近地遥感在森林冠层物候动态监测中的应用

近地遥感技术是原位观测森林冠层物候的重要手段,具有高时间分辨率的优点,而且空间尺度适中,是实现物候尺度推绎的有力工具.本研究首先评述了利用3种光学传感器(辐射表、光谱仪和数码相机)监测森林物候的近地遥感方法;结合帽儿山通量观测站的实测数据分析识别物候期的不确定性来源,发现最重要的误差来自物候提取方法;剖析近地遥感与其他物候观测方法的衔接以及该技术自身存在的问题.最后提出该领域的重点研究方向: 加强冠层光学(或冠层结构)物候与功能(生理、生态过程)物候的联系;整合各区域冠层物候观测网络,实现冠层尺度的全球物候联网观测与数据共享;充分发挥近地遥感的优势,整合多源多尺度物候数据;发展近地遥感物候模型,改进动态全球植被模型中物候模拟.     

新一代遥感技术助力生态系统生态学研究

随着气候变化和人类活动的加剧, 生态系统正处于剧烈变化中, 生态学家需要从更大的时空尺度去理解生态系统过程和变化规律, 应对全球变化带来的威胁和挑战。传统地面调查方法主要获取的是样方尺度、离散的数据, 难以满足大尺度生态系统研究对数据时空连续性的要求。相比于传统地面调查方法, 遥感技术具有实时获取、重复监测以及多时空尺度的特点, 弥补了传统地面调查方法空间观测尺度有限的缺点。遥感通过分析电磁波信息从而识别地物属性和特征, 反演生态系统组成、能量流动和物质循环过程中的关键要素, 已逐渐成为生态学研究中必不可少的数据来源。近年来, 随着激光雷达、日光诱导叶绿素荧光等新型遥感技术以及无人机、背包等近地面遥感平台的发展, 个人化、定制化的近地面遥感观测逐渐成熟, 新一代遥感技术正在推动遥感信息“二维向三维”的转变, 为传统样地观测与卫星遥感之间搭建了尺度推绎桥梁, 这也给生态系统生态学带来了新的机遇, 推动生态系统生态学向多尺度、多过程、多学科、多途径发展。因此, 该文从生态系统生态学角度出发, 重点关注陆地生态系统中生物组分, 并分别从生态系统类型、结构、功能和生物多样性等方面, 结合作者在实际研究工作中的主要成果和该领域国际前沿动态, 阐述遥感技术在生态系统生态学中的研究现状并指出我国生态系统遥感监测领域发展方向及亟待解决的问题。     

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。     

遥感在森林地上生物量估算中的应用

生物量是地表C循环研究的重要组成部分,生物量研究有助于深入认识区域乃至全球的C平衡。森林作为地球最重要的陆地生态系统,区域乃至全球尺度的森林地上生物量估算一直是生态学研究的难点之一。在大的空间尺度上,遥感技术是估算森林地上生物量的有效手段。TM、AVHRR、SAR等数据以及多源数据的融合在森林生物量估算方面广泛应用,并取得了显著效果。运用遥感技术进行森林生物量估算时,所采用的数据源不同,分析方法也不相同,主要分析方法有:相关分析、多元回归分析、神经网络和数学模型模拟等。随着测定不同空间、时间和波谱分辨率的各种传感器的广泛使用,以及生物量遥感估算模型的进一步发展和完善,大尺度森林生物量的遥感估算研究必将向前迈进一大步。     

遥感技术在鸟类生态学研究中的应用

获取鸟类活动及生境信息是鸟类生态学研究的基础, 而遥感技术弥补了传统野外调查方法的缺陷, 提供了获取多种信息的新途径。应用遥感技术的鸟类生态学研究热点从最初的种群行为观察, 到栖息地选择, 再到生境适宜性、破碎化及人为干扰探究等, 随着技术的不断发展也在扩展和变化。不同波段或组合下的遥感技术各有所长。光学遥感应用广泛, 尤其是信息量较大的红外波段图像和作为野外鸟巢及物种活动监测常用工具的红外相机; 多光谱图像常用于栖息地制图以及地物识别, 高空间分辨率的数据甚至可对鸟类种群进行直接计数; 高光谱数据则可对光谱特征相似的地物进行更为精确的区分和反演; 激光雷达遥感主要用于栖息地植被结构的三维探测, 为了解鸟类栖息地选择提供更好的依据。微波遥感在飞鸟探测上应用颇多, 近年来多极化数据在复杂栖息地精确制图上也具有优势, 但成本较高、解译复杂且推广度较低。在实际应用中, 遥感数据时空尺度的选择会影响研究结果, 部分遥感反演参数也缺乏生态学意义。多源遥感数据的结合应用能够提升制图分类的精度, 实现数据的时空分辨率互补, 优化鸟类生态研究所需参数。未来的遥感技术在鸟类生态学中的应用应致力于提供更加明确的光谱信息、相对简便的解译方法, 以及更为合理的多源数据组合方式等。     

森林碳计量方法研究进展

森林是陆地生态系统的主体,不仅是巨大的碳库而且对减缓气候变暖具有积极作用。科学有效的森林碳计量方法,有助于加深对全球碳循环过程的理解。然而,由于森林生态系统结构复杂,对森林碳计量的估算结果普遍存在精度低、不确定性高的问题。近年来,国内外发展了大量对森林碳计量进行估算的方法,主要有基于样地清查的森林植被和土壤碳估算、基于生长收获的经验模型估算、基于定量遥感雷达观测的遥感估测、基于多尺度森林生态系统网络的通量观测和陆地生态系统过程模型模拟等方法。在实际的森林碳计量中,根据不同的森林类型特征和数据获取情况,往往采取不同的碳计量方法,甚至不止一种。以生态过程模型模拟、遥感反演和数据同化技术为主要手段,基于碳通量观测数据、控制实验数据和遥感影像数据,发展多学科、多过程、多尺度的综合联网观测,充分认识森林碳循环过程中碳源/汇的时空分布特征,开展区域、洲际乃至全球尺度碳循环及其对全球变化和人类活动响应的系统性、集成性研究,以便建立高效、可靠的碳计量体系是未来林业碳计量的发展趋势。随着世界各国温室气体排放清单的编制,中国迫切需要科学的方法体系计量森林碳源/汇,提升我国在生态环境问题上的国际发言权和主导权,同时对我国森林可持续经营、生态环境保护以及美丽中国建设提供建议与支持。分析了各类森林碳计量方法的主要特征、优缺点,同时探讨了目前的森林碳计量方法存在的问题和未来的发展趋势,为不同时空尺度下森林碳计量提供参考。     

基于多源遥感数据的生态保护修复项目区监测方法评述

回顾了山水林田湖草生态保护修复项目的实施背景,针对生态保护修复项目监测监管范围广、技术难等问题,强调了基于多源遥感数据开展项目遥感监测的重要性与必要性。从监测指标拟定、遥感地物信息提取、多源遥感数据融合、动态变化检测等方面评述了基于多源遥感数据的生态保护修复项目区监测方法,包括基于中高空间分辨率遥感数据的地物信息提取、融合机器学习的非线性混合像元分析、基于混合像元分析的时空融合等。在总结技术和工作推进方面的优势、局限基础上,提出要结合实际工作,持续优化国土空间生态保护修复监测指标;充分挖掘遥感数据解析的相关算法潜力,提升地物信息提取和混合像元分析的精度;加强时空融合算法与变化检测方法的研究探索,加强相关方法的实践应用;以“山水林田湖草生态保护修复工程试点”项目为平台,建立稳定的国土空间生态保护修复遥感监测运行机制,加强科技创新,形成技术标准,指导工作开展。     

基于多源数据的泰国生态环境遥感评估

针对国家层次的生态环境状况开展评估与分析对于生态保护和环境治理意义重大, 而遥感技术应用于生态环境评估已经显示出大范围、多尺度、高时效的优势。基于MODIS、灯光数据等遥感产品及社会经济数据, 建立泰国生态环境评估指标体系, 采用层次分析法(AHP)确定各指标层权重, 利用“压力-状态-响应”(PSR)模型开展了泰国2005—2015年生态环境在压力、状态、响应各层和综合状况的时空变化分析。结果表明, 泰国整体生态环境综合状况处于健康等级的中(Ⅲ)级, 呈逐步退化趋势, 2010年至2015年退化程度较大。泰国七个主要地区中, 曼谷地区从生态状况中(Ⅲ)级退化为差(Ⅱ)级; 南部地区生态状况最优, 处于良(Ⅳ)级; 中部和东北部地区生态状况处于差(Ⅱ)级; 北部、西部和东部地区生态状况处于中(Ⅲ)级。泰国生态环境遥感综合评估结合使用了多源遥感数据和社会经济统计数据, 对泰国近十年的生态环境进行评估, 得到了泰国2005年、2010年和2015年三期1 km×1 km象元尺度的生态环境时空变化结果, 可以为区域生态保护战略提供科学依据。     

UAVs as remote sensing platforms in plant ecology: review of applications and challenges

无人机遥感在植物生态学中的应用与挑战 无人机为获取高时空分辨率的遥感数据提供了经济灵活的工具,为植物生态学家开展从个体到区域尺度的生态学研究提供了新的机遇和手段。但作为一种新兴的技术手段,当前无人机遥感在植物生态学中的应用仍充满了挑战,植物生态学的科研需求与无人机遥感的生态应用需要更为深入的融合。本文综述了无人机遥感技术在植物生态学中的应用,展望了无人机在植物生态学研究中的应用前景。在所综述的400篇文献中,59%的文章发表于非植物生态学领域的遥感类期刊,遥感学者与生态学者的关注点存在较大差异。当前的研究集中在无人机遥感的技术层面,如数据处理和遥感反演方法等,对生态学问题本身的关注较少。综述的文献中,61%的研究案例集中在群落尺度,可见光(RGB)相机和多光谱相机是最常用的传感器类型(75%)。无人机遥感数据中蕴藏着诸多待挖掘的、有重要意义的生态参数,这些参数有助于我们识别林窗的几何特征,构建林冠的化学组合,更好地了解林冠表面的不规则性和群落的异质性。无人机遥感技术在植物生态学研究中的深入应用,需要集植物生态学家和遥感专家之合 力共同推进。     

面向生态系统评估的多源数据融合体系

基于生态系统服务功能的生态系统评估是识别生态环境问题、开展生态系统恢复和生物多样性保护、建立生态补偿机制的重要基础，也是保障国家生态安全、推进生态文明建设的重要环节。生态系统评估涉及生态系统多个方面，需要多要素、多类型、多尺度的生态系统观测数据作为支撑。地面观测数据和遥感数据是生态系统评估的两大数据源，但是其在使用时常存在观测标准不一、观测要素不全面、时间连续性不足、尺度不匹配等问题，给生态系统评估增加了极大的不确定性。如何融合不同尺度的观测数据量化生态系统服务功能是实现生态系统准确评估的关键。为此，从观测尺度出发，阐述了地面观测数据、近地面遥感数据、机载遥感数据和卫星遥感数据的特点及其在问题，并综述了这几类数据源进行融合的常用方法，并以生产力、固碳能力、生物多样性几个关键生态参数为例介绍了“基于多源数据融合的生态系统评估技术及其应用研究”项目的多源数据融合体系。最后，总结面向生态系统评估的多源数据融合体系，并指出了该研究的未来发展方向。     

森林生态系统生物物理参数遥感反演研究进展

论述了利用遥感技术反演推算森林生态系统主要生物物理参数：叶面积指数、吸收光合有效辐射、净第一性生产力和生物量的技术、方法和模型及各个参量之间的相互关系研究进展,阐述了各研究方法、模型的特点、优势及局限性。特别论述了净第一性生产力的森林冠层光合作用理论模型基础、微波遥感估算森林生物量的应用优势和理论模型,展示了遥感技术在森林生态学研究中广阔的应用前景,同时也指出现有研究中各生物物理参数的定量遥感估算还有待进一步深入研究。     

Remote sensing-based assessment of ecosystem health by optimizing vigor-organization-resilience model: A case study in Fuzhou City,China

Although remote sensing technology has been used to evaluate regional ecosystem health for a long time, it is still necessary to find a suitable index system to better evaluate ecosystem health. This study aims to improve the ecosystem health measurement ability of remote sensing technology. This research was carried out in Fuzhou under the traditional Vigor-Organization-Resilience (VOR) framework by optimizing and improving the construction method of sub-indexes. Sub-indexes were constructed using spectral index analysis, landscape theoretical ecology model and spatial measurement. Three remote sensing datasets were used (1996, 2008 and 2021) to carry out remote sensing diagnosis of regional ecosystem health in the Fuzhou administrative region. The main research findings and conclusions were as follows. A new comprehensive vigor index (CVI) was developed by the principal component analysis (PCA) based on the four indicators: fractional vegetation cover (FVC), global vegetation moisture index (GVMI), vegetation temperature condition index (VTCI), normalized differential build-up and bare soil index (NDBSI). A new organizational index was constructed based on the landscape index. Four types of indexes, namely landscape heterogeneity (LH), landscape connectivity (LC), the shape characteristics of forest patches (CS) and the connectivity of forest patches (CC) were used as the main factors for calculating the organizational index. A resilience index calculation framework was proposed based on the habitat quality model. The temporal and spatial characteristics of ecosystem health were evaluated and analyzed. The regional ecosystem health value of the whole region reduced gradually, with average values of 0.3521 (1996), 0.3445 (2008) and 0.3345 (2021) respectively. The average reduction rate was 0.0007 per year (1996–2021). The proposed remote sensing diagnosis method provides a complete framework for solving the problems of measuring the dynamic evolution process and characteristics of regional ecosystem health.     

亚热带森林生物多样性与生态系统功能实验研究基地(BEF-China)研究进展

生物多样性与生态系统功能的关系(BEF)及其内在机制是当前生物多样性研究领域的热点问题。长期以来,以草地生态系统为主的BEF研究积累了大量研究成果,而基于森林生态系统的相关研究则相对较少。亚热带森林生物多样性与生态系统功能实验研究基地(BEF-China)是目前包含树种最多、涉及多样性水平最高的大型森林控制实验样地。该文总结了基于BEF-China平台的研究进展,特别是生物多样性对生态系统生产力、养分循环以及多营养级相互作用关系等方面的影响,并提出了未来BEF-China的研究应注重高通量测序和遥感等新兴技术的应用,在生物多样性的多维度、生态系统的多种组分与多种功能以及BEF研究的多种尺度等交叉方向上持续开展深入研究。针对BEF-China研究成果的梳理有助于理解驱动亚热带森林生物多样性与生态系统功能关系的内在机理,为生物多样性保护和生态修复提供科学依据。     

中国亚热带4个森林动态监测样地无人机可见光遥感影像数据集

常绿阔叶林是我国亚热带地区的地带性植被类型。由于亚热带森林植物群落垂直结构复杂、林冠郁闭度高, 对常绿阔叶林冠层的研究尚缺乏高质量的监测数据。本数据集包含浙江天童山、浙江百山祖、广东车八岭、广东鼎湖山4个大于20 ha的森林动态监测样地2014年8月或2016年9月采集的无人机可见光遥感影像。本数据集是通过将无人机影像、地面控制点和地面调查数据相结合而获得的。每个样地的数据集包括4个文件: ~5 cm空间分辨率的正射影像图和数字表面模型、1 m空间分辨率的森林冠层高度数据和正射影像质量报告。本数据集可为常绿阔叶林的林冠生态学、生物多样性、生态系统功能等研究提供数据支撑。     

Cross‐ecosystem effects of a large terrestrial herbivore on stream ecosystem functioning

Large terrestrial consumers have direct and indirect effects on forest ecosystem function, but few studies have investigated the impacts of terrestrial consumers on freshwater ecosystems. In the Cape Breton Highlands of Nova Scotia, browsing by hyper‐abundant moose following a spruce budworm outbreak has transformed boreal forest into grasslands. We conducted a field study to investigate the potential for cross‐ecosystem effects of hyper‐abundant moose following budworm outbreak on small boreal stream ecosystem structure and function. With our field study, we tested the prediction that watersheds with higher levels of moose‐mediated grasslands in their sub‐basin would have higher stream temperatures, total nitrogen, electrical conductivity, periphyton biomass and macroinvertebrate abundances. While our data supported several of our predictions pertaining to moose impacts on the abiotic variables (i.e. temperature range, total nitrogen, electrical conductivity) we found evidence of variable moose impacts on the benthic community. Specifically, we observed lower relative abundance of predatory invertebrates in streams with high moose impacts compared to streams with low moose impacts in their watersheds but no evidence of moose impacts on the relative abundance of shredders, filterers, gatherers, and grazers. This empirical study fills a key gap in our understanding of spatial ecosystem ecology by providing insight into the effects of large terrestrial consumers across ecosystem boundaries with potential implications for landscape‐scale management of hyper‐abundant ungulates. Given the broad availability and improvement in remote sensing technology, the novel integration of remote sensing and field studies employed here may provide a roadmap for future studies of meta‐ecosystem dynamics.     

森林生态系统立地指数的遥感分析

森林生态系统立地指数分析和立地质量的评估是森林生态系统经营管理和造林营林的重要理论基础与规划方法,也是研究森林生态系统生产力的重要内容.由于技术的限制,迄今为止,还没有实现森林生态系统立地空间分布格局的分析和开展立地条件随时间动态变化的研究.卫星遥感为大面积研究森林生态系统的生产力及其空间分布格局和动态提供了一条重要的途径.以云杉为对象,利用卫星遥感为研究手段,在岷江上游的四川西北部松潘镇江关流域研究森林生态系统立地指数的空间分布特点,探索有关遥感反演模型的建立,并通过有关精度的评估分析这种高技术应用的价值和潜力.研究结果表明,遥感植被指数NDVI和TNDVI与野外实测云杉立地指数（SI）基本为线性相关.通过对模型模拟结果和实际测定结果的比较研究,发现在1：1比例的分析图中,NDVI和TNDVI的遥感反演模型都有很好的拟合效果与较高的精度,说明通过遥感植被指数的方法测定森林立地指数具有较高的实用价值.     

Remote sensing of ecosystem services: A systematic review

Appropriate integration of remote sensing technologies into ecosystem services concepts and practices leads to potential practical benefits for the protection of biodiversity and the promotion of sustainable use of Earth's natural assets. The last decade has seen the rapid development of research efforts on the topic of ecosystem services, which has led to a significant increase in the number of scientific publications. This systematic review aims to identify, evaluate and synthesise the evidence provided in published peer reviewed studies framing their work in the context of spatially explicit remote sensing assessment and valuation of ecosystem services. Initially, a search through indexed scientific databases found 5920 papers making direct and/or indirect reference to the topic of “ecosystem services” between the years of 1960 and 2013. Among these papers, 211 make direct reference to the use of remote sensing. During the search we aimed at selecting papers that were peer-reviewed publications available through indexed bibliographic databases. For this reason, our literature search did not include books, grey literature, extended abstracts and presentations. We quantitatively present the growth of remote sensing applications in ecosystem services’ research, reviewing the literature to produce a summary of the state of available and feasible remote sensing variables used in the assessment and valuation of ecosystem services. The results provide valuable information on how remotely sensed Earth observation data are used currently to produce spatially-explicit assessments and valuation of ecosystem services. Using examples from the literature we produce a concise summary of what has been done, what can be done and what can be improved upon in the future to integrate remote sensing into ecosystem services research. The reason for doing so is to motivate discussion about methodological challenges, solutions and to encourage an uptake of remote sensing technology and data where it has potential practical applications.     

Spatial heterogeneity of global forest aboveground carbon stocks and fluxes constrained by spaceborne lidar data and mechanistic modeling

Forest carbon is a large and uncertain component of the global carbon cycle. An important source of complexity is the spatial heterogeneity of vegetation vertical structure and extent, which results from variations in climate, soils, and disturbances and influences both contemporary carbon stocks and fluxes. Recent advances in remote sensing and ecosystem modeling have the potential to significantly improve the characterization of vegetation structure and its resulting influence on carbon. Here, we used novel remote sensing observations of tree canopy height collected by two NASA spaceborne lidar missions, Global Ecosystem Dynamics Investigation and ICE, Cloud, and Land Elevation Satellite 2, together with a newly developed global Ecosystem Demography model (v3.0) to characterize the spatial heterogeneity of global forest structure and quantify the corresponding implications for forest carbon stocks and fluxes. Multiple-scale evaluations suggested favorable results relative to other estimates including field inventory, remote sensing-based products, and national statistics. However, this approach utilized several orders of magnitude more data (3.77 billion lidar samples) on vegetation structure than used previously and enabled a qualitative increase in the spatial resolution of model estimates achievable (0.25° to 0.01°). At this resolution, process-based models are now able to capture detailed spatial patterns of forest structure previously unattainable, including patterns of natural and anthropogenic disturbance and recovery. Through the novel integration of new remote sensing data and ecosystem modeling, this study bridges the gap between existing empirically based remote sensing approaches and process-based modeling approaches. This study more generally demonstrates the promising value of spaceborne lidar observations for advancing carbon modeling at a global scale.     

土地利用变化对区域碳源汇的影响研究进展

土地利用变化对陆地生态系统碳循环有着重要的影响,既可能成为碳源,也可能是碳汇。在国内外相关研究的基础上,综述了土地利用变化对全球及区域尺度上森林、草地和农业生态系统碳循环的影响。全球范围内,森林砍伐后向草地和农田的转化发挥碳源的作用,在毁林碳排放中占主导地位,其中热带地区森林转变为农田和草场的碳排放均高于温带和北方森林。另一方面,土地利用变化可促进森林的碳贮存,如退耕还林、改善森林管理等。各区域森林生态系统通过土地利用变化贮存碳的潜力存在显著差别,热带湿润和半湿润地区具有较大的碳汇潜力,而干旱地区减少碳排放的空间相对较少。开垦活动是影响草地生态系统碳储存最主要的人类活动,草地转变为农田伴随着土壤碳的流失。森林或草场转变为农田的过程伴随着植被和土壤碳储量的减少,生态系统碳储量降低,因此它是一个碳排放的过程。伴随着城市的扩张,农田向建设用地的转化也是一个碳排放的过程。当前评估土地利用变化影响的研究方法主要有遥感观测和遥感模型、统计估算、生态系统模型以及土地利用与生态系统模型的耦合。研究方法得到不断地完善和改进的同时,还存在着一些不确定性,因此需要建立统一的观测统计方法,降低数据中的不确定性;完善土地利用与生态系统模型的耦合研究;建立多尺度土地利用变化及生态系统综合技术方法体系;开展碳减排目标下土地利用最优化布局研究。