青藏高原高寒草地植被覆盖度变化及其环境影响因子研究

青藏高原作为长江、黄河、雅鲁藏布江和恒河等河流的发源地与水源供给地,对中国及周边国家和地区的经济发展、生态平衡有着重要的社会、经济和生态意义。青藏高原在过去几十年里经历了显著的气候变暖,且增温幅度明显高于同纬度其他地区。气候变暖必然导致该地区的多年冻土与生态系统发生显著变化,进而对当地的生态环境、水文过程产生较大影响。为了更深入地认识青藏高原高寒草地的变化过程及其环境影响因子,本研究以野外实测数据、遥感数据、冻土分布数据、土壤水热以及气温降水资料为基础,分析了青藏高原高寒草地植被覆盖度变化的空间分布特征,并进一步探讨了环境因子在其变化过程中的作用,绘制了青藏高原高寒草地植被生长限制因子的空间分布图。     

草地植被净第一性生产力及固碳释氧量的估算

草地植被净第一性生产力表征了草地生态系统的物质量,是评价草地生态系统物质生产能力的重要指标。本文基于ERDAS和ArcMap软件平台,由1990、2000和2007年ETM+影像数据提取出NDVI值,结合相应时段的气候数据,对陕北农牧交错带草地生态系统净第一性生产力及固碳释氧量进行测算,研究并分析了1990-2007年间其NPP及固碳释氧量的时空变化特征。     

辐射传输模型模拟与深度学习结合的高分一号卫星植被光合有效辐射吸收比例产品反演算法

植被光合有效辐射吸收比例FPAR (Fraction of absorbed Photosynthetically Active Radiation)是碳循环光能利用率模型中的关键参数之一。高分系列卫星的发射，为反演定量遥感产品提供了高时空分辨率的卫星遥感数据，基于高分数据的植被光合有效辐射吸收比例产品能够为生态系统碳循环的分析评估提供更加精细、精度更高的输入参数产品。本文发展了一种基于深度学习的光合有效辐射吸收比例反演方法。该方法利用SAIL(Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves)模型模拟多种太阳入射角度、观测角度、大气条件下的植被冠层光合有效辐射吸收比例及冠层反射率，形成海量输入—输出模拟数据集，具有鲁棒性及更好的普适性；基于深度信念网络对数据集进行训练，得到高分一号（GF-1）卫星光合有效辐射吸收比例遥感反演模型。利用中国科学院怀来遥感综合试验站及黑河流域地表过程综合观测网FPAR地面站点连续观测数据对玉米作物、芦苇草地等下垫面反演的FPAR进行了对比验证，RMSE分别为0.15和0.17。本方法以辐射传输模型模拟的多维大气及地表输入...     

基于ArcGIS的青藏高原地区气候大陆性格局分布研究

利用Modis温度产品数据集,应用ENVI及ArcGIS软件通过计算青藏高原地区气候大陆度指数(温度法)分析青藏高原地区的水热格局分布,结果表明：青藏高原地区气候大陆性分布呈现明显的区域性分布,且由东南至西北大陆性气候逐步加强;以喜马拉雅山脉和雅鲁藏布江为主的南部区域呈现明显的海洋性气候,且会向北方和东方扩展;以塔里木盆地为中心的地区大陆性气候十分明显,今后会更加严重。通过对青藏高原的气候大陆度的研究,得到青藏地区大陆性气候的变化,可以帮助深入了解青藏高原环境的变化过程、程度、趋势以及可能带来的后果以及对其他地区可能产生的影响,同时促进全球气候变化的研究进程。     

青藏高原景观空间格局的特征研究

大尺度的景观空间格局分析是目前景观生态学研究的热点,然而针对青藏高原独特的地形地貌和高寒地区生态系统,选取怎样的角度研究其景观空间格局特征是很少有人关注的。本文以2010年西部测图数据为主要数据源,以GIS为研究平台,提出以流域作为研究单元提取景观指标的方法,运用景观生态学原理,进行青藏高原景观空间格局特征研究,并探索景观格局指数与地形因子之间的相关性。结果表明该方法能够反映青藏高原特殊地形和气候下的景观空间格局特征,便于生态景观规划及保护。     

基于MODIS数据的典型草原非光合植被覆盖度估算

非光合植被(non-photosynthetic vegetation,NPV)在草原生态系统中扮演了重要角色,影响着生态系统的碳、水和能量的流动与循环。定量掌握草原非光合植被覆盖度(fractional cover of non-photosynthetic vegetation,f NPV)信息对草地资源的科学有效利用以及生态环境保护具有重要意义。以内蒙古自治区锡林郭勒典型草原为研究区,运用线性回归分析方法,建立基于MODIS (MCD43A4)数据构建的多种非光合植被指数(non-photosynthetic vegetation indices,NPVIs)和野外实测f NPV数据的反演模型,并对模型的估算结果进行验证。研究结果表明,基于MODIS数据构建的NPVIs与f NPV的相关性较好,相关性依次为:DFI,SWIR32,NDTI,STI,NDI7,NDI5及NDSVI; DFI指数反演f NPV模型的估算精度较高,可用于典型草原地区大范围f NPV的快速监测。     

基于生态多稳态的山地植被垂直自然带定量识别研究——以新疆博格达山为例

山地生态系统的自然特征和服务功能与其自身的垂直自然带分布有着密切的关系,定量识别其分布的海拔范围,能够快速捕捉气候和植被之间的相互作用结果。过渡范围海拔的定量识别往往会受到数据的时空连续性和模型分析能力的限制。本研究将温带荒漠、山地草原、山地针叶林、高山草甸、高山垫状植被作为生态系统稳定状态,利用Landsat-8和SRTM DEM数据,基于稳态转换原理结合势能分析方法,估算垂直自然带相邻两个状态的势能量,识别博格达山北坡垂直自然带的生态过渡区域及分带海拔。研究结果：（1）沿海拔梯度,地表温度LST (Land Surface Temperature)概率密度分布呈现多峰模式,赤池信息准则AIC (Akaike Information Criterion)最小值对应的模式数为2,二者均揭示存在不同的生态系统状态;（2）势能分析识别出沿海拔梯度相邻垂直自然带间的生态过渡区域及分带海拔,温带荒漠带—山地草原带（海拔1062—1093 m,1066 m）、山地草原带—山地针叶林带（海拔1689—1764 m,1707 m）、山地针叶林带—高山草甸带（海拔2690—2744 m,2714 m）...     

全球2000年—2015年30 m分辨率逐年土地覆盖制图

高时空分辨率的全球多类别土地覆盖数据对于地球系统的生物化学循环、气候变化等研究至关重要。目前公开的数据产品中,较高空间分辨率的全球多类别土地覆盖产品仅提供单一或短时期的数据,而全球逐年土地覆盖产品往往只有单一土地覆盖类型,难以从较长时间跨度上反映精细地物的年际变化。本文借助Google Earth Engine平台,利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像、以及大量人工目视解译样本,结合多数据融合、时序变化检测和机器学习等的方法,研制了一套2000年—2015年全球30 m分辨率的逐年土地覆盖变化数据集AGLC-2000-2015（Annual Global Land Cover 2000-2015）。基于AGLC-2000-2015数据集,本文选择性分析了3个典型区域（中国珠江三角洲地区、青藏高原色林错湖区和亚马逊热带雨林区）的土地覆盖年际变化。结果显示,AGLC-2000-2015数据集达到了较高的精度水平：基准年份产品（AGLC-2015）的总体精度（OA）为76.10%,Kappa系数为0.72,显著优于现有30 m分辨率的全球土地覆盖产品Globeland 30（OA = 63.49%,Kappa = 0.58）、FROM-GLC（OA = 61.41%,Kappa = 0.55）和GLC-FCS30（OA = 63.46%,Kappa = 0.57）;年际间分类模型的总体精度和Kappa系数分别为84.10%和0.81,在各大洲的平均总体精度均超过80.00%,表明该模型在全球多类别土地覆盖分类中表现良好。3个典型区域的土地覆盖变化分析显示,中国珠江三角洲地区城市扩张趋势明显（195.96 km²/a）,其增量主要来源于耕地（84.88%）;青藏高原色林错湖泊对于气候变暖响应明显,湖区面积呈扩大趋势（17.95 km²/a）,湖面北岸扩张最为明显;亚马逊热带雨林南部区域毁林造田趋势明显,15 a间森林面积减少46356.53 km²,其中大部分转化为农田（39621.29 km²）。上述结果表明：AGLC-2000-2015数据集能够有效反映全球陆地区域在30 m空间分辨率下的地表覆盖分布及年际间的动态演化,为地表陆面过程研究和相关应用提供可靠的数据支撑。     

云下遥感地表温度重构方法研究

地表温度是研究地-气之间水热平衡的重要参数,对地表温度的全天候获取具有重要意义.热红外遥感可以获得较高分辨率空间全覆盖的地表温度产品,但是有云地区数据缺失问题制约了地表温度遥感产品的全天候应用.文章发展了2种对云下缺失的地表温度进行重构的方法,方法1是借助地表温度同化数据集发展了一种时空匹配的数据融合方法,方法2是将当...     

高海拔山区草地物候提取方法对比分析

准确量测高海拔山区的植物物候对理解全球变化下的敏感生态系统的响应具有重要意义。利用物候相机和遥感技术开展物候信息的提取和对比,既能准确评估物候相机在山区植物物候提取的性能,又可为山区遥感物候数据反演提供重要参考。利用中国新疆维吾尔自治区天山山区人工观测、物候相机和遥感数据,测试了5种曲线拟合方式与4种物候参数提取方法的20种组合的物候参数提取结果,对比了3种数据在物候信息提取结果的异同。结果表明：（1）植物物候相机能在天山山区草地物候观测中提供高时间分辨率的绿度变化信息,是山区开展物候观测并验证遥感物候数据的有效手段。（2）山区雨雪天气等对相对绿度指数产生较强噪声影响,需要选择合适的滤波器进行去噪。（3）曲线拟合方式和物候提取方法均对物候参数数值产生影响。而提取方法可产生更明显的差异性,其中,阈值法和导数法提取的物候数值相近,开始期与人工观测的返青期一致性较好,停止期与枯黄期一致性较好;而Klosterman方法和Gu方法提取物候数值相近,提取的开始期与人工观测的返青末期一致性较好,停止期与人工观测的枯黄末期一致性较好。（4）20种不同滤波+提取方法的组合形式在山区遥感数据物候信息提取...     

基于地理国情普查成果的生态系统服务价值核算方法

生态系统服务直接关系人类的福祉,是当前国内生态文明建设的重要组成内容之一。受数据源精准性、时序性等方面的限制,在全国尺度下开展的常态化生态系统服务价值核算尚存在缺失。本文首先根据生态系统类型的内部结构、功能和内容指标的概念语义构建地理国情地表覆盖与中国陆地生态系统分类内容指标转换表达关系,并生产了全国陆地生态系统矢量化数据。然后,应用反映植被生理特征指标参数（EVI、NPP和生长季长度）优化的当量因子法模型,引入不同尺度下多粒度变换的地理格网空间化表达技术,设计和开展依托矢量化地理国情普查成果的生态服务价值数据集的生产,实现了生态系统服务价值核算的精准化、常态化,满足了多尺度下生态服务价值动态变化监测的需求。本文按照上述生态系统服务价值核算方法计算了中国陆地生态系统服务价值总量和供给、调节、支持、文化服务子功能价值量1 km×1 km格网数据,核算出2015年全国生态系统服务价值总量为402 503.54亿元。通过与早期成果对比,该成果可以满足不同尺度对粒度变换的要求,核算结果可靠,可为当前全国尺度下的生态补偿政策和补偿标准的制定提供数据支撑。     

应用卫星与气象数据及其关系研究黄河流域的荒漠化现状

本文应用20年（1981—2000年）的卫星数据反演归一化差值植被指数（NDVI）,同时获取地面格网的温度与降雨数据,并分析这些数据之间的关系。基于地面的温度和降雨格网数据将研究区划分为8个气候区域,再利用NDVI数据把降雨量最少的3个气候区——区1,2,3各划分为10个等级。此外,分析这3个气候区在1983—1998年15年间的NDVI变化状况,结果显示出研究区荒漠化状况的加剧。     

基于遥感的植被年际变化及其与气候关系研究进展

植被具有明显的年际变化和季节变化特点,对植被的动态监测可以从一定程度上反映气候变化的趋势,因此监测植被动态变化以及分析这种变化与气候的关系已经成为全球变化研究的一个重要领域.随着遥感卫星获得长时间系列逐日观测数据,许多国际组织和机构制定了全球卫星数据接收、处理和生成数据集计划,所产生的标准数据集则极大地促进了该项研究.大量研究在全球尺度、洲际尺度（北美洲和欧亚大陆）以及区域尺度上广泛开展.在阅读国内外大量文献的基础上,比较分析了常用于植被监测的卫星传感器和主要数据集,汇总了植被年际变化及其与气候关系研究的主要研究方法和研究结果.结果表明近20年来全球植被活动明显增强,表现为北半球普遍存在增加的趋势,南半球干旱半干旱区出现降低的植被光合作用,但这些变化因空间位置不同和研究尺度不一样体现出不同的动态变化特征.气温和降水是影响植被变化的最主要的因素.     

时变重力测量确定青藏高原地壳隆升与增厚速率

联合绝对重力和重力反演与气候实验卫星（gravity recovery and climate experiment,GRACE）重力多年观测数据,获得了青藏高原多个基准站区域的地壳垂直形变速率。研究结果表明,绝对重力呈明显的负变化,绝对重力和卫星重力的时变系统差也呈较一致的负值,鼎新（DXIN）、德令哈（DLHA）、西宁（XNIN）、拉萨（LHAS）和仲巴（XZZB）5个基准站的区域地壳垂直形变呈明显的隆升状态,即拉萨块体、祁连块体和阿拉善块体处于地壳隆升状态,隆升速率分别约为2.01±0.15 mm/a、1.88±0.19mm/a、1.91±0.10 mm/a。在印度板块和欧亚板块的双向挤压下,青藏高原的地壳在不断的隆升与增厚,平均隆升速率约为1.94±0.17 mm/a,平均增厚速率约为2.35±3.30 mm/a。     

基于多源遥感数据的物种多样性及陆表植被恢复力监测研究

生物多样性和生态系统恢复力是生态系统健康的关键因素和重要指标。物种多样性指一定区域内物种数量的总和,物种多样性监测是生物多样性监测与保护的核心部分。作为生态系统恢复力的重要组成部分,植被恢复力是陆表生态系统服务和生态系统功能的重要指标,直接决定了陆表植被变化、陆表生态系统稳定性等关键生态过程和生态参量。目前,受到观测手段的限制,物种多样性与陆表植被恢复力监测普遍空间范围小,时间范围不连续,其中热带地区植物物种多样性变化对植被影响效果争议较大。论文基于长时间序列高精度遥感数据,从动物物种多样性遥感监测、植物物种多样性变化对热带雨林影响的遥感评估、遥感植被恢复力监测三方面出发开展相关工作。主要工作和成果包括:     

生态系统健康评价软件的设计与实现

本文采用AHP(层次分析法)-Fuzzy(模糊综合评价法)相结合的方法设计实现了生态系统健康评价软件,在软件中将二者进行了算法实现,并结合GIS的地理空间分析功能将AHP-Fuzzy对生态系统健康评价的运算结果可视化。并利用锡林浩特地区的草地生态系统健康状况的若干野外调研数据对该软件的功能实现进行了验证,结果表明生态系统健康评价软件的设计与实现满足草地管理和决策人员的需要,该软件可以实现对单个指标的评价或几个指标组合的评价,是一个评价生态系统健康的很好平台。     

联合GPS和GRACE研究青藏高原南部地区垂直形变的季节性波动

利用青藏高原南部地区GPS站点近10 a（2004年至2014年）的观测资料,结合重力场恢复与气候实验卫星（Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE）同时期观测数据反演得到的该区域水文负荷变化引起的垂向位移,发现该地区利用GPS和GRACE获取的垂向位移时间序列存在一定相关性,多数站点的相关系数在0.7左右,特别是沿喜马拉雅造山带区域内的站点相关性更高;此外,大部分站点（例如CHLM、KKN4）拟合的周期项振幅和相位也较为一致。计算GRACE估算垂直信号改正GPS结果前后的加权均方根误差（weighted root mean square,WRMS）,并定义R_WRMS来表征GRACE改正GPS垂向季节性波动的有效性,其数值越接近1表明GPS和GRACE数据具有越大的一致性。研究发现GPS站点的R_WRMS有明显差异:最大和最小值分别是0.96（TPLJ）和0.24（XZGE）,平均值为0.64,这与青藏高原南部地区垂直运动的复杂性有关,存在多种因素（构造运动、冰川均衡调整、大气和非潮汐海洋负荷,水文负荷、GPS交点年误差等）的共同作用。     

Hadoop框架下海量影像数据库管理系统的研究与实现

针对传统影像管理方式不能进行T级及以上量级影像数据管理的难题,基于开源分布式云平台Hadoop框架,研究设计了云计算环境下的遥感影像数据组织模型（RSC-DOM）,利用镶嵌数据集技术、影像无缝集成技术等多种新技术,构建了海量影像数据库管理系统,实现了海量影像数据的高效组织、管理及应用。     

InSAR与激光雷达测高集成的马兰山冰川物质平衡变化

冰川物质平衡是反映冰川消融与积累关系的重要指标,也是联系冰川与气候变化的纽带,对于评估冰川动态变化具有十分重要的意义。马兰山冰川位于青藏高原北部,作为东昆仑山系中消融最为剧烈的冰川之一,为了评估其在全球气候变暖背景下的物质平衡变化,利用TerraSAR-X/TanDEM-X合成孔径雷达数据、ICESat-2激光雷达高度计数据、SRTM DEM数据,基于合成孔径雷达干涉测量和激光雷达测高技术对其2000年—2020年高程变化进行了研究,并估算了物质平衡。结果表明：近20年来,该区域41条冰川平均表面高程变化-5.64±0.96 m,物质平衡为-0.24±0.06 m·w·e/a,呈明显负平衡状态。其中,2000年—2012年冰川的消融速度（-0.30±0.04 m·w·e/a）要略快于2012年—2020年消融速度（-0.22±0.11 m·w·e/a）。结合GPCC (Global Precipitation Climatology Centre)降水与GHCN＿CAMS (Global Historical Climatology Network)气温再分析数据集可知：自2000年以...     

植被覆盖区高精度遥感地貌场景分类数据集

地貌数据集是实现地貌自动分类和加深对地貌形态学认识的重要支撑数据之一。当前缺乏高精度地貌成因类数据集,制约了地貌遥感自动解译的发展。本文在中国东北地区以沟—弧—盆体系为主的天山—兴蒙造山系中,针对强烈的构造运动和新生代以来的火山作用、流水作用形成的地貌成因类型,制作了构造地貌、火山熔岩地貌和流水地貌3类场景数据集（GOS10m）。数据集覆盖面积约5000 km²,包括哨兵2号可见光遥感影像、SRTM1 DEM及基于DEM提取的7个地貌形态参数（山体晕渲图、坡度、DEM局部平均中值、标准偏差、坡向—向北方向偏移量、坡向—向东方向偏移量和相对偏离平均值）。单张样本图为64像素×64像素,空间分辨率为10 m。采用多模态深度学习神经网络对数据进行训练并分类,平均测试精度可达到82.63%,表明构建的数据集具有较高的质量。可为地貌成因遥感自动分类研究以及推动遥感地貌智能解译的向前发展,提供数据集支撑。