中国森林冠层生物多样性监测

林冠作为森林与外界环境相互作用最直接和最活跃的关键生态界面,承载了森林生物多样性的主体,在生物多样性的形成与维持以及生态系统功能过程中发挥着重要的作用,被称为地球的"第八大洲"。同时,林冠对气候变化和人为干扰高度敏感,在人类活动和全球气候变化加剧的背景下,森林生态系统正面临着严重的威胁,首当其冲的就是森林冠层。气候变化下的林冠生物多样性保护与可持续利用已成为现代生态学研究的热点问题,受到森林生态学、气候学、环境科学等研究领域的学者越来越多的关注。据此,中国生物多样性监测与研究网络以网络内拥有森林冠层塔吊的生物多样性监测样地为平台,建立了林冠生物多样性监测专项网。该专项网将参照国际标准,统一监测指标,规范监测标准,通过大尺度地带性森林冠层内植物(包括附生种子植物和附生孢子植物)多样性、动物多样性、微生物多样性及其动态变化的长期监测,结合林冠小气候环境特征监测,建立林冠小环境特征、植物多样性、节肢动物多样性和微生物多样性等4个动态更新的数据库,以阐明我国典型森林林冠生物多样性变化的规律,揭示其对森林生态系统功能过程的影响和对全球变化的响应。     

遥感在林冠动态监测研究中的应用

 林冠动态大致包括三方面的内容,即由病虫害、林火等引起的林冠变化、由大风等灾害引起的林隙动态、以及树冠和林冠的正常变化等。遥感在林冠动态研究中的地位和作用已被广泛认知,国内外在此方面的研究已积累了丰富经验。进行林冠动态研究所利用的遥感数据主要有Landsat TM卫     

贺兰山地区植被冠层物候与树干形成层物候的关系

基于贺兰山地区98棵油松树轮样本的宽度数据、植被归一化指数(NDVI)数据以及土地覆被数据,采用VS-oscilloscope模型模拟的油松径向生长过程,研究植被冠层与树干形成层物候之间的联系.结果表明:林地冠层与油松形成层生长结束期(EOS)显著相关,且高于草地与形成层之间的相关.油松生长开始期(SOS)和EOS分别...     

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。     

帽儿山地区森林冠层叶面积指数的地面观测与遥感反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是陆地生态系统最重要的结构参数之一,遥感和基于冠层孔隙率模型的光学仪器观测是快速获取LAI的有效方法,但由于植被叶片的聚集效应,这些方法通常只能获取有效叶面积指数(effective LAI,LAIe).本文以东北林业大学帽儿山实验林场为研究区,利用LAI2000观测森林冠层LAIe,并结合TRAC观测的叶片聚集度系数估算了森林冠层LAI,并通过分析基于Landsat5-TM数据计算的不同植被指数与LAIe之间的关系,建立了该区森林LAI遥感估算模型.结果表明:研究区阔叶林的LAI和LAIe基本相当,而针叶林的LAI比LAIe大27%;减化比值植被指数(reduced simple ratio,RSR)与该区LAIe的相关性最好(R2=0.763,n=23),最适合该区LAI的遥感提取.当海拔<400 m时,LAI随海拔高度的上升而快速增大;当海拔在400～750 m时,LAI随海拔高度的上升缓慢增大;当海拔>750 m时,LAI呈下降趋势.研究区森林冠层LAI与森林地上生物量存在显著的正相关关系.     

基于高光谱遥感的小麦冠层叶片色素密度监测

作物叶片色素状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,冠层叶片色素密度（单位土地面积叶片色素总量）的实时无损监测对作物生长诊断、产量估算及氮素管理具有重要意义。以包括不同品质类型（高蛋白、中蛋白和低蛋白）的多个小麦品种在不同施氮水平下的连续2a大田试验为基础,研究了小麦叶片色素密度与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,叶片色素（叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a＋b和类胡萝卜素）密度随施氮水平增加而提高,不施氮处理的叶片色素密度随生育进程而下降,施氮处理的叶片色素密度呈单峰曲线,品种间存在明显差异。群体叶片色素密度的敏感波段主要分布在可见光区,而红边区域导数光谱表现更显著。光谱参数VOG2、VOG3、RVI（810,560）、SRE／SBE和SDr／SDb等与叶绿素密度关系较为密切,线性方程决定系数R^2均在0．858以上,而与类胡萝卜素密度关系减弱,决定系数R^2低于0．780,且参数间差异较小。经独立试验资料的检验表明,VOG2、VOG3、SRE／SBE和SDr／SDb对不同色素的估测结果较好,预测相对误差RE低于17．6％,虽然对叶绿素b的准确性稍低。总体上,光谱参数VOG2、VOG3、SRE／SBE和SDr／SDb与小麦群体叶片色素密度关系密切,特别是对叶片叶绿素a和叶绿素a＋b的密度可以进行准确可靠的实时监测。     

藏北高原植被物候时空动态变化的遥感监测研究

利用遥感数据提取的植被物候格局及时空变化特征能很好地反映区域尺度上植被对全球变化的响应。目前关于青藏高原地区植被物候的少量报道基本上是基于物候站点的观测记录展开分析的。该文基于非对称高斯拟合算法重建了藏北高原2001-2010年的MODIS EVI (增强型植被指数)时间序列影像, 然后利用动态阈值法提取整个藏北高原2001-2010年植被覆盖的重要物候信息, 包括植被返青期、枯黄期与生长季长度, 分析了植被物候10年间平均状况的空间分异特征以及年际变化情况, 并结合站点观测记录分析了气温和降水对植被物候变化的影响, 结果表明: (1)藏北高原植被返青期在空间上表现出从东南到西北逐渐推迟的水平地带性与东南高山峡谷区的垂直地带性相结合的特征, 近60%区域的植被返青期提前, 特别是高山地区; (2)植被枯黄期的年际变化不太明显, 大部分地区都表现为自然的年际波动; (3)生长季长度的时空变化特征由植被返青期和枯黄期二者决定, 但主要受返青期提前影响, 大部分地区生长季长度延长; (4)研究区内不同气候区划植被物候的年际变化以那曲高山谷地亚寒带半湿润区和青南高原亚寒带半干旱区的植被返青期提前和生长季延长程度最为明显; (5)基于气象台站数据分析气候变化对物候的影响发现, 返青期提前及生长季延长主要受气温升高的影响, 与降水的关系尚不明确。     

城市森林冠层对小气候调节作用

为了客观反映城市森林冠层的温湿效应,发挥城市森林冠层调节小气候的作用,使用Decagon微气象监测系统对南京城市森林冠层光照、温度、相对湿度等微气候因子进行长期监测,以林外的实验观测作为对照,分析了城市森林冠层内部小气候特征和对小气候的调节作用。结果表明:生长期冠层内部太阳辐射呈双峰或多峰曲线变化,林外与冠层内部太阳辐射差由大到小为夏季、秋季、春季、冬季;冠层内部与林外的气温和相对湿度日变化规律均呈抛物线变化,夏、秋季冠层降温作用高于春、冬季,春、夏、秋季白天冠层与林外温差大,夜间温差小,春、夏、秋季冠层相对湿度在任意时段均高于林外,冬季午后冠层相对湿度低于林外,城市森林冠层在夏、秋季的保湿效果优于春、冬季,城市森林冠层气温日最高值出现时刻比林外约晚30 min;除冠层内部太阳辐射与林外气温相关性不显著外,其他气象因子之间均呈极显著的相关性(P0.01)。城市森林冠层在削减太阳辐射、降温增湿、缓和冠层内部温湿度变化和对高温的滞后效果等调节小气候和改善气候舒适度方面具有显著的作用。     

动态物候模型发展及其在全球变化研究中的应用

物候模型可以通过环境因子预测植物物候期,是植物物候学一个重要内容。其中,试图反映生物过程的动态物候模型往往预测比较准确,因此这类物候模型有助于探讨植物在全球变化中的响应。本文把动态物候模型分为3大类,温度物候模型、冷激物候模型和其它物候模型,阐述了每个模型的基本原理和假设,重点论述了常见的温度物候模型.提出物候模型的真实性和广泛性还需要进一步提高,并介绍了温度物候模型在全球变化中运用的几个代表案例,指出目前的物候模型研究刚刚起步,还有许多方面需要进一步深入和开拓。     

上海城市森林叶生物量遥感监测

区域尺度城市森林叶生物量的估测对了解植物长势、碳同化过程和森林生态系统具有显著作用。本研究基于2011年6月—2012年6月样地实测叶生物量数据以及同期遥感信息,采用回归分析与空间分析相结合的方法,估测了上海城市森林叶生物量的空间分布,探讨了区域尺度森林叶生物量的遥感估测方法。结果表明:(1)上海城市森林叶生物量密度总体呈现出中心城区(静安区、黄浦区等)高,郊区县(松江区、金山区等)低的空间分布特征,其生物量密度分别介于4~10和1~6 t·hm-2。(2)研究区森林叶的平均生物量密度和生物量总量分别为2.55 t·hm-2和300.81×103t,郊区县与中心城区森林叶生物量分别占总量的94.16%和5.84%。在所有区县中,以林地面积最大的崇明县和浦东新区具有最高的森林叶生物量值,两者总量达到研究区总量的34.82%;以林地面积最小的静安区为最低,仅占总量的0.1%。(3)通过残差计算并引入空间分析的森林叶生物量遥感估算方法,其标准误差RMSE、平均绝对误差MAE、平均相对误差MRE较回归模型分别降低了58.46%、48.76%和48.71%,较空间插值的结果分别降低了47.74%、38%和49.24%。结合空间分析和回归分析的城市森林叶生物量研究方法为快速、便捷、客观、高效的区域生物量遥感监测提供了可能。     

生物多样性近地面遥感监测: 应用现状与前景展望

近年来中国生物多样性监测与研究网络(Sino BON)建设得到了快速发展, 为我国生物多样性长期监测和研究提供了良好的平台条件。其中, 以激光雷达技术为核心的近地面遥感平台, 作为Sino BON综合监测与管理中心的重要组成部分, 已研发形成了较为成熟的软、硬件技术体系, 可以提供林下地形建模, 林分高度、林分表面结构, 林窗或内部分界线, 郁闭度动态, 植被群落划分、群落内部精细空间结构, 单木高度与胸径, 冠层形态、周长和盖度, 物种识别, 亚米级三维景观图等数字产品, 从而能够为国家相关部门和研究单位开展多种时空尺度的生物多样性监测、评价和保护工作提供精准、高效的技术支持。本文首先介绍了遥感技术在生物多样性研究中的应用发展历史及最新趋势。然后在生物多样性遥感监测直接和间接两种方法研究进展基础之上, 总结了从遥感数据中可提取的重要生物多样性指标, 以及选择不同类型遥感数据源时需要考虑的时空尺度信息。在详细阐述NEON、CEOS、GEO BON等国际合作组织推动遥感技术开展生物多样性监测的过程中指明: 以无人机为代表的近地面遥感平台具有机动灵活、高效低廉和高分辨率的特点, 可在卫星平台、载人航空平台和地面常规调查平台之间架构起生物多样性信息尺度推绎不可或缺的中间桥梁, 将是未来生物多样性监测的一个重要手段。最后, 文章指出: Sino BON近地面遥感平台的逐步建设完善将为我国生物多样性监测提供全方位的立体定量化信息, 在促进我国生物多样性监测网络向跨尺度等级动态系统监测、多源信息集成、智能决策与服务的平台方向发展意义重大。     

基于不同光谱指数的植被物候期遥感监测差异

植被物候是陆地生态系统响应气候和环境变化的一项综合性指标.遥感光谱已经被广泛用于提取植被物候期,但遥感提取的物候期与站点观测差别很大,其物理意义尚不明确.本文选取中国东北部的一景MODIS数据(2000—2014年),分析了基于红波段和近红外波段的归一化差值植被指数(NDVI)和简单比植被指数(SR)提取的植被生长季起始期(SOS)和结束期(EOS)的差异.结果表明:两者的物候期存在显著差别,基于NDVI提取的SOS比SR提取的SOS平均早18.9 d,基于NDVI提取的EOS比SR提取的EOS平均晚19.0 d,NDVI得到的生长季长度更长.基于NDVI和SR提取的物候期的年际变化也存在显著差别,超过20%的像元SOS和EOS甚至表现出相反的年际变化趋势.上述差异与两种植被指数自身的季节曲线特征和抗噪性差异有关.NDVI与SR观测数据来源完全一致,仅数学表达形式不同,提取的物候期结果却存在显著差异.说明遥感监测的植被物候期高度依赖于植被指数的数学表达形式,如何建立可靠的植被物候期遥感提取方法仍需进一步研究.     

不同林分郁闭度与遥感数据的相关性

林分郁闭度与遥感数据的相关性分析是郁闭度遥感估算的基础,郁闭度遥感是林业遥感的重要方向。以四川省石棉县为例,就不同林分探讨了其郁闭度与陆地资源卫星专题制图仪LANDSAT Thematic Mapper(TM,包括其波段1至7,分别表示为TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM6和TM7)数据之间的相关性及其受地形校正的影响。建立了地形数据库和基于1994年调查数据的森林资源数据库;对1994年6月26日成像的LANDSAT TM数据进行了几何校正,并与森林资源数据库配准;分别利用Lambert Cosine Correction(LCC)模型和Sun Canopy Sensor(SCS)模型对TM数据进行地形校正,生成TM-LCC和TM-SCS数据;将TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据分别与森林资源数据叠加统计,得到各小班TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据的均值和标准差,并将其添入数据库中,选取标准差较小的小班共1194个作为样本。按优势树种将样本层化为8个林分层,分别计算其郁闭度与TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据间的相关系数,并分析其在不同林分不同波段上的差异及其受地形校正的影响。研究表明:铁杉、冷杉和云杉等林分郁闭度与TM部分波段数据的相关性在0.01的水平上均为显著;而桦木、栎类、桤木、软阔类和云南松等林分郁闭度与TM数据的相关性在0.05的水平上均不显著;TM的LCC校正提高了冷杉、铁杉和软阔等林分郁闭度与TM4和TM5的相关性,TM的LCC校正还提高了软阔类林分郁闭度与TM7的相关性,TM的SCS校正提高了冷杉林分郁闭度与TM4和TM5的相关性,且在0.01的水平上均为显著。TM的LCC和SCS校正未能明显提高桦木、栎类、桤木、云南松和云杉等林分郁闭度与TM数据的相关性。该研究对林分郁闭度遥感具有一定的科学意义和应用价值。     

Allometric equations for integrating remote sensing imagery into forest monitoring programmes

Remote sensing is revolutionizing the way we study forests, and recent technological advances mean we are now able – for the first time – to identify and measure the crown dimensions of individual trees from airborne imagery. Yet to make full use of these data for quantifying forest carbon stocks and dynamics, a new generation of allometric tools which have tree height and crown size at their centre are needed. Here, we compile a global database of 108753 trees for which stem diameter, height and crown diameter have all been measured, including 2395 trees harvested to measure aboveground biomass. Using this database, we develop general allometric models for estimating both the diameter and aboveground biomass of trees from attributes which can be remotely sensed – specifically height and crown diameter. We show that tree height and crown diameter jointly quantify the aboveground biomass of individual trees and find that a single equation predicts stem diameter from these two variables across the world's forests. These new allometric models provide an intuitive way of integrating remote sensing imagery into large‐scale forest monitoring programmes and will be of key importance for parameterizing the next generation of dynamic vegetation models.     

基于多源遥感的红树林监测

红树林是生长在热带以及亚热带海岸潮间带上的生态群落, 其生产力高, 固碳能力强, 对保持海岸带生物多样性具有十分重要的价值。本文介绍了利用多源遥感数据监测红树林的一些主要研究内容, 分为3个方面: (1)在时空模式研究方面, 利用高空间分辨率影像像素和对象结合的方法对红树林树种进行分类以及利用Landsat影像对红树林进行动态变化监测并分析其驱动因素; (2)在结构参数研究方面, 利用无人机多光谱数据及地面激光雷达数据对红树林叶面积指数进行反演; (3)在生理生化参数研究方面, 探讨了红树林叶绿素含量对淹没状况的响应、互花米草(Spartina alterniflora)入侵是否影响红树林光能利用率, 以及光化学反射指数(photochemical reflectance index, PRI)与光能利用率(light use efficiency, LUE)的关系。上述系列研究为提取红树林相关信息要素时如何选择合适的分析方法提供了有力的参考, 强调了遥感在研究红树林时空模式, 提取结构参数和生物生化参数监测的有效性, 从而更好地促进红树林生态系统的生物多样性保育工作。     

Application of remote sensing techniques for water quality monitoring

A detailed study and experimental work performed to establish the properties of multispectral remote sensing techniques as applied to the monitoring of water quality, is hihhly desirable since direct synoptic field measurements concerning the quantity and type of pollutants in water is not possible at present.The multispectral characteristics of the signal received from water are a function of hydrological, biological and chemical characteristics of water, and the physical properties of the remote sensor related environment. Spectral data encompassing of the spectral region 0.36 m and 2.36 m showed that the detectibility of water pollutants, using spectral signatures in the 0.4 to 0.9 m range, is promising and feasible.     

利用高光谱遥感预测小麦籽粒蛋白质产量

2003-2006年连续3年采用不同小麦品种在不同施氮水平下进行大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株氮素含量.根据特征光谱参数-叶片氮素营养-籽粒蛋白质产量这一技术路径,以叶片氮素营养为连接点将模型链接,建立基于开花期高光谱参数的小麦籽粒蛋白质产量预报模型.结果表明:开花期叶片氮含量、氮积累量以及花后叶片氮转运量均能够较好地反映成熟期籽粒蛋白质产量状况;对叶片氮含量和氮积累量的光谱反演,在不同品种、氮素水平和年度间可以使用统一的光谱参数,其中利用红边位置(REPle)和修正型ND705(mND705)可以较好表达叶片氮含量的动态变化,以红蓝边面积比(SDr/SDb)和742nm处一阶微分(FD742)为变量建立叶片氮积累量监测模型效果较好;经独立试验数据的检验表明,以参数REPle、SDr/SDb和FD742为变量建立成熟期籽粒蛋白质产量预报模型均给出理想的检验结果,模型测试精度R2分别为0.854、0.803和0.795,相对误差RE分别为16.4%、18.2%和14.9%;利用开花期关键特征光谱指数可以有效地评价小麦成熟期籽粒蛋白质产量状况.     

遥感技术在大亚湾区域土地利用类型监测中的应用

文章综合利用了Landsat系列卫星不同传感器(MSS、TM、ETM )的遥感资料对1979至2004年20多年间的大亚湾周边的植被陆地、非植被陆地以及水域等土地利用类型的相关变化进行了定量监测与评估。遥感监测结果表明,在过去的二十多年间,大亚湾周边植被覆盖总体保持相对稳定,但非植被陆地由1991年的5.1%左右上升到2004年的10.5%左右,水体面积也相应降低了5%左右,表现出“人进水退”的总体变化格局,该变化特征与该区域过去的环境政策、经济活动发展历程有关。通过将人类对区域环境影响的方式、力度和土地利用类型的变化建立一种对应关系,可以预测以后的开发建设活动对土地利用类型的影响,并应用到区域环境影响评价中去。     

Pantropical dynamics of 'intact' rain forest canopy texture

Aside from deforestation and selective logging, mature tropical rain forests appear to be in a state of near‐term flux. At plot scales over a 20‐year period, forest inventory data (representing areas < 750 ha) have shown stands to be accumulating above‐ground biomass pantropically while displaying signs of increasing turnover. To assess whether or not such disequilibrium is manifest at broader spatial scales (i.e. coarser grain sizes and larger extents), we performed a change detection analysis of landscape texture (i.e. the organization of reflective properties), in satellite images of closed‐canopy tropical rain forests considered to be anthropically undisturbed. Here we show that fractal properties of pixel spectral values depicting low and high levels of photosynthetic activity underwent significant shifts from the 1970s to the 1980s. Following expectations for aggrading forests, canopy texture became more random throughout the tropics. Although subject to periodic disturbance events such as natural exogenic perturbations and/or synchronous die‐off, which should produce no consistent trend, these forested landscapes across the globe exhibited similar dynamics at fine temporal (decadal) intervals. Such biophysical changes (representing areas > 1000 000 ha) directly affect atmospheric boundary layer conditions and could have implications with respect to biodiversity and carbon cycling in these systems.