“全球生态系统碳循环关键参数立体观测与反演”项目概述与研究进展

准确评估全球碳循环是准确估算未来大气CO₂浓度、预测气候变化的关键。目前全球陆地与海洋碳源汇估算时空不确定性大。除碳循环模式理论和认知存在缺陷外,全球尺度上缺乏精细时空分辨率的生态系统碳循环参数观测数据是造成全球碳循环估算存在巨大不确定性的重要原因之一。为此,项目以立体观测为技术手段,通过协同全球台站观测资料和多源卫星遥感数据,研制要素齐全的高质量陆地与海洋生态系统碳循环关键参数产品（GLOCC）,不仅包括主要碳源汇直接观测产品,如陆地生态系统生产力、生物量、土壤碳库和海水二氧化碳分压、海水颗粒有机碳等;还包括陆地与海洋生态系统光合作用关键参数以及碳循环模型过程关键变量。项目执行3 a多来,收集与处理了1981~2019年来的28种国内外卫星数据和19种全球碳循环产品生产相关的全球遥感产品,攻克了多源卫星遥感数据的一致性处理关键技术,发展了陆地与海洋生态系统碳循环关键参数的高精度卫星反演关键技术,初步研制了GLOCC碳参数产品生产与共享平台,并通过集成国内外卫星遥感数据,将部分陆地生态系统碳参数的时间分辨率从8 d提高到5 d。目前已经有7个GLOCC产品在国内外多个数据中心提供了产品共享服务。项目预期能够为全球变化研究提供时空分辨率高、时间序列长、碳循环参数全的遥感产品,并服务于全球碳源汇准确估算需求,并提供全球和区域碳收支的重要科学数据。     

基于GF-1遥感数据的若尔盖高寒沼泽湿地地上生物量与土壤有机碳密度估算

随着我国遥感技术迅速的发展,国产系列卫星数据越来越多的应用到各个行业中.在湿地遥感监测方面,湿地生物量和碳储量的遥感估算研究是研究人员非常关注的研究问题,我国自主研制的高分(GF)系列卫星为湿地生态系统的资源监测提供新的途径和方法.提出了基于GF-1卫星的若尔盖高寒沼泽湿地地上生物量与土壤有机碳密度估算方法,通过选取G...     

滨海湿地碳源/汇模拟系统的构建与应用

目前,针对滨海湿地生态系统碳过程模型构建的研究有一定的进展,但在如何耦合生态过程模型与遥感技术去估算湿地碳源/汇的时空格局动态方面仍处在尝试阶段。通过对湿地生态系统碳过程模型和遥感反演模型的构建,数据库技术和地理信息系统(GIS)软件的二次开发完成了"滨海湿地碳源/汇模拟系统"软件的开发。在此基础上,以区域遥感卫片、野外湿地监测和气象观测数据为主要驱动变量,模拟了崇明东滩湿地潮间带芦苇群落和旱生芦苇群落的碳收支时空格局动态。系统可为管理者估算区域尺度滨海湿地碳源/汇时空动态,预测这一类型湿地碳汇潜能在人类活动和气候变化影响下的发展趋势,为管理者提供一定的理论与技术支持。     

基于植被指数的若尔盖高原湿地光合有效辐射吸收比例估算研究

植被光合有效辐射吸收比例（FPAR）是湿地生态系统碳收支和气候变化的关键参量,直接反映湿地植被生长发育状况。基于植被指数的经验统计方法简单高效,被广泛运用于草原、森林及作物等植被FPAR的模拟,却较少用于湿地,缺乏不同植被指数对湿地FPAR估算适应性的系统研究。研究对比了14种常见的植被指数,选出最优植被指数用于反演若尔盖高原湿地生长季FPAR。结果表明：常见的植被指数中,MSAVI指数动态考虑了土壤信息,能较好地适应湿地植被FPAR的估算,误差和R²均优于其他植被指数。若尔盖高原湿地生长季FPAR取值在0.22—0.80之间,整体分布较为均匀,泥炭湿地、湿草甸及沼泽湿地平均FPAR分别为0.46、0.63和0.58;生长季期间若尔盖高原不同类型湿地FPAR随时间呈现先增加后降低趋势。     

基于无人机影像可见光植被指数的若尔盖草地地上生物量估算研究

地上生物量是衡量草地长势及生态系统服务功能的重要参数,对于草地生态系统碳收支、资源可持续开发等研究具有重要意义。研究基于若尔盖高原典型样带的无人机可见光影像和地面实测样本,建立生物量与多种可见光植被指数的指数回归模型,对比不同植被指数模型的生物量估算精度的差异。结果表明:可见光植被指数能够有效区分草地和其他覆盖类型,生物量与植被指数具有较好的相关关系。但基于不同波段建立的植被指数对生物量的估算精度存在差异,其中利用红、绿波段建立的植被指数NGRDI模型对生物量具有最高的模拟精度(R~2=0.856)和预测精度(验证样本ABE=94g/m~2,RMSE=124g/m~2)。研究获取了高空间分辨率的草地地上生物量,相关成果可为若尔盖高原碳收支、卫星遥感产品真实性检验、生态模型、资源可持续利用等研究提供方法与数据支撑。     

基于无线传感器网络的森林生态系统观测试验平台构建

在长时间尺度上监测和评价森林生态过程的状态变量是当前森林生态系统观测研究的热点问题之一.针对森林生态系统观测站观测数据实时传输存储不畅、数据共享度低、数据碎片化严重、大数据分析平台建设薄弱、森林火灾实时预测预警缺乏等问题,下蜀林场综合观测试验平台结合遥感技术、涡度相关技术、样方调查技术和无线传感器网络技术实现了森林生态...     

黑河综合遥感联合试验数据发布

“黑河综合遥感联合试验”(Watershed Allied Telemetry Experimental Research,WATER)是在我国第二大内陆河流域-黑河流域开展的大型航空、卫星遥感和地面同步观测试验。在试验加强观测期结束两年之际,试验数据集正式发布,实现了发展多尺度、多分辨率、高质量并最终完全共享的综合数据集的目标。本文是“黑河综合遥感联合试验”数据专栏的序言,概述了试验数据信息系统的意义、数据集的构成、数据质量控制的基本措施和流程,以及数据共享政策。我们热情邀请国内外同行在内陆河水文与生态研究、定量遥感研究等多方面使用该数据集,共同推进其广泛应用。     

黑河流域湿地、农田、草地生态系统碳通量变化特征及驱动因子分析

为了认识黑河流域湿地、农田、草地生态系统不同时间尺度的碳通量特征及与环境因子的关系,并为干旱区生态系统碳源/汇效应评估提供理论依据。采用涡度相关技术对黑河流域湿地、农田、草地生态系统进行长达7 a的碳通量、气象因子观测,分析了净生态系统生产力(NEP)、生态系统呼吸(Reco)、总初级生产力(GPP)在日际、季节、年际3种尺度的动态变化机制,并比较了碳通量与植被指数NDVI、EVI的季节变化异同。经分析发现：(1)黑河流域湿地与草地、农田生态系统均在日尺度上呈现明显的单峰“倒U”分布,草地于12:00到达峰值,湿地与农田于13:00到达峰值,峰值碳通量农田>湿地>草地;(2)季节尺度上,湿地与农田、草地生态系统碳通量以及NDVI、EVI均呈单峰“倒U”分布,6～9月生长季为明显碳吸收,7月份到达全年峰值,碳吸收峰值为农田>湿地>草地,NDVI、EVI峰值则为阿柔站>湿地站>大满站>大沙龙站。(3)年固碳能力为农田(648.90 gC/m²/a)>湿地(627.51 gC/m²/a)>草地(...     

2个代表性的国外卫星遥感降水观测系统

应用卫星遥感数据估算降水,是获取降水信息的重要手段之一。针对天气雷达对降水量"测不准"和地面雨量计"测不到"的问题,通过卫星遥感技术手段获取降水量数据,可弥补常规手段降水量观测的不足,尤其是高原寒区、海洋等人迹罕至的地区。主要讨论国际上2种代表性的卫星遥感降水观测系统(TRMM和GPM),并对卫星遥感降水观测技术的应用作简要分析,结果表明,应用卫星遥感降水数据解决点降水观测数据区域代表性不强、无降水资料地区,以及大时空尺度降水量估计等问题方面,可以发挥重要作用。     

中国滨海湿地遥感研究进展

滨海湿地作为独特的生态系统,具有重要的生态经济和科学研究价值。遥感技术具有观测范围广、信息量大、获取信息快、可比性强等优点,近30年来已广泛应用于各种研究中。从滨海湿地遥感数据源、理论和方法,以及其在滨海湿地资源调查和管理、景观格局与动态变化、生态环境监测、生态系统质量与服务评价等方面的应用,介绍了我国滨海湿地遥感的研究现状;指出当前滨海湿地遥感存在的问题:研究区地理时空分布不均和以中小尺度为主,跨学科综合研究较少,偏重理论研究而忽视应用性,信息共享能力差,解译精度提高困难;认为未来的相关研究应该宏观与微观并重,强化多学科协同,加强综合和对比研究,建立统一的滨海湿地遥感分类系统和全国滨海湿地信息系统,发展新兴遥感技术及融合多源数据,强调新方法、新模型的运用。     

黑河综合遥感联合试验研究进展:概述

“黑河综合遥感联合试验”是在我国典型的内陆河流域--黑河流域开展的大型航空、卫星遥感和地面同步观测试验。28个单位的280多名科研人员、研究生和工程技术人员参加了试验。介绍了2008年加强试验期以来的研究工作进展。“黑河综合遥感联合试验”最主要的成果是一套多尺度、高质量的综合观测数据集,该数据集已正式对外发布,十分有力地支持了一系列生态、水文、定量遥感模型的发展、改进和验证,试验所期望突破“数据瓶颈”的目标已经实现。此外,已在积雪参数提取、地表冻融微波遥感、森林结构参数的遥感反演、蒸散发观测与遥感估算、土壤水分反演、生物物理参数和生物化学参数反演、水文气象观测、尺度推绎、流域水文模拟和同化应用等方面取得了丰富的研究成果。试验亮点包括蒸散发观测及其遥感模型改进、机载激光雷达的应用、多角度热红外传感器研制和应用;航空遥感在获取高质量、高分辨率数据方面依然具有不可替代的作用。     

生态资产定量遥感测量技术体系研究--生态资产定量遥感评估模型

论述了基于遥感手段的生态资产定量遥感评估的模型和方法，包括遥感测量参数的选取，遥感评估模型的建立及模型各生态参数的遥感测量方法等，最终借助于多尺度遥感对地观测技术，利用所建立的遥感评估模型对典型研究区的生态资产现状进行了评估和比较，取得了较好的效果。     

基于无人机的山地遥感观测平台及可靠性分析——以若尔盖试验为例

在山地复杂条件下开展无人机遥感观测面临众多挑战,分析无人机遥感观测平台的可靠性是影像拼接、成果应用、平台和飞行方案改进的重要基础。介绍了一种基于低空无人机的山地多源数据遥感观测平台,重点阐述了无人机系统的组成、性能参数和传感器参数。以《低空数字航空摄影规范》为参照,总结低空无人机遥感观测平台的可靠性分析方法。以2014年7月25日若尔盖高原无人机遥感观测试验获取的数据为例,定量分析该低空无人机遥感观测平台的可靠性。结果表明:该平台在山地复杂条件下具有较高的可靠性,航向平均重叠度为73.58%,旁向平均重叠度为55.07%,平均倾角为2.23°,航线内平均旋角为1.36°,航线间平均旋角为10.41°,平均航线偏移为5.42m,最大航线弯曲度为0.19%,最大航高差为5m,各项指标评价结果远优于《低空数字航空摄影规范》要求。相机成像面与平台飞行方向的夹角可能引起旁向旋角的增大;在逆风条件下,该小型无人机遥感观测平台的姿态更为稳定。     

基于机器学习和大数据平台的陆地生态系统碳收支遥感监测

陆地生态系统碳收支是全球碳循环研究的重要指标,也是气候变化的重要参数。针对该指标估测的不确定性,基于陆地生态系统通量观测研究网络的实测碳通量数据及遥感卫星观测数据产品,利用机器学习方法进行建模研究。研究选用随机森林算法自动从高质量的星—地训练数据集中学习特征、挖掘数据中的隐含信息以及时序间依赖关系的差异,建立了基于随机森林算法的碳收支参数GPP(Gross Primary Production)、NEP(Net Ecosystem Production)估算模型,并选择标准指标利用验证数据集对模型进行了客观评价。结果分析表明：与MODIS GPP产品相比,该方法在估算精度上有了提高,其中落叶阔叶林预测结果最优,决策系数为R2为0.82,均方根误差为1.93 gCm-2d-1,在其他植被类型上也明显优于传统光能利用率模型产品,更接近于地面通量观测数据。基于相同方法建立的NEP模型也得到了较好的估测结果,落叶阔叶林预测模型的输出结果与通量塔获得的NEP相关关系R2为0.70,RMSE=1.75 g C m-2d-1。GPP和NEP模型精度差异也表明,在进行机器学习建模时,训练数据集自变量的...     

高光谱遥感在生态系统研究中的应用进展

遥感技术在生态系统调查与研究中具有广阔的应用潜力,但是传统的多光谱遥感主要侧重在面上的普查,很难对生态系统中各种复杂地物属性和生化参量进行精确反演。高光谱遥感突破了光谱分辨率的限制,大大提高了人们获取多种生态系统模型输入参数的类型和精度。在阐述高光谱遥感的原理和信息特点的基础上,系统评述了目前国内外高光谱遥感在生态系统过程与属性研究中的应用,并对未来高光谱遥感在生态学领域的研究方向做出展望。      

Evaluating the performance of remote sensed rain-use efficiency as an indicator of ecosystem functioning in semi-arid ecosystems

Monitoring ecological functioning is a significant step towards detecting changes in ecosystem attributes that could be linked to desertification processes in drylands. The remote sensing proxies of ecological functioning, attract substantial attention due to its advantage on large spatial and increasingly long temporal scales. Remote sensed Vegetation Indices (VIs) have been proposed as the approach to plant productivity to be indicators of ecosystem functioning in local drylands. However, VIs are easily affected by rainfall, a limiting source in arid and semi-arid areas. Therefore, they may not be suitable indicators of ecosystem functioning when applied at large scales, with different rainfall regimes. To overcome the influence of precipitation, the performance of the remote sensing Rain-Use Efficiency (RUE, defined as aboveground net primary production divided by rainfall) was evaluated in 78 global drylands (of which 74 are located in semi-arid areas), as an indicator of multiple ecosystem functions, quantified by ecological multifunctionality index (EMI, integrated by carbon, nitrogen and phosphorus cycles). The correlation analysis showed that during the growing season, the linear relationships of summed EVI (Enhanced Vegetation Index) and RUE with EMI are both significant positive. However, RUE explained more variation (about 44%) in EMI than summed EVI (about 32%) did. The results obtained by partial correlation analysis by controlling the rainfall showed that correlation coefficient between summed EVI and EMI, increased about 20%, while correlation coefficient between RUE and EMI increased very slightly (about 3%). Similar results were also found by using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). These facts indicated that both remote sensed VIs and RUE could be indicators of ecological multifunctioning. However, RUE was better due to its robustness to rainfall. Also, we must take care that the core assumptions related to the RUE should be fulfilled before using it as an indicator. The relationships between RUE and nutrient cycles showed that in comparison to phosphorus cycle, the carbon and nitrogen cycles had an apparent higher weight in determining the relationship between RUE and EMI. Our findings support the use of remote sensed RUE to monitor ecosystem functioning which could be linked with alternative dryland states and early detection of desertification in drylands.     

成像雷达在森林生态研究中的应用

首先介绍了在森林生态应用中使用的成像雷达系统,接着分析了成像雷达在森林生态研究中的应用,包括森林类型识别与分类、生物量估测和森林动态变化监测方面的应用,最后提出了在不同森林生态应用中应该选择的最佳雷达参数。