森林植被净初级生产力遥感估算研究进展

森林植被净初级生产力(NPP)作为地表碳循环的重要组成部分,在全球变化及碳平衡中发挥着重要的作用。遥感技术在森林植被净初级生产力估算中具有较强的优势和巨大的潜力。文章从遥感估算森林植被净初级生产力的原理,遥感数据源的选择及估算模型的运用等方面阐述近年来遥感技术在森林植被净初级生产力估算领域的研究进展,并探讨目前存在的问题与对未来的展望。     

森林蓄积量定量遥感估测模型研究

采用印度遥感卫星数据,以云南省高黎贡山自然保护区阔叶林为主要研究对象,设置可能影响森林蓄积量估测的遥感信息因子和可通过GIS获取的因子为自变量,通过逐步回归分析的方法建立了研究区域阔叶林蓄积量估测模型.结合小班面积估测值,计算了各小班相应的蓄积量.     

香格里拉县植被净初级生产力遥感估算

采用2009年MODIS数据作为遥感信息源,结合香格里拉基础地理数据和云南省119个气象站点的气象数据,构建了一个NPP估算模型。利用遥感技术和地理信息系统技术,在ArcEngine二次开发技术的支持下,实现了香格里拉县2009年植被净初级生产力的估算研究。结果表明:(1)设计的NPP估算模型简单,参数少,易于理解和计算;(2)比较发现:2009年香格里拉县NPP估算结果可信。(3)分析香格里拉县2009年NPP的变化情况可得到以下结论:(a)香格里拉县2009年植被净初级生产力为413 g/m2,总体分布趋势是:建塘镇北部和格咱乡西部NPP基本在400~600 g/m2之间;香格里拉县中部、东南部、东北部、北部基本上在200~400 g/m2之间;东旺乡的上游村、跃进村、中心村、胜利村的NPP在0~200 g/m2之间。(b)从3月至10月的时间段里,香格里拉植被NPP可占全年的净初级生产力的82%,因此,可判定香格里拉县植被生长季为3月~10月。     

森林植被遥感分类研究进展与对策

遥感分类是遥感应用中的主要问题之一,分类的精度直接影响遥感数据的应用水平和实用价值。本文概述了遥感分类的方法,综述了森林植被遥感分类研究的国内外进展,在此基础上分析了森林植被遥感分类存在的问题,提出了发展对策,指出基于知识的人工智能技术和高光谱技术是森林植被遥感分类未来的发展趋势。     

四川森林植被遥感识别最佳时相的选择

概述了农作物、植被调查与分析中利用遥感技术的最佳时相的选择,分析了四川森林植被的特点及其遥感干扰信息农作物、草地、其他因子的物候特点.根据影响遥感时相选择的平台、太阳高度角和代表光谱等因素,针对四川不同地区森林植被遥感识别的特点,按照5个区域提出了四川森林植被遥感识别的最佳时期.     

植被信息提取和森林动态变化的遥感研究概况

本文综述了植被信息提取和森林动态变化的遥感研究概况。     

基于MODIS数据的山东省森林植被与水汽相关分析研究

以山东省森林为研究对象,利用MODIS的大气水汽产品、山东森林分布图等对大气水汽与森林植被的关系进行了研究,结果表明：水汽的变化很快,有明显的运动、传输过程;水汽含量的分布与当时的风速、风向、天气状况、地形等有着密切的联系;下午各地水汽含量差异不明显,夜间各地水汽含量比白天低;林区分布的对大气水汽含量的日变化影响不显著,下午森林对大气水汽的调节作用比较强。     

基于BP神经网络的森林植被遥感分类研究

如何解决多类别图像的识别并满足一定的精度,是遥感图像研究中的一个关键问题,具有十分重要的意义。本文使用Landsat7ETM+遥感数据和森林资源分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对森林植被进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于森林植被遥感图像分类其效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

森林蓄积量的遥感估测

探讨了在ＴＭ资料基础上用多元回归和编制林分数量化材积表两种方法进行蓄积估测的精度和效益，为遥感在森林二类调查中的应用提供了必要依据。     

内蒙古大兴安岭森林净初级生产力时空格局分析

目的 通过模型模拟分析内蒙古大兴安岭地区森林生产力时空分布格局及其驱动因子。 方法 利用优化率定后的生理生态过程模型Biome-BGC参数,模拟了内蒙古大兴安岭地区时间序列（2003—2012年）森林净初级生产力（NPP）。基于外业实测数据,在全区域尺度上进行NPP模拟结果验证。 结果 优化率定后的Biome-BGC模拟的该区森林NPP具有较高可靠性,实测数据验证 R2为0.81, RMSE 为48.73 g·m-2·a-1。2003—2012年间该区森林NPP为219.3~399.5 g·m-2·a-1,其中针叶林NPP为218.6~414.9 g·m-2·a-1、阔叶林为213.7~412.3 g·m-2·a-1、混交林为188.3~404.7 g·m-2·a-1。森林NPP与温度和太阳辐射的相关性较高（ R2分别为0.55和0.49）,与降水量和相对湿度的相关性较低。 结论 时间序列上该区森林NPP年平均值总体呈缓慢增长趋势;空间分布呈北高南低,东部偏低的特征。"天然林保护工程"的实施是该区森林NPP增加的主要因素,而火灾则降低了森林NPP,二者造成了该区NPP呈现时空差异;不同森林类型NPP差异主要受温度和太阳辐射的影响。     

基于MODIS的东北地区森林生物量研究

以辽宁、吉林和黑龙江三省为研究区,在2003年MODIS数据的支持下,借助Dong模型,系统分析了东北地区森林分布状况、森林生物量密度、空间分布格局及总量。研究区内森林具有很高的生物量,储藏着丰富的碳,覆盖率超过36%,平均生物量密度达80Mg/hm2,总量为2.34×109Mg;总体呈现由长白山林区向大兴安岭和松辽平原递减的趋势。研究结果表明,遥感方法为区域尺度森林生物量的适时监测提供了有效途径。     

基于3-PGS模型的中国陆地植被NPP格局

利用光能利用效率模型(3-PGS)估算2003-2007年中国陆地植被NPP,并分析不同气候类型和植被类型的时空分布特征.结果表明:2003-2007年中国陆地植被NPP年均总量为2.98 PgC,NPP年均值约为315.99gC·m-2a-1;中国陆地植被NPP的主要分布特点为沿水热梯度从东向西、从南向北递减,以海南中南部的热带林最高,而高原气候区最低;全国植被NPP季节变化明显,不同气候区植被NPP均在7或8月达到峰值,12月或1月降至全年最低.     

湖州市森林植被净初级生产力研究

基于30 m分辨率的2018年Landsat数据、气象数据和森林资源年度监测小班数据等资料,考虑最大光能利用率在不同森林类型中的差异,采用CASA模型对浙江省湖州市的森林植被净初级生产力(NPP)进行估算,分析其空间分布特征,对估算结果进行精度检验,并与其他学者的NPP测算值进行结果对比.结果表明:(1)湖州市森林植被...     

WebGIS下的黑龙江省植被NPP碳汇分析系统

净初级生产力是生态系统碳汇、生态系统调节过程的主要因子之一,对生态系统碳汇的研究具有重要意义。本文以黑龙江省的13个地区气象观测站1952-2012年的气象数据（包括平均降水量、平均温度、陆地表面所获得的净辐射量等）为数据源,以Miami、Thornthwaite、Chikugo和朱志辉4个模型分别计算黑龙江省植被初级生产力（NPP）值。同时,采用富客户端技术（RIA）,构建黑龙江省植被NPP碳汇分析系统。该系统可实现地图基本操作功能、查询分析、统计分析、NPP值渲染和在线计算NPP值等功能,实现了资源和信息的共享,可为政府决策部门提供一种可视化、操作便利、直观反映结果和友好交互式的决策辅助工具。     

青藏高原植被净初级生产力及其对气候变化的响应

论述了青藏高原植被净初级生产力(NPP)的空间分布和时间变化动态,以及NPP与气候因子的关系和对未来气候变化的响应。总结出了以下结论:①青藏高原年均NPP为0.3Pg Ca-1,由东南向西北逐渐递减,与该地区的水热条件和植被类型的地带性分异规律一致;②近年来,青藏高原的植被生产力在波动中呈上升趋势,年增加速率约为0.7%;③温度是影响青藏高原生物生长的主导因子,青藏高原净初级生产力随着气温和降水的增加而增加;④未来气候变化影响青藏高原植被NPP,在IPCC预测的B1、A1B和A2气候变化情景下,青藏高原的NPP均呈增加的趋势。     

基于C-FIX模型的黑龙江省森林植被净初级生产力遥感估算

以黑龙江省森林资源为研究对象,利用ETM+、DEM和气象数据等资料,以C-FIX模型为基础,估算黑龙江省2000年5—9月的森林植被NPP,并将估算结果与MODIS的NPP产品进行对比分析。结果表明:5—9月林地总NPP为69.75×1012gC,最大值出现在6月,占5—9月NPP总量的27.23%,6—8月是NPP的主要积累月份;有林地NPP占林地总量的87.44%,灌木林地占10.41%,疏林地占1.63%,其他林地占0.52%;MODIS的NPP产品与模型估算值之间的均方差根为17.12,模型模拟值误差为MODISNPP产品值的3.92%～5.85%,模型估算精度较高。     

荒漠区人工林NPP估算模型比较研究

利用LANDSAT8遥感影像数据、结合气象数据和野外调查数据,采用CASA模型、C-FIX模型和GLO-PEM模型,分别估算和分析了2014年墨玉县森林植被净初生产力时空分布特征,并进行验证和比较。结果表明:植被净初生产力空间分布差异比较明显,主要集中于研究区中部和东南部;CASA模型的NPP平均值为70gC·m~(-2)、C-FIX模型的为56C·m~(-2),GLO-PEM模型的为28C·m~(-2),其中CASA模型模拟结果最接近于前人研究成果;通过实测值验证,各模型实测值和模拟值相当吻合,其中CASA模型的平均值最接近,相关系数R2=0.994 15,大部分样本点的误差小于5%。     

国家级森林资源遥感监测业务运行系统的设计

国家级森林资源遥感监测业务运行系统是在林区遥感影像高精度几何校正技术、林区地类信息的提取技术、森林类型、郁闭度和蓄积量信息的提取技术等关键技术进行攻关的基础上将森林资源遥感监测各环节工作进行集成的。通过此系统提供的遥感数据处理、森林分类判读、森林类型变化信息提取、遥感监测成果统计、地理信息分析与信息数据库管理等功能,充分发挥了遥感优势,达到了丰富监测信息,提高监测效率和工作效率的目的。     

陆地植被净初级生产力研究进展

气候变化背景下的植被净初级生产力变化一直是全球变化研究领域的重要内容之一。文中总结植被净初级生产力的主要研究方法,分析不同方法的优缺点,并介绍“3S”技术在植被净初级生产力研究中的应用,指出植被净初级生产力研究的发展趋势和亟待解决的科学问题。