests of the Radhanagari WLS between 2004 and 2006 is 78742.09 tons. Eligible land for reforestation activity under clean development mechanism (CDM) of Kyoto Protocol was identified using satellite remote sensing using 1989 and 2005 datasets and it was observed that the potential land that can be used for reforestation activity is 10080 ha.     

高分辨率光学卫星遥感影像高精度无地面控制精确处理的理论与方法

卫星影像全球无地面控制高精度几何定位是卫星摄影测量技术发展追求的主要目标,也是实现困难地区和境外地区测图的关键支撑技术。本文围绕我国国产遥感卫星的技术发展,详细论述了高分辨率光学卫星遥感影像高精度无地面控制几何定位的理论与方法,在天星地一体化全链路误差建模分析的基础上,提出了在轨几何定标理论与方法、稳态重成像几何处理模型与方法及大规模无地面控制区域网平差理论与方法。将本文方法应用于资源三号卫星影像的数据处理,试验结果满足1∶50 000测图精度,证明了理论和方法的正确性。     

分层随机抽样下全球30 m火烧迹地产品验证

火烧迹地是全球及区域碳循环和气候变化等研究所需的重要参数之一,卫星遥感技术为快速获取大区域火烧迹地空间分布信息提供了有效手段。中国科学院基于Landsat系列卫星数据研发了首个30 m空间分辨率全球火烧迹地产品GABAM (Global Annual Burned Area Map)。遥感数据产品的精度验证对产品使用具有重要意义,迄今尚未有研究机构对GABAM产品精度进行独立评价和分析。为系统评价GABAM产品精度,利用2010年全球30 m空间分辨率火烧迹地产品(GABAM2010)开展精度验证研究工作,在全球和几个陆地生物群落中估算了产品精度,并探索了全球遥感专题产品精度验证的技术框架。基于分层随机抽样选择80个非重叠的泰森多边形区域TSA (Thiessen Scene Areas),采用误差矩阵和6个精度指标对GABAM2010产品做全面精度评价和分析,以满足火烧迹地产品用户的使用要求。结果表明:在全球范围内,GABAM2010产品的错分率和漏分率分别为24.32%和31.60%,总体精度为97.85%;由于数据质量(如条带、云)等的影响,火烧迹地的范围会被低估,对于较容易发生火灾的生物群落,如热带亚热带草原区域,GABAM2010产品精度较高;在生物群落内部,高密度火烧迹地区域的精度高于低密度火烧迹地区域。     

新一代智能测绘遥感科学试验卫星珞珈三号01星

光学测绘遥感卫星的性能不断提升,种类日益丰富,已经成为获取全球精准测绘遥感信息的重要支撑。当前光学测绘遥感卫星已具备亚米级的空间分辨能力,但测绘遥感信息服务存在严重的滞后问题,亟须发展智能测绘遥感卫星,向实时智能服务转型升级。本文首先基于光学测绘遥感卫星3种成像体制及其实现方式和应用特点,分析智能测绘遥感卫星的适用体制,进一步面向实时化、智能化和大众化的应用需求,提出通导遥(通信、导航、遥感)一体化智能遥感卫星的设计构想,重点分析智能遥感卫星的服务方式及一体化功能组成;然后,阐述新一代智能测绘遥感科学试验卫星珞珈三号01星的性能与特点;最后,对智能测绘遥感卫星的发展和使命进行总结与展望。珞珈三号01星集遥感与通信功能于一体,探索了从数据获取到应用终端的测绘遥感信息高效智能服务模式,为遥感数据基于天地互联网的在轨处理与实时传输提供了真实的服务验证平台,对我国空间信息网络的建设具有重大意义。