环境灾害遥感小卫星在辽河三角洲湿地景观制图中的应用

及时、准确地获得湿地的空间分布,对湿地的动态监测、保护与可持续利用具有重要的意义.环境灾害遥感小卫星星座A、B星(HJ-1A/1B星)是我国自主发射的陆地资源监测卫星,可为湿地类型的提取提供新的遥感影像数据源.本文通过对比我国环境灾害遥感小卫星CCD相机影像（HJ CCD）数据与Landsat TM5影像数据获取的湿地景观类型图的分类精度和各景观类型面积,验证和探究了HJ CCD数据在湿地景观动态变化监测中的适用性和应用潜力.结果表明：HJ CCD数据在地物识别分类方面可完全替代Landsat TM5数据;在实时动态监测方面,HJ CCD数据获取周期仅为2 d,优于Landsat TM5数据（16 d）.     

遥感在生物多样性研究中的应用进展

随着人口的持续增长, 人类经济活动对自然资源的利用强度不断升级以及全球气候变暖, 全球物种正以前所未有的速度丧失, 生物多样性成为了全球关注的热点问题。传统生物多样性研究以地面调查方法为主, 重点关注物种或样地水平, 但无法满足景观尺度、区域尺度以及全球尺度的生物多样性保护和评估需求。遥感作为获取生物多样性信息的另一种手段, 近年来在生物多样性领域发展迅速, 其覆盖广、序列性以及可重复性等特点使之在大尺度生物多样性监测和制图以及评估方面具有极大优势。本文主要通过文献收集整理, 从观测手段、研究尺度、观测对象和生物多样性关注点等方面综述了遥感在生物多样性研究中的应用现状, 重点分析不同遥感平台的技术优势和局限性, 并探讨了未来遥感在生物多样性研究的应用趋势。遥感平台按观测高度可分为近地面遥感、航空遥感和卫星遥感, 能够获取样地-景观-区域-洲际-全球尺度的生物多样性信息。星载平台在生物多样性研究中应用最多, 航空遥感的应用研究偏少主要受飞行成本限制。近地面遥感作为一个新兴平台, 能够直接观测到物种的个体, 获取生物多样性关注的物种和种群信息, 是未来遥感在生物多样性应用中的发展方向。虽然遥感技术在生物多样性研究中的应用存在一定的局限性, 未来随着传感器发展和多源数据融合技术的完善, 遥感能更好地从多个尺度、全方位地服务于生物多样性保护和评估。     

无人机遥感在生态学中的应用进展

无人机与遥感技术的结合,即无人机遥感。与传统的以卫星和有人机遥感相比,无人机遥感具有高时效、高时空分辨率、云下低空飞行、高机动性等优势,是传统卫星和有人机遥感手段所无法比拟的。这些优点使得无人机在生态学和保护生物学等领域获得迅速发展。首先对无人机遥感技术的发展历程、系统组成、分类与选型、应用优势等进行了介绍。在此基础上,对无人机在生态学中的应用案例进行了总结,内容涉及生境监测、植物物候调查、动物监测等方面。最后通过比较国内外相关领域的研究进展对无人机生态学存在的问题(技术门槛较高和法律法规不完善等)和潜在应用前景进行了探讨。     

近20年城市遥感研究现状及其发展趋势

随着城市化进程的不断加速,城市遥感研究已成为地理学、生态学、城市规划学等学科领域主要发展方向之一。城市化使人口与经济增长的同时,也使得城市原有的生态环境状况发生改变,从而引起了一系列城市生态环境问题。城市遥感是一门多学科交叉研究领域,近年来已经取得了一系列显著的研究成果。对近年来城市遥感研究涉及的城市地表温度、边界扩张、不透水表面、景观格局以及生态安全5个方面的理论、研究方法、应用动态以及发展方向进行了较为详细的总结与探讨。主要得出如下结论：（1）数据源从单个遥感数据研究走向多源遥感数据融合发展,多源遥感数据尤其是结合高分辨率数据越来越多的被应用到城市研究的各个领域中;（2）城市遥感的研究目标不断扩展、深化和聚焦;（3）城市遥感研究已开始从二维空间向三维空间拓展;（4）城市遥感涉及的研究对象之间相互作用,相互影响在深入解读城市遥感研究理论意义和潜在挑战的基础上,结合最新研究对本文所涉及的主题进行了补充和完善,为城市典型生态环境问题的解决提供新的思路;今后应按照城市形态与构成、城市关键要素、生态环境响应、生态环境评价以及城市扩展与环境预测的体系结构进行综合分析。     

航空航天遥感在物种多样性研究与保护中的应用

人类活动导致全球范围内生物多样性丧失日趋严重。物种多样性是研究最为深入以及最贴近生物多样性管理的层次。物种多样性的研究往往受到多时空尺度生态过程的影响, 传统物种多样性调查方法受到人力物力影响, 局限性大, 物种多样性的研究与管理亟需整合不同来源的数据。遥感技术从传统的光学遥感阶段发展到不同平台、不同维度相结合的多源遥感阶段, 并逐渐进入以高空间分辨率和高光谱为特征、以激光雷达为前沿发展方向的综合遥感阶段。遥感技术因为其监测范围广、能监测人迹罕至地区以及长期可重复等特性, 为研究不同时空尺度的生态学科学问题提供了更新更优的研究手段。本文围绕种群动态、种间关系与群落多样性、功能属性及功能多样性以及生物多样性保护管理等生物多样性研究热点问题, 系统地论述了航空航天遥感技术在物种多样性研究与保护领域的应用, 总结了航空航天遥感技术在研究与物种多样性有关的主要生态学问题中的机遇与挑战。我们认为航空航天遥感技术利用多光谱甚至高光谱与激光技术从空中监测物种多样性, 从不同视角、基于不同光源提供了物种多样性不同侧面的信息, 能够减小地面调查强度, 在大范围和边远地区的物种多样性调查研究中有着至关重要的作用。依据光谱特性的物种判别以及依据激光雷达的三维结构量测将促进生物多样性的研究与管理, 加强遥感学家和生物多样性研究者的沟通交流将有助于促进不同时空尺度的生物多样性与遥感技术的结合。     

Surveillance of arthropod vector-borne infectious diseases using remote sensing techniques: a review

Epidemiologists are adopting new remote sensing techniques to study a variety of vector-borne diseases. Associations between satellite-derived environmental variables such as temperature, humidity, and land cover type and vector density are used to identify and characterize vector habitats. The convergence of factors such as the availability of multi-temporal satellite data and georeferenced epidemiological data, collaboration between remote sensing scientists and biologists, and the availability of sophisticated, statistical geographic information system and image processing algorithms in a desktop environment creates a fertile research environment. The use of remote sensing techniques to map vector-borne diseases has evolved significantly over the past 25 years. In this paper, we review the status of remote sensing studies of arthropod vector-borne diseases due to mosquitoes, ticks, blackflies, tsetse flies, and sandflies, which are responsible for the majority of vector-borne diseases in the world. Examples of simple image classification techniques that associate land use and land cover types with vector habitats, as well as complex statistical models that link satellite-derived multi-temporal meteorological observations with vector biology and abundance, are discussed here. Future improvements in remote sensing applications in epidemiology are also discussed.     

土壤水分遥感反演研究进展

土壤水分精确反演对于理解和解决农业生产、生态规划以及水资源管理中的科学与实际问题至关重要。目前,大量的反演算法被广泛用于土壤水分估算,全球土壤水分遥感反演产品不断发布,反演算法与产品数据集的应用前景亟待系统梳理。基于不同谱段遥感探测技术中的土壤水分反演方法存在各自的特点、优势和局限性。除反演方法研究外,土壤水分遥感反演研究热点可被归纳为遥感土壤水分产品评估、在相关领域的应用、数据同化3个方面。大量研究表明土壤水分遥感反演产品在生态、水文、干旱等研究中表现出巨大的潜力,且在部分研究中已经得到应用。但目前土壤水分的遥感观测与应用需求仍存在一定的差距,因此最后对土壤水分遥感反演在探测的精度和准确度两个方面及其解决方案进行了总结与展望。     

Assessment of grassland use intensity by remote sensing to support conservation schemes

Grassland is a land cover in the area of conflict between agriculture and conservation, where intensification of land use is a major threat to grassland biodiversity. Grassland use intensity is a key factor for the conservation value of grassland, and detailed spatial data on grassland use intensity is needed to improve strategies for biodiversity conservation. A new remote sensing-based approach using multi-temporal high resolution RapidEye satellite data was developed in the present study that makes a large-scale assessment of grassland use intensity possible. RapidEye is a constellation of five satellites with 6.5 m spatial resolution, which allows frequent and timely image acquisition targeted at specific growing seasons. Semi-natural grassland, extensively used grassland, intensively used grassland and tilled grassland could be reliably differentiated at the management plot level in a study area in southern Germany. Various combinations of images from different observation dates have been tested as classification input and their overall classification accuracies were validated by field data. Best results were achieved using a combination of five multi-temporal scenes with an overall accuracy of 85.7%. A three-scene combination resulted in an overall accuracy of 82.2%. The analysis showed that seasonal aspects are very important when selecting adequate observation dates. Grassland use intensity was also assessed on peatlands using a peat soil map, since land use intensity significantly affects greenhouse gas emissions from peatlands. The results demonstrate the potential of targeted multi-spectral, high spatial resolution remote sensing for the large-scale monitoring of dynamic habitats, which is of vital importance to support various environmental conservation schemes through improved monitoring and reporting capabilities.     

基于NOAA PAL数据集的地表蒸散遥感估算方法

基于NOAA AVHRR气象卫星长时间序列10 d合成的PAL数据集（分辨率8 km×8 km）以及地表能量平衡原理和“VI-T_s”方法,建立了地表蒸散的遥感估算方法,该方法不需要地面气象观测数据的支持,所需参数可直接从遥感数据反演或推算,并选择国际上著名的遥感蒸散模型——SEBS模型对新建模型进行了验证比较.结果表明：新建模型和SEBS模型模拟的地表蒸散值及其季节性变化趋势非常一致,说明新构建模型的模拟结果比较可靠,能够反映地表蒸散的实际情况.新建地表蒸散遥感估算模型可操作性强,为利用长时间序列的卫星遥感数据研究我国乃至全球地表蒸散的时空变化规律提供了一个新的途径.     

Towards Quantitative Spatial Models of Seabed Sediment Composition

There is a need for fit-for-purpose maps for accurately depicting the types of seabed substrate and habitat and the properties of the seabed for the benefits of research, resource management, conservation and spatial planning. The aim of this study is to determine whether it is possible to predict substrate composition across a large area of seabed using legacy grain-size data and environmental predictors. The study area includes the North Sea up to approximately 58.44°N and the United Kingdom’s parts of the English Channel and the Celtic Seas. The analysis combines outputs from hydrodynamic models as well as optical remote sensing data from satellite platforms and bathymetric variables, which are mainly derived from acoustic remote sensing. We build a statistical regression model to make quantitative predictions of sediment composition (fractions of mud, sand and gravel) using the random forest algorithm. The compositional data is analysed on the additive log-ratio scale. An independent test set indicates that approximately 66% and 71% of the variability of the two log-ratio variables are explained by the predictive models. A EUNIS substrate model, derived from the predicted sediment composition, achieved an overall accuracy of 83% and a kappa coefficient of 0.60. We demonstrate that it is feasible to spatially predict the seabed sediment composition across a large area of continental shelf in a repeatable and validated way. We also highlight the potential for further improvements to the method.     

Harmonization of the Land Cover Classification System (LCCS) with the General Habitat Categories (GHC) classification system

Monitoring land cover and habitat change is a key issue for conservation managers because of its potential negative impact on biodiversity. The Land Cover Classification System (LCCS) and the General Habitat Categories (GHC) System have been proposed by the remote sensing and ecological research community, respectively, for the classification of land covers and habitats across various scales. Linking the two systems can be a major step forward towards biodiversity monitoring using remote sensing. The translation between the two systems has proved to be challenging, largely because of differences in definitions and related difficulties in creating one-to-one relationships between the two systems. This paper proposes a system of rules for linking the two systems and additionally identifies requirements for site-specific contextual and environmental information to enable the translation. As an illustration, the LCCS classification of the Le Cesine protected area in Italy is used to show rules for translating the LCCS classes to GHCs. This study demonstrates the benefits of a translation system for biodiversity monitoring using remote sensing data but also shows that a successful translation is often depending on the degree of ecological knowledge of the habitats and its relationship with land cover and contextual information.     

无人机在生物多样性遥感监测中的应用现状与展望

近十年, 无人机平台由于其灵活机动、成本低等优势在植被生态调查、资源环境监测、生物多样性保护等领域逐渐兴起。本文从生物多样性遥感监测应用角度首先介绍了无人机分类系统, 为具体工作开展过程中如何选择合适的载体和传感器提供了参考; 继而总结了不同类型无人机的适用性及其可搭载传感器的用途与区别。在此基础上, 针对无人机平台的高精度遥感信息具体应用案例, 就反映生物多样性变化并揭示其驱动机制方面的无人机遥感直接和间接指标的相关研究进展展开阐述。最后, 就目前无人机遥感技术在生物多样性监测领域的应用中存在的限制, 如软硬件结合匹配程度不够、部分设备过于昂贵、法律法规不完善、与传统生物多样性监测手段结合较弱等问题进行探讨。我们认为: 无人机遥感技术可以很好地弥补地面监测与航天、卫星遥感之间的尺度空缺, 更好地将监测点上的结果以准确、可靠的推绎方法扩展到区域尺度供决策分析使用。今后迫切需要进一步加大生物多样性近地面遥感监测项目建设的实施力度, 从整体上提高生物多样性热点区域应对变化的分析预警能力。     

海洋保护区管理与保护成效评估的方法与进展

全球物种多样性的持续下降使得生物多样性保护面临巨大挑战, 海洋生物多样性的保护任务尤其艰巨。海洋保护区是保护生物多样性的有效方式之一, 如何对其成效进行评估是当前研究热点。然而, 目前针对海洋保护区的评估体系较少, 而且评估指标多侧重于管理成效。近年来随着全球生物多样性监测网络和数据库的建立, 以及多种新技术(如遥感、声呐系统、卫星追踪、基因组学等)在海洋生物多样性监测中的应用, 使得从生态系统到基因水平的多层次连续监测成为可能。基于此, 建议未来我国海洋保护区成效评估应在充分利用新技术方法的基础上, 加强长期科学监测, 建立并完善生物多样性监测数据库和信息共享机制, 发展跨学科的综合保护成效评估体系, 加强基于生物多样性监测的保护成效评估。     

Open data and open source for remote sensing training in ecology

Remote sensing is one of the most important tools in ecology and conservation for an effective monitoring of ecosystems in space and time. Hence, a proper training is crucial for developing effective conservation practices based on remote sensing data. In this paper we aim to highlight the potential of open access data and open source software and the importance of the inter-linkages between these and remote sensing training, with an interdisciplinary perspective. We will first deal with the importance of open access data and then we provide several examples of Free and Open Source Software (FOSS) for a deeper and more critical understanding of its application in remote sensing.     

Human ecology and space age technology: Some predictions

Four predictions are made on the future of space age technologies in human and cultural ecology: first, remote sensing systems will generate a need for more fieldwork, not less; second, the services and skills of anthropologists will become essential to the interpretation of satellite data, especially as these relate to areas characterized by non-Western cultural practices; third, training in remote sensing and the use of geographic information systems will become a regular offering for anthropology students; and fourth, since these new systems and methods can be applied retrospectively to the re-analysis of earlier ethnographic works, space age technologies will be with us for some time to come.     

无人机遥感技术在景观生态学中的应用

野外数据的获取是生态学研究的挑战之一,而通过遥感技术能够实现对地球表面的多面立体观测,获取丰富多样的空间信息数据,开展从微观到宏观不同尺度上的景观单元(包括物种、种群、群落、生态系统等)的空间关系研究。传统卫星遥感影像受空间和时间分辨率的限制,难以满足局域尺度或者时间序列上的景观空间生态学研究需求。无人机遥感技术为生态学研究的野外数据获取提供了一种新方法,以其灵活、高效、简便等特点弥补了传统卫星遥感的空间分辨率低、重访周期长、云雾影响等方面的不足,在景观空间生态学研究中受到越来越多的关注。简要介绍无人机类型及其搭载常见的传感器类型,分别从不同尺度的景观单元,即物种、种群、群落以及生态系统水平上探讨其应用进展,并指出当前无人机技术在景观生态学研究中存在的挑战与困难,同时展望了未来可能的研究热点,以期对今后无人机遥感技术在景观生态学领域的应用研究有所启发。     

施氮时期对高产夏玉米氮代谢关键酶活性及抗氧化特性的影响

选用玉米品种登海661和郑单958为材料,研究了高产条件下施氮时期对夏玉米产量、氮素利用率、氮代谢相关酶及抗氧化酶活性的影响.结果表明： 拔节期一次性施氮不利于夏玉米产量提高和氮素积累,分次施氮且增施花粒肥显著提高了植株和籽粒的吸氮量,并提高了籽粒产量.拔节期、10叶期、花后10 d按2∶4∶4施氮,登海661产量最高可达14123.0 kg·hm^-2;基肥、拔节期、10叶期、花后10 d按1∶2∶5∶2施氮,郑单958产量最高可达14517.1 kg·hm^-2,这2种施氮方式较拔节期一次性施氮分别增产14.5%和17.5%.花前分次施氮可以显著提高开花期硝酸还原酶活性;登海661和郑单958在花后0~42 d中,施氮处理的谷氨酰胺合成酶、谷氨酸合成酶、谷氨酸脱氢酶活性分别平均提高了32.6%、47.1%、50.4%和145%、61.8%、25.6%,减缓了其下降趋势;超氧化物歧化酶、过氧化氢酶活性提高了22.0%、36.6%和13.4%、62.0%,丙二醛含量显著降低.在高产条件下,分次施氮且适当增加花粒肥施入比例可以提高氮代谢相关酶活性,延缓植株衰老,促进氮素吸收利用,进而提高籽粒产量.     

利用遥感技术实现作物模拟模型区域应用的研究进展

作物模拟模型从单点发展到区域应用时,模型中一些宏观资料的获取和参数的区域化方面出现困难,利用遥感技术将实现作物模拟模型的区域应用．文中综述了近年来遥感反演作物模型所需的地表生物物理参数的方法、利用遥感信息直接获取生物量的途径和遥感信息与作物模拟模型之间时空匹配问题等方面的研究概况,重点介绍了利用遥感技术实现作物模拟模型区域应用的3种解决方案(强迫型、调控型和验证型)及其研究进展,并讨论了目前存在的问题和今后研究的方向．     

中国最受关注濒危物种保护现状快速评价的新方法探讨

本文尝试制订了一套评分标准, 对中国174个国家I级保护动植物物种和IUCN物种红色名录中极危(CR)、濒危(EN)级别的鸟类的保护成效进行了快速评价。选取种群数量和趋势、信息完善程度、模拟分布区中适宜生境面积变化趋势和模拟分布区被保护区覆盖程度等4个指标进行评分。数据来源包括公开发表的研究文献、遥感数据、实地调查和公众收集。结果表明, 174个物种的保护状况整体呈变差趋势, 4项指标平均值均为负值。单个物种保护状况改善的有26种, 维持原状的有32种, 变差的有116种。本文还对2000-2013年间发表的涉及746个受威胁物种的9,338篇研究文献进行了梳理, 结果表明被研究物种数和文献数都逐年上升, 但每年被研究的物种不到1/3。研究集中于明星物种和有经济价值的物种, 如大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)的文献占了全部的11.33%, 大多数物种研究不足。分析表明即使是集中了最多保护资源的濒危物种, 其保护状况仍然是变差的。     

中国生物多样性核心监测指标遥感产品体系构建与思考

生物多样性的稳定维持关乎人类生存发展与地球健康。生物多样性核心监测指标(Essential Biodiversity Variables, EBVs)旨在结合地面调查与遥感技术, 为大尺度、长时间序列的生物多样性监测提供新的解决方案。然而, 目前学界仍然缺乏一套国家尺度标准化EBVs遥感监测产品数据集, 以进行生物多样性评估。本研究旨在对中国生物多样性核心监测指标遥感产品进行体系构建与思考, 首先综述了目前EBVs的遥感研究概况, 并根据EBVs研究文献的数量进行调研分析; 同时, 本文在已有遥感生物多样性产品优先标准的基础上, 添加了“可重复性”的新标准, 并据此构建了中国EBVs遥感产品体系与监测数据集的指标清单, 最终对中国EBVs遥感研究存在的问题进行思考与讨论。本研究可为中国的生物多样性遥感监测提供科学依据, 有望为中国生物多样性政策的制定提供支撑。