多源数据融合技术在汶川地震生态环境影响应急评估中的应用

在实施汶川地震生态环境影响应急评估工作过程中,考虑到时间紧、范围大的现实情况,对空间数据处理技术与方法上进行了深入探索,成功地采用多源数据集成与融合技术,将不同传感器、不同空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和不同格式的数据进行了集成与融合,大大提高了遥感影像的有效覆盖范围和灾害信息判读精度,快速、全面地实现了地震灾害对生态环境影响的初步评估,探索出应对巨灾后生态环境遥感监测与评估的基本方法与技术。最后,建议我国要加强生态环境本底数据库建设,完善部门间数据共享机制,促进多源数据集成与融合技术的推广与应用,为更好应对未来的生态灾难做准备。     

基于遥感和地面数据的景观尺度生态系统生产力的模拟

描述了一个反映系统碳循环和水循环的景观尺度生态系统生产力过程模型(EPPML)．该模型以遥感图像作为数据源,从中获取影响植被生产力的重要变量——叶面积指数(LAI);主要对景观尺度生态系统的净初级生产力(NPP)和蒸散量的空间分布格局和时间动态进行模拟;用地理信息系统(GIS)手段对空间数据进行处理、分析和显示,从而实现将植物生理生态研究的结果从小尺度向中尺度进行拓展和转换．本研究用EPPML对1995年长白山自然保护区的植被生产力进行了模拟,结果表明,EPPML可以比较准确地模拟该保护区主要植被的NPP．NPP的模拟值年均为0．680kgC·m^-2,变幅为0．105—1．241kgC·m^-2(82.1％),其中阔叶红松林的年NPP最高(1．084kgC·m^-2)．NPP年总量为1．332×10^6tC,以阔叶红松林和云冷杉林最高,分别为0．540×10^6tC和0．428×10^6tC．NPP的季节变化呈明显的单峰型,7月最大(6．13gC·m^2·d^-1)．NPP在夏季积累最多(0．465kgC·m^-2),春季次之,冬季最少。     

基于多源遥感数据的荒漠植被覆盖度估测

以塔里木河下游为靶区,根据地面调查和不同分辨率的多源遥感数据,逐级建立荒漠植被覆盖度遥感估测模型,并对不同模型、不同估测方法的估测精度进行比较.结果表明: 随着遥感数据空间分辨率的提高,植被覆盖度遥感估测模型精度增加;基于高分辨率、中高分辨率及中低分辨率遥感数据建立的植被覆盖度模型的估测精度分别为89.5%、87.0%和84.6%;遥感模型法的估测精度高于植被指数法.不同分辨率遥感数据估测荒漠植被覆盖度的精度变化规律,实现了荒漠植被覆盖度估测的高、中、低分辨率遥感数据参数及尺度的定量转换,可为研究区生态恢复遥感综合监测方案的制定和实施提供直接依据.     

森林生态系统生物多样性的遥感评估

目前的评估由于方法的原因,常常会遗留下一些含糊不清的地方。遥感则可以作一种观察生态系统多样性和单个生态系统中各种结构侧面的重要工具。它提供了一种能够跨越几个不同空间尺度实施评估的手段,并且对于评估生态系统格局随时间的变化也是必不可少。现在许多不同的遥感技术已经被应用在生态学研究中。大多数工作所用的数据主要是来自机载和星载平台提供的摄影和数字光学图像,目前则越来越强调激光扫描和合成孔径雷达数据的应用。这些技术手段为从景观到林分规模的不同现象的评估提供了机会。遥感提供了可用于确定森林生态系统中生物多样性景观尺度的元素最有效的工具。例如基质和斑块的相对百分比以及它们的配置。在中间尺度,遥感为评价廊道的存在和边界的特性提供了理想的工具。在林分尺度,遥感技术可用来获取关于森林分结构属性的信息,例如冠层表面的特性,是否存在冠内分层等等。随着的发展,遥感将更广泛地应用于生态学研究。     

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。     

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。     

宏观生态系统科学整合研究的多学科知识融合及其技术途径

综合认识大尺度的宏观生态系统结构功能、空间变异和动态演变的过程机理和模式机制,实现对生态系统变化及其对人类福祉影响的定量模拟、科学评估和预测预警,服务生态系统的利用保护及调控管理,是当代宏观生态系统科学的重要发展方向,正在孕育并形成大尺度的宏观生态系统科学整合生态学(IEMES)研究新领域.本研究通过对宏观生态系统科学...     

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。     

基于地面观测的陆地生态系统碳储量多源数据整合方法

陆地生态系统有机碳储量通常指一定面积的植被、土壤和凋落物的有机碳存储量总和。准确评估陆地生态系统碳储量现状和变化,对于揭示全球变化对陆地生态系统碳库的影响、指导政府决策者制定气候应对策略和评估现有措施的有效性等具有重要意义。地面观测数据是生态系统碳储量及其变化评估的重要数据源之一,但目前除少数生态站开展了长期地面数据观测外,绝大多数地面观测数据呈现出多源化、相互不匹配、时间不连续等特点;因此,迫切需要发展科学、规范化的多源数据整合方法,将这些多源、分散的地面观测数据整编形成长期系统的地面动态观测数据集,提高数据资源价值。从陆地生态系统碳储量组分及其基本算法着手,系统梳理了植被和土壤碳储量估算中植被不同器官生物量和碳含量、土壤碳含量、土壤容重等关键参数的观测现状,并详细介绍了这些关键参数的科学推导方法。此外,也进一步讨论了多源地面观测碳储量数据整合的方法,并展望了该方法体系未来的发展方向,期待能为后续相关研究提供可借鉴的规范性方法。     

光谱多样性在植物多样性监测与评估中的应用

光谱多样性是一种基于植物反射电磁辐射光谱的生物多样性维度, 反映了不同波段光谱反射率在植物种内与种间个体之间的变异程度。由于植物反射光谱特征的差异可以综合地反映植物间生化组分和形态特征的差异, 光谱多样性成为植物多样性监测和评估的重要技术手段。该文介绍了光谱多样性的概念及其生态学意义, 比对了多源、多平台光谱数据各自的技术优势和局限性, 并概述了基于光谱多样性的植物多样性监测和评估方法及其应用, 探讨了光谱多样性整合不同维度生物多样性的能力, 展望了光谱多样性在生物多样性研究中的发展前景。光谱多样性能在多空间尺度服务于植物多样性的监测与评估, 特别是依托基于无人机技术的近地面遥感, 可以实现精细尺度植物多样性的监测与评估, 在生物多样性的保护和管理中具有广阔的应用前景。     

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。     

多源空间数据融合的城市人居环境监测模型与应用研究

人居环境监测作为城市人居环境建设与管理实践提升的基本,是目前人居环境研究落地的重点。传统的城市人居环境监测在数据更新速度、精度等方面存在不足,难以满足精细化管理需求。提出利用遥感数据与互联网的兴趣点POI(Point of interest)数据结合,建立人居环境监测模型。模型主要有两个关键环节,一是构建自动化提取建筑物算法,该算法通过建立地物特征集,以POI点对应样本为种子,利用全局最优和区域生长算法,自动提取城市建筑物,再利用全局最优算法确定其他地类的阈值;二是人居环境指标计算,将建筑物、绿地、水体信息提取结果与POI数据结合,利用密度类与距离类空间分析算法,分别计算自然、社会经济类指标。基于上述模型,利用2018年4月的北京二号遥感影像和POI点数据在北京市回龙观社区进行实验验证,结果显示:信息提取结果中,总体精度超过95%,Kappa系数超过92%,提取效率提高2.3倍,表明信息提取精度高且可信,适合工程化应用。计算回龙观社区人居环境监测指标,分析结果认为,社区内自然类指标差异不大,但缺乏水体生态系统,生物多样性不够丰富,社区内的商业比较繁华,但是学校和医疗不充足,尤其是缺乏大型公立医院。综上,通过人居环境监测模型研究和应用分析,将遥感数据和互联网数据结合应用于人居环境质量监测有效提高了精度和速度,有利于业务化,服务政府管理。     

基于多源遥感数据的农业干旱监测模型构建及应用

干旱监测问题是干旱灾害模拟与预警及旱灾防灾减灾的关键。基于2001-2013年淮河流域40个气象站资料、28个土壤墒情站点和中分辨率成像光谱仪（MODIS）多源遥感数据,采用SEN趋势法和标准化降水蒸散指数（SPEI）等方法,综合了大气-植被-土壤相互作用等多元成因,构建了适用于淮河流域多源综合遥感干旱监测模型,探讨淮河流域干旱时空规律。研究表明：（1）基于多源数据构建综合干旱监测模型,利用土壤墒情和典型年份干旱监测对综合干旱监测模型适用性进行评价,通过了P < 0.01的显著性检验,构建的模型可综合反映出农业和气象干旱多源信息;（2）淮河流域干旱面积和干旱频率大都集中在4-5月和7-9月,9月份受旱面积最大。河南省是淮河流域受旱频率最高,其干旱面积占淮河流域多年平均干旱面积比重最大（38%）,其次是安徽（22%）,旱地受旱面积比重大于水田受旱面积比重;（3）淮河流域2、3和5月干旱有显著减弱趋势;而1、4和6月则有增强趋势。淮河流域小麦灌浆-成熟时期（4-6月）缺水对小麦粮食产量影响显著,综合淮河流域干旱趋势变化,需强化淮河流域4月份小麦的干旱监测与旱灾预警。