基于遥感的植被长时序趋势特征研究进展及评价
遥感技术在生态环境评价中的研究进展
遥感技术在生态环境评价中的研究进展随着人类活动对地球生态环境的影响日益加剧，生态环境评价成为了保护和管理生态系统的重要手段。
遥感技术作为一种能够快速、大面积获取地表信息的工具，在生态环境评价中发挥着越来越重要的作用。
本文将对遥感技术在生态环境评价中的研究进展进行探讨。
一、遥感技术概述遥感技术是指从远距离、高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等探测器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态的现代化技术。
它具有大面积同步观测、时效性强、数据综合性和可比性等优势，能够为生态环境评价提供丰富、准确的信息。
二、遥感技术在生态环境评价中的应用领域（一）土地利用与土地覆盖变化监测土地利用与土地覆盖变化是生态环境变化的重要指标。
通过遥感影像，可以清晰地识别不同土地利用类型的分布和变化情况，如森林砍伐、城市扩张、农田开垦等。
这有助于分析人类活动对土地资源的影响，为土地规划和管理提供依据。
（二）植被监测遥感技术可以获取植被的光谱信息，从而反演植被的生长状况、覆盖度、生物量等参数。
这对于评估生态系统的生产力、碳储量以及生态服务功能具有重要意义。
例如，通过高分辨率遥感影像可以监测森林病虫害的发生范围和严重程度，及时采取防治措施。
（三）水资源监测遥感技术在水资源监测方面也发挥着重要作用。
可以监测河流、湖泊、水库的水位、面积和水质等信息。
此外，还能够评估地下水的储量和变化情况，为水资源的合理开发和利用提供支持。
（四）大气环境监测利用遥感技术可以监测大气中的污染物浓度、气溶胶分布、温室气体含量等。
例如，通过卫星遥感可以获取大范围的二氧化硫、氮氧化物等污染物的分布情况，为大气污染防治提供决策依据。
（五）生态系统健康评价综合运用遥感数据和生态模型，可以对生态系统的健康状况进行评价。
包括评估生态系统的结构完整性、功能稳定性和恢复能力等，为生态保护和修复提供科学指导。
三、遥感技术在生态环境评价中的数据处理方法（一）影像预处理在进行遥感数据分析之前，需要对影像进行预处理，包括几何校正、辐射校正、大气校正等。
使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例
使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例近年来，随着遥感技术的不断发展与进步，其在农业领域的应用也逐渐得到了广泛的关注和推广。
遥感数据可以为农作物监测和草地管理提供丰富的信息，帮助农业决策者更好地把握农作物的生长情况和草地的变化趋势。
本文将介绍使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例。
一、遥感数据的获取与处理遥感数据可以通过卫星、航空器和无人机等平台获取。
其中，卫星遥感是最常用的平台，因为卫星能够提供全球范围的遥感数据。
获取到的遥感数据需要经过一系列的处理和分析，才能得到有价值的信息。
首先，对于农作物监测，我们可以利用遥感数据获取植被指数（Vegetation Index, VI）来评估农作物的生长状况。
常用的植被指数有归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）和比例植被指数（Normalized Difference Vegetation Ratio, NDVR）。
这些指数可以通过计算遥感数据中红光和近红外波段的反射率来获得。
对于草地监测，我们可以利用遥感数据分析草地的覆盖度和植被类型。
通过计算遥感数据中的不同波段的反射率，可以得到不同植被的特征，从而对草地进行分类和监测。
二、农作物监测的应用案例农作物监测是遥感数据在农业领域的重要应用之一。
通过监测农作物的生长情况，可以及时发现并解决病虫害等问题，提高农作物产量和质量。
以水稻为例，通过分析遥感数据中的植被指数，可以评估水稻的叶绿素含量和生长状态。
研究发现，NDVI值与水稻产量之间存在一定的相关性。
因此，在农作物监测中，可以根据NDVI值对水稻的产量进行预测和评估，为农业生产提供决策依据。
另外，玉米也是重要的农作物之一。
通过遥感数据监测玉米的生长情况，可以评估土壤湿度、养分状况等信息。
研究表明，遥感数据与实地调查的结果具有较高的相关性，可以为玉米的灌溉和施肥提供指导。
植物物候遥感监测精度影响因素研究综述
植物物候遥感监测精度影响因素研究综述一、本文概述植物物候，即植物的生长、发育、繁殖和休眠等生命活动的季节性变化，是自然界中一种重要的生态现象。
随着遥感技术的飞速发展，植物物候遥感监测已成为生态学、环境科学、农业科学等领域的研究热点。
本文旨在综述植物物候遥感监测精度的影响因素的研究现状，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
文章首先介绍了植物物候遥感监测的基本原理和方法，包括遥感数据的获取、处理和分析等步骤。
随后，重点分析了影响植物物候遥感监测精度的主要因素，包括遥感数据源的选择、遥感数据的预处理、监测方法的选择、植被类型的差异、环境因素的影响等。
在此基础上，文章还探讨了提高植物物候遥感监测精度的方法和策略，如优化遥感数据源、改进数据预处理方法、开发新的监测算法等。
通过对国内外相关文献的梳理和评价，本文旨在为植物物候遥感监测领域的研究者提供全面的信息，帮助他们深入了解影响监测精度的各种因素，以及如何通过科学的方法和策略提高监测精度。
本文也期望为相关政策制定者和实践者提供有益的参考，推动植物物候遥感监测技术在生态保护、农业管理、气候变化研究等领域的应用和发展。
二、植物物候遥感监测原理与方法植物物候遥感监测是通过对地球表面植被的周期性变化进行遥感观测，进而分析植物的生长发育规律、生态环境状况及其与气候变化的关系。
其原理主要基于植物在生长过程中，随着季节的变化，其生理状态、叶绿素含量、植被覆盖度等参数均会发生变化，这些变化可以通过遥感卫星或无人机等设备进行监测。
遥感监测方法主要包括时间序列遥感影像的获取、预处理、特征提取以及物候期识别等步骤。
通过获取时间序列的遥感影像，可以记录植物在不同时间点的生长状态。
然后，对这些影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、几何校正等，以消除影像中的噪声和误差。
接着，通过特征提取，提取出与植物物候相关的关键参数，如植被指数（如NDVI、EVI等）、叶绿素含量、地表温度等。
植被遥感研究综述
植被遥感研究综述摘要：随着计算机科学的发展，遥感技术可以有效完成复杂时空尺度海量信息的收集处理，其与森林资源研究的交叉、融合大大提高了复杂时空尺度上森林资源动态研究的表达能力。
遥感已在森林资源综合监测、林火监测方面广泛应用。
由于RS 分辨率大幅度提高，波谱范围不断扩大，特别是星载和机载成像雷达的出现，使RS 具备多功能、多时相、全天候能力。
其中NOAA 卫星广泛用于监测全球森林宏观变化，MSS、TM、SPOT 用于区域中森林资源动态监测。
遥感技术极大地推动了我国森林植被的研究。
关键词：遥感信息处理植被监测植被指数1引言森林资源，是林业和生态环境建设的基础，总面积超过40亿hm，约占陆地总面积的31%，对经济、社会和环境的可持续发展有不可替代的作用。
遥感影像分类是森林资源调查和监测不可缺少的内容。
从不同来源、不同形式的遥感信息提取出森林植被的专题信息，为划分森林类型、绘制林相图、清查森林资源、预测预报森林病虫害及森林火灾、合理规划、利用和保护森林资源提供基础和依据。
20 世纪以来，由于森林面积萎缩和质量下降引发的生态环境事件不断出现，使得森林健康问题得到前所未有的关注，各国学者开展了大量而富有成效的研究工作。
但是，传统的原地观测与受控实验等研究方法不仅需要耗费大量的人力物力资源，且速度缓慢，缺乏时间序列上的可比性，一些偏远地区更是难以到达；因为缺乏恰当的尺度转换手段，整体研究结果常常难以令人信服，方法具有一定的局限性。
遥感技术则为人们提供了广阔的视野、海量的信息及一个可以实现客观、连续、重复、动态对比分析和推断预警的工作平台，已成功应用于植被研究的诸多领域，显示出强大的生命力。
2基本原理森林植被的物理属性与草原、荒漠、农田、水体、建筑用地等土地利用类型有很大的区别；不同森林植被在不同生存环境和生长发育阶段，体内生化物质组成、含量、特性以及细胞结构、含水量也各不相同，这种物理属性的差异形成了目标物独特的光谱反射曲线，是用于判断和区别森林植被的重要手段。
利用遥感图像对植被进行分析的方法
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经 验 介 绍 Geomatics Square
图4
●形状。 不同树种不论在侧面观察或垂直观察，其 形状都互不相同，有的是椭圆形，有的是圆柱形，还有 圆锥形、簇形、卷状扁形等。 因此熟悉不同树种的树冠 形状，在立体观察下，根据书的影像和阴影，可以识别 树种，如图 3-4。
在图像上确定植物的密度比较方便。 植被的密度 可以用两种方式来表示，即树冠间隔和郁闭度，现行图 示用郁闭度来表示植被的疏密。 对中小比例尺图像。 有 经验的作业员可以直接用目测法估计植被的密度；新 作业员则可制郁闭度判读模片，可用网点计数法，或选 择若干条不同方向的线， 分别量测树冠长度和空地长 度，计算出平均郁闭度或树冠间隔。 3.1 植被类型的判读
4.实际应用
遥感在植被方面的应用主要是在农、 林土地资源 调查、土地利用现状调查、农林病虫害、土壤干旱、盐 化、 沙化的调查及监测， 以及农作物长势的监测与估
中国农作物长势遥感监测研究综述
基本内容
中国农作物长势遥感监测技术主要基于卫星遥感数据，结合地物光谱特征、 农学知识和计算机技术等多学科知识进行综合分析。其中，常用的技术方法包括 遥感图像处理、模式识别、地物光谱分析、机器学习等。遥感图像处理主要包括 图像预处理、图像增强和图像分类等步骤，目的是提取出与农作物长势相关的信 息。模式识别和地物光谱分析等技术则主要用于识别和区分不同农作物类型，以 及分析农作物的生长状况和产量预测等。
未来展望
未来展望
随着科技的不断进步和发展，农作物长势综合遥感监测方法将进一步完善和 提高。未来，可以加强以下方面的研究和发展：
未来展望
1、提高遥感数据的分辨率和覆盖范围，以满足更加精细的农业管理和决策需 求。
2、加强遥感技术的智能化和自动化水平，减少对人工的依赖，提高监测效率 和精度。
未来展望
基本内容
2、技术手段日益丰富：农作物长势遥感监测技术不断推陈出新，包括高光谱 遥感、多角度遥感、时间序列遥感等多种技术手段的应用，使得监测结果更加准 确和精细。
基本内容
3、智能化和自动化水平提高：随着人工智能和机器学习等技术的不断发展， 农作物长势遥感监测的智能化和自动化水平也在不断提高。通过数据挖掘和模式 识别等技术手段，能够实现农作物的自动分类和长势预测等功能。
基本内容
3、作物生长周期监测：利用遥感监测技术，可以监测作物的生长周期，从而 掌握作物的生长动态，为农业生产提供指导。
基本内容
总之，遥感监测在农作物长势评价中具有重要的作用。它不仅可以实现大范 围、高效的监测，而且可以提高监测的准确性和精度。通过遥感监测技术，我们 可以更好地了解作物的生长状况，为农业生产提供更为精确的指导，有助于提高 农作物的产量和品质，为保障粮食安全和农业可持续发展做出贡献。
遥感技术在植被生态研究中的应用与发展
遥感技术在植被生态研究中的应用与发展在当今的科技时代，遥感技术作为一种强大的工具，正日益深入地应用于植被生态研究领域，为我们理解和保护地球的生态系统提供了宝贵的视角和数据支持。
遥感技术是什么呢？简单来说，它就像是给地球拍照的“超级相机”，但这可不是普通的相机。
它能从遥远的太空或者高空，捕捉到地球上各种物体反射或发射的电磁波信息，然后通过一系列复杂的处理和分析，转化为我们能够理解和使用的数据。
在植被生态研究中，遥感技术发挥着多方面的重要作用。
首先，它能够进行植被覆盖度的监测。
通过遥感图像的分析，我们可以清楚地了解到某个地区植被的分布范围和密集程度。
这对于评估生态系统的健康状况、规划土地利用以及制定环境保护策略都具有关键意义。
比如，在一些森林资源丰富的地区，我们可以利用遥感技术及时发现森林砍伐的迹象，从而采取措施加以制止。
其次，遥感技术有助于植被类型的识别和分类。
不同类型的植被在遥感图像上会呈现出不同的特征，比如颜色、纹理、形状等。
科研人员通过对这些特征的分析，可以准确地判断出是森林、草原、农田还是湿地等植被类型。
这对于研究生态系统的结构和功能、生物多样性的保护以及生态系统服务的评估都提供了基础数据。
再者，遥感技术在植被生长状况的监测方面也表现出色。
它可以获取植被的光谱信息，从而推断出植被的叶绿素含量、叶面积指数等生理参数。
这些参数能够反映植被的生长活力和健康状况。
比如，如果发现某一地区植被的叶绿素含量降低，就可能意味着该地区的植被受到了病虫害的侵袭或者环境压力的影响。
除了以上这些方面，遥感技术在植被生态研究中的应用还体现在对植被生态系统的碳储量评估上。
植被通过光合作用吸收二氧化碳，并将其转化为有机物质储存起来。
通过遥感技术获取的植被参数，可以结合相关模型来估算植被的碳储量。
这对于研究全球气候变化、制定碳减排政策以及推动碳交易市场的发展都具有重要的参考价值。
那么，遥感技术是如何实现这些应用的呢？这涉及到一系列的技术原理和方法。
遥感技术在农作物生长监测中的应用案例分析
遥感技术在农作物生长监测中的应用案例分析概述：随着科技的不断发展和进步，遥感技术在农作物生长监测中的应用也得到了广泛的推广和应用。
本文将通过几个具体的案例，来探讨遥感技术在农作物生长监测中的应用，并分析其在农业领域中的意义以及未来的发展前景。
案例一：作物叶面积指数遥感监测作物叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是反映作物叶面积状况的重要指标。
通过遥感技术，可以实时、动态地获取作物叶面积指数数据，实现对作物生长的实时监测。
例如，利用卫星遥感图像和无人机航拍图像，结合相关算法模型，可以获取不同农作物的植被指数数据，从而反映作物叶面积的大小和变化。
这为农作物的生长情况提供了可靠的监测手段，帮助农民科学管理农田，及时采取措施，提高作物产量。
案例二：农作物病虫害监测农作物病虫害是农业生产中常见的问题，病虫害的发生对农田的生产和经济效益造成重大影响。
通过遥感技术，可以实现对农作物病虫害的监测和预警。
通过利用多光谱遥感图像和高光谱遥感图像，结合病虫害的光谱特征，可以快速检测和判断病虫害的发生及其程度。
同时，通过时序遥感图像的对比分析，可以及时掌握农田病虫害的动态变化，为农民提供科学的病虫害防治策略，减少农作物损失。
案例三：土壤水分监测土壤水分是农作物生长的关键因素之一。
利用遥感技术，可以实现对农田土壤水分的监测和评估。
通过利用雷达遥感图像和热红外遥感图像，结合相关水分指标和模型算法，可以定量地反演土壤水分含量及其分布状况。
这对于农田的灌溉管理、农作物的生长调控具有重要意义。
同时，通过不同时期的遥感图像对比分析，可以研究土壤水分的变化趋势和季节变化规律，为农业的水资源管理提供科学依据。
结论：遥感技术在农作物生长监测中的应用可以提供重要的决策支持和科学依据。
通过遥感技术的应用，可以实现对作物生长状况、病虫害情况和土壤水分状况的实时监测和动态评估。
这有助于农民科学管理农田，减少病虫害损失，提高农作物产量。
利用遥感与测绘技术进行植被监测与评估
利用遥感与测绘技术进行植被监测与评估植被是地球上生物多样性和生态系统稳定性的基础之一。
因此，对植被覆盖、类型和变化进行准确监测和评估至关重要。
遥感与测绘技术提供了一种高效且准确的方法，能够帮助我们实现这一目标。
本文将探讨如何利用遥感与测绘技术进行植被监测与评估。
首先，遥感技术是通过卫星、飞机和地面传感器等手段，收集并分析地球上的遥感数据。
这些数据包括红外、近红外、可见光等不同波段的光谱信息，以及雷达和激光等其他传感数据。
借助遥感技术，我们能够获取广泛且详细的地表信息，包括植被覆盖、植被类型、植被生物量等。
利用遥感技术进行植被监测与评估，首先需要进行植被分类。
通过提取遥感图像中的光谱信息，并结合植被指数等方法，可以将遥感图像中的像元划分为不同的植被类型。
植被分类的准确性对于后续的植被监测和评估至关重要。
植被监测是指对植被覆盖、植被变化以及植被生长情况的定期监测。
遥感技术可以提供长时间序列的植被监测数据，基于这些数据，我们可以分析和研究不同地区的植被变化趋势。
例如，可以观察到城市化和农田扩张对植被覆盖的影响，或者通过对干旱和湿地等特定地区的植被监测，提前预警植被退化和生态环境恶化的风险。
植被评估是对植被状况和生态系统功能进行定量评估。
测绘技术可以提供高分辨率的地面数据，用于植被生物量估算和碳储量测算。
通过采集地面样点数据，并结合遥感数据，可以建立植被生物量反演模型。
这些模型可以根据遥感图像中的植被光谱和冠层结构信息，估算出地表植被生物量的分布情况。
同时，植被评估还可以通过测算植被的净初级生产力、光合作用效率等指标，来评估生态系统的功能和健康状态。
遥感与测绘技术在植被监测与评估中还可以与地理信息系统（GIS）相结合，以实现更全面和深入的分析。
GIS能够整合不同来源的数据，并进行空间分析和模型建立。
例如，可以基于遥感数据构建植被变化模型，通过将模型与其他环境和社会经济因素叠加分析，评估植被变化对生态系统和人类社会的影响。
如何利用遥感数据进行植被物候监测
如何利用遥感数据进行植被物候监测遥感数据是通过卫星、飞机或无人机获取的远距离图像信息，它在植被物候监测中起着重要的作用。
植被物候是指植物在一年中不同季节的生长状况和发育进程。
通过利用遥感数据，我们可以获得大范围、高分辨率的植被信息，帮助我们更好地了解和管理自然资源。
本文将探讨如何利用遥感数据进行植被物候监测，以及在农业、环境保护等领域的应用。
首先，利用遥感数据进行植被物候监测需要选择合适的传感器。
目前在卫星遥感中，常用的传感器有MODIS、Landsat和Sentinel等。
这些传感器可以提供不同波段的遥感图像，包括可见光、红外和热红外波段。
这些波段可以捕捉植物叶绿素的含量、生长状态和叶面积指数等信息，从而揭示植物的生长过程。
其次，针对不同植被物候阶段，我们可以采用不同的遥感指标来监测植被的变化。
例如，在植物生长初期，可以利用归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）来反映植物叶绿素的含量和光合活性。
随着植物的生长，可以使用水体指数（Water Index）来监测植物的水分状况，以及叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）来评估植物的叶面积。
这些指标可以帮助我们了解植物的生长状态，判断植被的健康状况。
第三，借助遥感技术，我们可以进行植被物候的定量分析。
通过对遥感图像的处理和分析，可以提取出植被的生长曲线和指标变化。
例如，通过对多个时相的遥感图像进行叠加和比较，可以获取时间序列上的植被生长信息。
这些信息有助于了解植物在不同季节的生长速度和发育情况，为农业生产、生态环境监测等提供科学依据。
除了植被物候监测，遥感数据还可以应用于其他领域。
在农业方面，可以利用遥感数据监测农作物的生长状态和产量预测。
通过分析植株的叶面积、植被覆盖率和病虫害检测等指标，可以及时采取措施，提高农作物的产量和品质。
在环境保护方面，遥感数据可以用于监测森林覆盖变化、湿地退化等环境问题，为生态恢复和保护提供科学依据。
如何进行植被变化遥感监测和评价
如何进行植被变化遥感监测和评价近年来，植被变化对于生态环境和地球资源的可持续发展具有重要影响。
植被是地球上生物多样性和生态系统健康的关键组成部分。
随着技术的进步和遥感技术的广泛应用，通过遥感监测和评价植被变化成为可能。
本文将探讨如何进行植被变化遥感监测和评价的方法和技术，并讨论其在生态保护和资源管理中的应用。
一、植被遥感监测技术的原理植被遥感监测技术是利用卫星或航空器搭载的传感器获取植被相关数据，并通过分析这些数据来监测和评价植被变化的过程。
遥感监测植被变化的原理基于植物和其他植被形成可见光、红外辐射和微波辐射的反射、辐射和传输特性。
这些辐射特性可以通过遥感技术获取，并用于分析植被的生物物理参数和类型。
常用的遥感数据包括光学遥感数据和雷达遥感数据。
光学遥感数据主要利用自然光或主动辐射源的能量进行拍摄，包括可见光、红外光和热红外光等。
它具有高分辨率、丰富的信息和多波段的优势，可以提供详细的植被植物类型和植被指数。
例如，彩色合成图像可以提供植被的空间分布和类型，而归一化植被指数（NDVI）可以反映植被的繁茂程度和生长状况。
雷达遥感数据则利用雷达波的特性，通过发射和接收雷达信号来获取植被信息。
相较于光学遥感，雷达遥感在遥感图像的获取过程中不受时间、天气和云雾的限制，并具有较高的穿透能力。
雷达遥感数据可以被用来分析植被的结构、湿度和生理特性。
二、植被变化遥感监测的方法植被变化遥感监测的方法主要包括变化检测、分类和模型建立。
变化检测是指利用遥感数据比较和分析植被覆盖的差异，以找出植被变化的空间和时间模式。
这种方法可以通过多时相遥感影像的比较来检测植被变化，例如，利用NDVI值的变化来反映植被覆盖的改变。
植被分类是指将遥感图像中的植被区域划分为不同的类别，例如森林、草地、农田等。
这种方法可以通过监督或无监督分类技术来实现。
监督分类需要预先定义训练样本来训练分类算法，而无监督分类则通过聚类分析来自动划分植被类别。
基于卫星遥感的植被NDVI对气候变化响应的研究进展
第18卷第3期2013年5月气候与环境研究Climatic and Environmental ResearchV ol. 18, No. 3May 2013侯美亭, 赵海燕, 王筝, 等. 2013. 基于卫星遥感的植被NDVI对气候变化响应的研究进展 [J]. 气候与环境研究，18 (3): 353–364，doi: 10.3878/j.issn. 1006-9585.2012.11137. Hou Meiting, Zhao Haiyan, Wang Zheng, et al. 2013. Vegetation responses to climate change by using the satellite-derived normalized difference vegetation index: A review [J]. Climatic and Environmental Research (in Chinese), 18 (3): 353–364.基于卫星遥感的植被NDVI对气候变化响应的研究进展侯美亭1, 2赵海燕2, 3王筝2, 4延晓冬2, 51中国气象局气象干部培训学院，北京1000812中国科学院大气物理研究所东亚区域气候—环境重点实验室，北京1000293山西省气候中心，太原0300064中国科学院空间应用工程与技术中心，北京1000945北京师范大学，北京100875摘 要回顾了以往植被对气候响应的有关研究，从此类研究常使用的数据、方法及获取的结论3个方面进行了分析，重点阐述了归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）对降水、温度和辐射等气候因子的响应特征，并探讨了未来的发展趋势。
结果表明，植被NDVI对降水的显著响应往往出现在干旱半干旱地区和干湿季气候差异明显地区，且具有一定的滞后特征，滞后的时间尺度与局地条件关系密切；温度成为植被NDVI控制因子的情况常出现在温带或寒温带地区，与对降水的滞后响应相比，植被对于温度的滞后响应并不是特别明显；辐射对于植被的主导影响主要出现在低纬度的部分区域、高云量区域和高纬度地区的特定时间段内。
基于遥感和FORCCHN的中国森林生态系统NPP及生态服务功能评估
基于遥感和FORCCHN的中国森林生态系统NPP及生态服务功能评估赵俊芳;曹云;马建勇;姜月清【摘要】气候变化背景下定量评估中国森林生态系统净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)及生态服务功能,对于更好地理解全球变化背景下中国森林生态系统碳循环的演变规律以及正确评价森林在中国生态环境建设中的作用具有重要意义.以中国森林生态系统为研究对象,应用遥感数据和基于个体的中国森林生态系统碳收支模型FORCCHN,模拟了1981—2017年中国森林生态系统净初级生产力NPP,并对其固碳释氧生态服务功能进行了评估.结果表明,(1)1981—2017年期间,中国森林生态系统单位面积NPP量和NPP总量年际变化呈现较为明显的增长趋势.其中,NPP总量在2.02～2.53 Pg·a-1之间波动,平均为2.36 Pg·a-1,最大值出现在2004年,最小值出现在2010年.(2)NPP年代际增长十分明显,其中,21世纪00年代和21世纪10年代之间的增加幅度最大.(3)NPP空间分布的基本特点是南高北低,且近36年各地森林生态系统单位面积NPP增加量差异显著,其中,西南林区单位面积NPP量增幅最为明显,最大增幅超过666.7 g·m-2·a-1;东南林区单位面积NPP量增幅也很明显,最大增幅超过444.4 g·m-2·a-1.(4)近36年来,中国森林生态系统固碳价值和释放氧气价值均呈波动增加趋势,固碳释氧总价值140883.3×109 yuan,且释放氧气价值为固碳价值的2.82倍.【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2018(027)009【总页数】8页(P1585-1592)【关键词】森林生态系统;FORCCHN模型;NPP;生态服务功能;固碳释氧【作者】赵俊芳;曹云;马建勇;姜月清【作者单位】中国气象科学研究院/灾害天气国家重点实验室,北京 100081;国家气象中心,北京 100081;华中农业大学植物科学技术学院,湖北武汉 430070;国家气象中心,北京 100081【正文语种】中文【中图分类】F062.2;X196碳循环、水循环及食物与纤维已成为当今全球变化研究的 3大热点（周广胜等，2002）。
遥感技术在植被生态研究中的应用与发展
遥感技术在植被生态研究中的应用与发展在当今的科技时代，遥感技术作为一种强大的工具，正逐渐在植被生态研究领域展现出其不可替代的作用。
它以独特的视角和高效的数据获取方式，为我们深入了解植被生态系统的奥秘提供了有力的支持。
遥感技术，简单来说，就是通过不直接接触目标物，利用传感器来获取其相关信息的技术。
在植被生态研究中，它主要依靠电磁波的反射和辐射特性来收集植被的各种数据。
首先，遥感技术在植被类型的识别和分类方面发挥了重要作用。
不同的植被类型在光谱特征上存在差异，遥感影像能够清晰地反映出这些差异。
通过对遥感影像的分析处理，研究人员可以准确地划分出森林、草原、农田等不同的植被类型。
这不仅有助于我们了解一个地区的植被组成，还为生态规划和资源管理提供了基础数据。
在植被覆盖度的监测方面，遥感技术更是表现出色。
它能够快速、大面积地获取植被覆盖的信息。
通过计算植被在遥感影像中所占的比例，我们可以直观地了解到植被覆盖的变化情况。
这对于评估生态环境的质量、监测土地沙漠化和水土流失等问题具有重要意义。
比如，在一些生态脆弱地区，长期的遥感监测可以及时发现植被覆盖度的下降趋势，为采取相应的保护措施提供依据。
遥感技术还能用于植被生长状况的评估。
通过监测植被的光谱特征变化，可以了解植被的叶绿素含量、叶面积指数等生长参数。
这些参数直接反映了植被的健康状况和生长活力。
例如，当植被受到病虫害或者干旱等胁迫时，其光谱特征会发生明显改变，遥感技术能够敏锐地捕捉到这些变化，从而为及时采取防治措施提供预警。
此外，在植被生态系统的生物量估算中，遥感技术也大显身手。
生物量是指单位面积内植被的干重，它是衡量植被生产力和生态系统功能的重要指标。
利用遥感数据结合实地调查数据建立的模型，可以较为准确地估算出植被的生物量。
这对于研究生态系统的碳循环、能量流动以及生态系统服务功能的评估都具有重要价值。
随着技术的不断发展，遥感技术在植被生态研究中的应用也在不断深化和拓展。
关于黄土高原植被时空变化的统计分析
关于黄土高原植被时空变化的统计分析摘要：黄土高原是中国的一个重要地区，其植被时空变化对环境保护和可持续发展具有重要意义。
本文基于遥感数据和地面观测资料，对黄土高原植被时空变化进行了统计分析。
研究结果表明，在1990年至2015年期间，黄土高原植被覆盖率总体呈上升趋势，其中草地面积增加最为显著，而林地和草原面积变化较小。
与此同时，黄土高原植被覆盖呈现明显的时空差异性，不同地区的植被覆盖变化情况不同，受气候、人类活动等多种因素的影响。
关键词：黄土高原；植被时空变化；遥感；地面观测；统计分析1. 前言黄土高原是中国的一个经济发展较为落后的地区，然而其地理特征和自然环境对中国的生态安全和区域可持续发展具有重要作用。
植被是黄土高原自然环境中的一个关键要素，其时空变化对水土保持、生态环境保护和农村经济发展具有重要意义。
为了深入研究黄土高原植被的时空变化规律，本文利用遥感数据和地面观测资料，对黄土高原植被覆盖率和分布进行了统计分析。
2. 数据与方法本文采用了30米分辨率的遥感影像数据、基于该影像数据的植被指数和地面实测数据，进行了黄土高原植被时空变化的统计分析。
其中，植被指数通过归一化植被指数（NDVI）计算，反映了植被覆盖的强度和分布情况。
地面实测数据包括各类植被的面积、覆盖率、碳储量、水分利用效率等参数。
3. 结果与分析3.1 植被覆盖率的时空变化通过对黄土高原1990年至2015年的遥感影像数据进行处理和分析，本文得出黄土高原植被覆盖率的时空变化趋势如下：1990年到2000年，植被覆盖率呈缓慢下降趋势，1990年至2015年，植被覆盖率总体呈上升趋势，其中草地面积增加最为显著，而林地和草原面积变化较小。
3.2 植被覆盖的时空差异黄土高原各地区植被覆盖的变化情况是有明显时空差异的。
以植被覆盖率的年均变化率为指标，不同类型的植被在不同地区的变化情况如下：在草地区，草地的年均变化率最高；在林草混交区，草地与林地的年均变化率均较高；在纯林区，林地的年均变化率最小。
遥感在生物多样性研究中的应用进展
遥感在生物多样性研究中的应用进展一、概述随着全球气候变化和人类活动对自然环境的持续影响，生物多样性正面临着前所未有的挑战。
传统的生物多样性研究方法，如地面调查，虽然能够提供详细和准确的物种信息，但在面对大尺度、跨区域的生物多样性研究时，其局限性日益凸显。
寻找一种能够高效、准确地获取大尺度生物多样性信息的技术手段显得尤为重要。
以其覆盖广、序列性强、可重复观测等优势，逐渐成为生物多样性研究的新宠。
遥感技术通过搭载在不同平台上的传感器，收集地球表面的反射或发射的电磁波信息，进而提取出关于生态系统结构、功能和物种分布等方面的信息。
在生物多样性研究中，遥感技术不仅可以用于监测物种的分布和数量变化，还可以用于分析生境类型和结构，评估生态系统健康状况，以及研究物种多样性和生态系统服务等方面。
随着遥感技术的不断发展和完善，其在生物多样性研究中的应用也越来越广泛。
从卫星遥感、航空遥感到近地面遥感，不同观测高度的遥感平台为生物多样性研究提供了丰富的数据源。
随着数据处理和分析方法的不断创新，遥感技术在生物多样性研究中的应用也日趋成熟和深入。
遥感技术在生物多样性研究中的应用仍面临着一些挑战和问题。
遥感数据的获取、处理和解译需要专业的知识和技能；不同遥感平台和数据源之间的信息融合和互补仍是一个技术难题；遥感技术在生物多样性研究中的应用还需要进一步考虑其与地面调查等传统方法的结合和互补。
遥感技术在生物多样性研究中的应用具有广阔的前景和潜力。
随着遥感技术的不断发展和完善，以及数据处理和分析方法的不断创新，遥感将在生物多样性研究中发挥越来越重要的作用，为保护和可持续利用生物多样性提供有力的技术支持。
1. 生物多样性的重要性生物多样性是地球生命系统的基石，对于维持生态系统的稳定性、提供自然资源以及支持人类社会的可持续发展具有不可替代的作用。
生物多样性是生态系统功能和服务的核心，它确保了自然界的平衡与和谐，为各种生物提供了生存与繁衍的空间。
遥感技术在生态环境评价中的研究进展
遥感技术在生态环境评价中的研究进展在当今时代，生态环境的保护和可持续发展已成为全球关注的焦点。
为了更有效地评估生态环境的状况、变化趋势以及潜在的问题，遥感技术正发挥着越来越重要的作用。
遥感技术凭借其大范围、多时相、多光谱等独特优势，为生态环境评价提供了丰富而准确的数据支持。
遥感技术能够获取大面积的地表信息，包括土地利用类型、植被覆盖度、水体分布等。
通过不同波段的电磁波反射和辐射特性，遥感影像能够清晰地反映出地表物体的特征。
这使得我们能够快速、全面地了解生态环境的基本构成和分布情况。
在生态环境评价中，植被状况是一个关键的指标。
遥感技术可以精确地测量植被的覆盖度、生物量以及叶绿素含量等参数。
例如，利用近红外波段的反射特性，可以计算出植被的覆盖度；通过高光谱遥感，可以分析植被的生理状态和健康程度。
这些信息对于评估生态系统的生产力、碳循环以及生态稳定性具有重要意义。
对于水资源的评价，遥感技术同样表现出色。
它能够监测水体的面积、水位变化、水质参数等。
通过遥感影像的光谱特征，可以判断水体的污染程度和富营养化状况。
同时，结合地形数据，还能分析水资源的分布和流动情况，为水资源的合理利用和保护提供科学依据。
土地利用和土地覆盖变化是影响生态环境的重要因素。
遥感技术可以长时间序列地监测土地利用的动态变化，及时发现森林砍伐、城市化扩张、耕地减少等问题。
这有助于制定合理的土地规划和政策，以保障生态平衡和土地资源的可持续利用。
在生态环境质量评价方面，遥感技术与地理信息系统（GIS）的结合更是为研究提供了强大的工具。
GIS 可以对遥感数据进行空间分析和处理，生成各种专题地图和统计报表。
例如，通过叠加不同时期的遥感影像和相关环境数据，可以评估生态环境质量的变化趋势，并分析其与人类活动的关系。
此外，遥感技术在生物多样性保护方面也逐渐崭露头角。
它可以为生物栖息地的监测和评估提供支持，帮助确定保护的重点区域。
通过对遥感影像的解译，可以了解生态系统的结构和功能，进而评估生物多样性的丰富程度和受威胁状况。
基于无人机遥感的作物长势监测研究进展
基于无人机遥感的作物长势监测研究进展赵胜利;Mujahid Hussain;王国宾;卞志豪;王猛;兰玉彬【期刊名称】《江苏农业科学》【年(卷),期】2024(52)8【摘要】无人机遥感技术作为一种新型的农业技术,为精准农业领域的发展提供了重要的技术支持。
与传统监测方法相比,无人机遥感具有成本低、时效性强、无大气干扰、分辨率高等优点,为农业信息采集提供了新的工具。
无人机农业遥感技术能够高效、无损地精确采集农业遥感数据,对作物长势进行实时监测,为农业生产提供重要的获取空间数据途径。
近年来,随着无人机技术和遥感技术的不断发展和成熟,无人机农业遥感技术的应用范围逐步扩大,涵盖了作物生长监测、精准施肥、精准灌溉、病虫害预警等多个领域。
本文重点介绍无人机遥感技术在作物生长监测中的应用,主要介绍了无人机遥感系统的组成、无人机遥感平台和传感器的类型和特点、基于无人机遥感图像数据处理的关键步骤以及作物长势监测的重要指标,综合评估了无人机遥感技术在作物长势监测方面应用的研究现状和存在的问题旨在为后续的无人机遥感技术在作物长势监测中的研究提供参考。
【总页数】8页(P8-15)【作者】赵胜利;Mujahid Hussain;王国宾;卞志豪;王猛;兰玉彬【作者单位】山东理工大学农业工程与食品科学学院;山东理工大学生态无人农场研究院;山东省农业航空智能装备工程技术研究中心【正文语种】中文【中图分类】S127【相关文献】1.基于遥感数据与作物生长模型同化的作物长势监测2.基于无人机遥感的农作物长势关键参数反演研究进展3.农作物长势遥感监测业务化应用与研究进展4.基于无人机影像技术的小麦长势遥感监测5.基于无人机影像技术的小麦长势遥感监测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
2024年气象生态环境评估及研究进展
2024年气象生态环境评估及研究进展气象生态环境是地球大气层与人类生存环境之间相互作用的复杂系统，包括大气组成、气候变化、空气质量、生态平衡等多个方面。
当前，全球气候变暖、极端气候事件频发、空气污染等问题日益严重，对气象生态环境造成了严重影响。
这些影响不仅威胁到人类的生产生活，还可能导致生态系统失衡、生物多样性丧失等严重后果。
在全球范围内，气候变化是气象生态环境面临的最大挑战之一。
随着温室气体排放的增加，全球气温不断上升，极端气候事件如暴雨、洪涝、干旱、台风等也呈现出增多和增强的趋势。
这些极端气候事件对人类社会和自然环境造成了巨大破坏，给气象生态环境带来了极大的压力。
此外，空气污染也是气象生态环境面临的重要问题。
随着工业化和城市化的加速发展，大量排放的污染物对空气质量造成了严重影响。
特别是在一些工业密集区和交通拥堵区域，空气污染问题尤为突出，对人类健康和生态环境造成了严重威胁。
二、评估方法与指标体系为了全面评估气象生态环境状况，需要建立科学的评估方法和指标体系。
评估方法主要包括定量分析和定性描述两种方式。
定量分析通过收集和分析大量的气象、环境数据，运用统计学和数学模型等方法，对气象生态环境状况进行客观评价。
定性描述则主要基于专家的经验和知识，对气象生态环境状况进行主观评价。
在指标体系方面，通常需要综合考虑多个因素来全面反映气象生态环境的状况。
这些指标可以包括气象要素（如气温、降水、风速等）、环境要素（如空气质量指数、污染物浓度等）、生态要素（如植被覆盖度、生物多样性等）等。
这些指标相互关联、相互影响，共同构成了气象生态环境评估的指标体系。
近年来，随着遥感技术和大数据的发展，越来越多的先进技术和方法被应用到气象生态环境评估中。
例如，利用遥感技术可以获取大范围的生态环境信息，通过数据分析可以揭示气象生态环境的变化规律和趋势。
此外，机器学习等人工智能技术的应用也为气象生态环境评估提供了新的思路和方法。
基于植被时间序列数据提取物候参数
基于植被时间序列数据提取物候参数物候参数是描述植物生长发育阶段和季节周期性变化的指标，对于研究植物生态学、气候变化和农业生产等方面具有重要意义。
基于植被时间序列数据提取物候参数，可以深入了解植物的生长规律和对环境的响应，从而为生物多样性保护和农业生产提供科学依据。
一、植被时间序列数据的获取为了提取物候参数，首先需要获取植被时间序列数据。
这些数据可以通过遥感技术获取，例如卫星观测、无人机影像等。
这些技术可以提供大范围、高时空分辨率的植被信息，为提取物候参数提供了坚实的数据基础。
二、物候参数的提取方法提取物候参数的方法有很多种，常用的包括阈值法、曲线拟合法和指数法等。
阈值法是根据植被指数的变化幅度来确定物候事件的发生时刻，如植被指数超过某个阈值表示开始生长，低于某个阈值表示停止生长。
曲线拟合法是通过拟合植被指数随时间变化的曲线，来确定物候事件的发生时刻和持续时间。
指数法是根据植被指数的变化趋势来判断物候事件的发生时刻和阶段。
三、物候参数的应用物候参数可以用于研究植物的生长发育规律和生态适应性，为生物多样性保护提供科学依据。
例如，通过分析物种的开花时间和结果时间，可以了解植物的繁殖策略和适应性。
物候参数还可以用于农业生产的管理和决策，例如根据作物的物候期进行灌溉和施肥，提高农作物的产量和质量。
四、物候参数的挑战和前景提取物候参数的过程中存在一些挑战，例如遥感数据的噪声和云遮挡问题，物候事件的定义和划分问题等。
然而，随着技术的不断进步和数据的不断积累，物候参数的提取和应用将变得更加准确和可靠。
未来，可以结合机器学习和人工智能等技术，进一步提高物候参数的提取效率和精度。
总结起来，基于植被时间序列数据提取物候参数是一项重要的研究工作，可以深入了解植物的生长规律和对环境的响应。
物候参数的提取和应用对于生物多样性保护和农业生产具有重要意义，同时也面临一些挑战。
随着技术的不断发展和数据的不断积累，物候参数的提取和应用将迎来更加美好的前景。