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...     

21世纪前十年的中国土地覆盖变化

土地覆盖变化是陆地生态系统变化的重要组成部分与驱动因素。在全球变化、生态环境建设、经济高速发展等因素的影响下,21世纪前十年中国土地覆盖发生了显著变化,对此变化的监测和分析不但能支持中国碳源/汇的评估和碳收支估算,还可为生态环境变化评估提供基础数据。本研究在面向对象(object-based)的分类技术支持下,利用Landsat TM/ETM数据和HJ-1卫星数据,结合大量外业调查数据生产了30m分辨率的2000年、2010年中国土地覆盖数据(ChinaCover);采用像元二分法生产了植被覆盖度数据。利用这两个数据集对中国土地覆盖10年的变化特点进行了分析。结果表明,人工表面和林地呈增加趋势,而耕地、湿地和草地面积呈减少的趋势;人工表面的快速增加和耕地面积的大规模减少是这一时期中国土地覆盖变化的最主要特点;土地覆盖类型转换中,耕地转换为人工表面的区域主要集中在我国中东部地区,耕地转换为林地和草地的区域主要分布在退耕还林还草的重点区域,耕地的扩张主要来自三江平原和新疆绿洲的农业开发。以植被覆盖度为评估指标显示森林、灌丛和草地质量总体呈上升趋势,但在汶川地震重灾区、横断山以及武夷山等局部地区的森林质量呈退化趋势;塔里木盆地周围、青藏高原东部、太行山、吕梁山等地区的灌丛植被覆盖度有所下降;内蒙古中部、青藏高原西南部、新疆天山南部、呼伦贝尔等地区的草地出现退化现象。     

遥感提取植物生理参数LAI/FPAR的研究进展与应用

植物生理参数LAI/FPAR是2个重要的陆地特征参量。利用遥感光谱模型并结合地面验证是提取区域尺度的LAI/FPAR最有效的途径。提取LAI/FPAR的模型主要有光谱指数模型和辐射传输模型两类,经过精确的辐射标定和大气纠正的遥感数据可以得到较高精度的LAI/FPAR数据。影响LAI/FPAR精度的因素很多,其中主要因素是像元的异质性、植被类型和物候期等。LAI/FPAR与作物产量有更直接的关系,也是大量作物生长模型的基础,利用这些参数可以实现真实的作物产量预测,特别是开展全球尺度的单产预测。     

基于遥感的区域尺度森林地上生物量估算研究

森林是陆地生态系统最大的碳库,精确估算森林生物量是陆地碳循环研究的关键。首先从机载LiDAR数据中提取高度和密度统计量,采用逐步回归模型进行典型样区生物量估算;然后利用机载LiDAR数据估算的生物量作为样本数据,与多光谱遥感数据Landsat8 OLI的波段反射率及植被指数建立回归模型,实现区域尺度森林地上生物量估算。实验结果显示,机载LiDAR数据估算的鼎湖山样区生物量与地面实测生物量的相关性R2达0.81,生物量RMSE为40.85 t/ha,说明机载LiDAR点云数据的高度和密度统计量与生物量存在较高的相关性。以机载LiDAR数据估算的生物量为样本数据,结合多光谱遥感数据Landsat8 OLI估算粤西北地区的森林地上生物量,精度验证结果为:R2为0.58,RMSE为36.9 t/ha;针叶林、阔叶林和针阔叶混交林等3种不同森林类型生物量的估算结果为:R2分别为0.51(n=251)、0.58(n=235)和0.56(n=241),生物量RMSE分别为24.1 t/ha、31.3 t/ha和29.9 t/ha,估算精度相差不大。总体上看,利用遥感数据可以开展区域尺度的森林地上生物量估算,为森林固碳监测提供有力的参考数据。     

基于遥感和GIS的宣化县水土流失定量空间特征分析

以遥感和GIS技术为支撑,利用通用的土壤流失方程(USLE)的修正模型(RUSLE)定量评估宣化县2000年的水土流失量和土壤侵蚀强度,并对宣化县水土流失空间分布特征进行了分析。结果表明,宣化县2000年土壤侵蚀(轻度侵蚀以上)面积为982.85 km2,占宣化县总面积的39.25%,平均土壤侵蚀模数为13.92 t/hm2.a,属于轻度侵蚀;坡度越大,极强度及剧烈侵蚀越有可能发生,从整体来看,15°~25°是侵蚀比例最大的坡度带。宣化县土壤侵蚀主要集中于灌草地和旱地两种土地类型,两者土壤侵蚀面积占宣化县2000年总土壤侵蚀面积的93.897%。     

2000～2015年中国人工表面变化遥感监测分析

基于时间序列遥感数据获取的多期土地覆被数据对中国人工表面变化信息进行提取和定量评价,进一步分析中国各省市的人均人工表面面积变化趋势,以及7个主要城市群的人工表面变化情况,结果可知:① 2015年中国人工表面的面积总和为29.07万km ²,其中建设用地25.10万km ²、交通用地3.09万km ²、采矿场0.88万km ²;② 2015年人工表面总面积较2010年年均增长为0.66万km ²,年均增速为2.57%,较2000~2010年年均增长0.55万km ²（年均增速2.70%）增速有所放缓。③ 总体上中国大部分行政区的人均人工表面面积近15 a持续提高。     

区域生态遥感的发展与未来

结合生态遥感应用技术的发展, 介绍了中国科学院遥感应用研究所农业与生态遥感研究室在区域生态遥感研究领域的发展现状与未来。研究室重点开展植被结构、蒸散发、降水量、土壤湿度、水土流失和热环境等生态因子的遥感监测技术研究, 以三峡库区、海河流域、三北地区为研究区, 开展生态遥感的综合应用。研究室以全球变化条件下的水生态管理、工程生态效应评估、区域人地关系等作为未来区域生态遥感应用的重点发展方向。     

机载激光雷达及高光谱的森林乔木物种多样性遥感监测

利用机载LiDAR和高光谱数据并结合37个地面调查样本数据,基于结构差异与光谱变异理论,通过相关分析法分别筛选了3个最优林冠结构参数和6个最优光谱指数,在单木尺度上利用自适应C均值模糊聚类算法,在神农架国家自然保护区开展森林乔木物种多样性监测,实现了森林乔木物种多样性的区域成图。研究结果表明,(1)基于结合形态学冠层控制的分水岭算法可以获得较高精度的单木分割结果(R~2=0.88,RMSE=13.17,P0.001);(2)基于LiDAR数据提取的9个结构参数中,95%百分位高度、冠层盖度和植被穿透率为最优结构参数,与Shannon-Wiener指数的相关性达到R~2=0.39—0.42(P0.01);(3)基于机载高光谱数据筛选的16个常用的植被指数中,CRI、OSAVI、Narrow band NDVI、SR、Vogelmann index1、PRI与Shannon-Wiener指数的相关性最高(R~2=0.37—0.45,P0.01);(4)在研究区,利用以30 m×30 m为窗口的自适应模糊C均值聚类算法可预测的最大森林乔木物种数为20,物种丰富度的预测精度为R~2=0.69,RMSE=3.11,Shannon-Wiener指数的预测精度为R~2=0.70,RMSE=0.32。该研究在亚热带森林开展乔木物种多样性监测,是在区域尺度上进行物种多样性成图的重要实践,可有效补充森林生物多样性本底数据的调查手段,有助于实现生物多样性的长期动态监测及科学分析森林物种多样性的现状和变化趋势。     

生态系统遥感：内涵与挑战

生态系统遥感以生态系统为对象,研究生态系统类型、格局、功能、服务及其过程的遥感解析方法,发展遥感驱动的生态系统服务评估方法,揭示贯穿在生态系统类型、格局、功能、服务中的深层次生态系统过程与隐性表现。新一代卫星和传感器为生态系统遥感提供了全新的数据源。生态系统类型和格局辨识能力还有待提高,从而对智能信息提取提出了更高的要求。生态系统功能监测方面还需要充分挖掘遥感数据的深层隐含特征,发展出一些易于处理且能够反映生态系统功能特征的新指标。生态系统服务评估方面仍需,发展遥感驱动的新的生态系统评估模型。与云平台的结合是生态系统遥感的未来发展方向,为全民参与生态环境保护及监督提供了契机,也可为重大工程的生态效应评估提供更丰富的数据支撑。