12遥感和生态过程模型相结合方法
基于生态过程模型和森林清查数据的森林生长量估算对比研究
关键词 ：Ｂ ｏ ｒ ｅ ａ ｌ Ｅ ｃ ｏ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｙ ｔ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ （ Ｂ Ｅ Ｐ Ｓ ） 模 型 ；森林 清查数 据 ；群落生长量 ；乔木层生长量 中图分类 号 ：￥ ７ １ ８ ． ５ 文献标志码 ：Ａ 文章 编号 ：１ ６ ７ ４ ． ５ ９ ０ ６（ ２ ０ １ ３）１ ０ ． １ ６ ４ 模 型－ Ｂ ｏ ｒ ｅ ａ ｌ Ｅ ｃ ｏ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｏ ｒ （ Ｂ Ｅ Ｐ Ｓ ） 、 ２ ０ ０ １ ． ２ ０ ０ ６ 年 国家森林资源连续清查数 据 （ 一类清查 一 样 地尺度 ）和 ２ ０ ０ ３ － ２ ０ ０ ９年森林资源规划设计调查数据 （ 二类调查 ． 区域 尺度 ），分别计算江西省吉安市 的森 林生态系统生 长量 ， 从 不同空间尺度和森林类型对 ３种数据源估算 的森林生 长量 进行 了分析 。结果表明 ， 样点尺度上 ， Ｂ Ｅ Ｐ Ｓ 模型模拟 的森林生 长量 （ ４ ． １ ８ Ｍｇ ・ ｈ ｍ－ ２ － ａ ） 低 于群落生长量 （ ５ ． ８ ６ Ｍｇ ・ ｈ ｍ－ ２ ・ ａ － ），与乔木层生长量 （ ４ ． ２ ９ Ｍｇ ． ｈ ｍ－ ２ ． ａ － ） 基本
生态环境学报 ２ ０ １ ３ ， ２ ２ （ １ ０ ） ： １ ６ ４ ７ ． １ ６ ５ ７
Ｅｃ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗｗ ． ｊ ｅ ｅ ｓ ｃ ｉ ． ｃ ｏ ｍ Ｅ － ｍａ ｉ ｌ ： ｅ ｄ ｉ ｔ ｏ ｒ ＠ｊ ｅ ｅ ｓ ｃ ｉ ． ｔ ｏ ｍ
遥感影像解译与生态环境监测中的结合
遥感影像解译与生态环境监测中的结合随着科技的飞速发展，遥感技术在生态环境监测中的应用越来越广泛。
遥感影像解译作为遥感技术的重要组成部分，为我们提供了获取地球表面信息的重要手段。
在生态环境监测中，遥感影像解译的结合使得我们能够更加全面、准确地了解和掌握生态环境的变化与特征。
一、遥感影像解译在生态环境监测中的重要性遥感影像解译是通过对卫星、航空等遥感影像进行解析和分析，获取地表覆盖信息和环境特征的过程。
这项技术有效地弥补了人类观测的局限性，能够提供大范围、高分辨率、多时间尺度的遥感数据。
在生态环境监测中，遥感影像解译可以帮助我们实时了解自然生态系统的演变过程，监测土地利用变化、植被覆盖状况、水资源分布等关键信息，为环境保护和资源管理提供科学依据。
二、遥感影像解译技术的应用案例1. 土地利用变化监测通过遥感影像解译，我们可以了解土地利用类型及其变化情况，进而评估土地资源的合理利用程度。
例如，在城市化过程中，通过解译历史影像和当前影像，可以分析土地利用变化的速度、方向和影响因素，为城市规划和土地资源管理提供决策依据。
2. 植被监测和评估遥感影像解译可以帮助我们监测植被覆盖状况，及时掌握植被的分布与演变。
通过对不同遥感波段的反射率进行解译，可以获得植被指数，进而评估植被健康状况和生物量。
这对于保护生物多样性、监测森林覆盖变化以及预测植被的生态功能具有重要意义。
3. 水资源监测遥感影像解译技术也可以应用于水资源监测。
通过分析遥感影像中的水体分布、水质状况和水体演变趋势，可以及时发现污染源、预测水位变化，为水资源管理和环境保护提供科学支持。
三、遥感影像解译在生态环境监测中的优势与挑战1. 优势遥感影像解译具有覆盖范围广、时空分辨率高、成本相对较低等优势。
相比于传统的野外监测方法，遥感技术可以快速获取大面积、高精度的地表信息。
同时，遥感数据的数字化和存储使得处理和分析更加方便，为决策者提供及时可靠的数据支持。
2. 挑战然而，遥感影像解译在生态环境监测中仍面临一些挑战。
森林生物量遥感估算方法分析
森林生物量遥感估算方法分析近些年来，随着人类活动日益频繁，全球森林面积锐减，大量使用化石燃料，由此导致的温室效应等环境问题等全球环境问题。
所以，全球碳循环问题日渐成为全球环境变化究领域的热点问题，其中森林生态系统碳循环又是全球碳循环中受人类活动影响最强烈的部分。
因此，为了正确评价森林在全球碳平衡中所发挥的作用，森林生物量作为有效衡量森林生态系统生产力、生态系统结构功能的重要指标，其研究正日益成为人们关注的重点。
随着航天遥感技术应用技术的提高，利用卫星影像特征判读数据与地面实测数据建立数学模型，进行森林资源调查己越来越被人们所认识和应用。
需要注意的是，在对森林生物量进行估算时，模型的恰当选择是关键问题，因为它直接影响了森林生物量的估算精度。
2.基于遥感技术的森林生物量估算方法分析2.1基于遥感技术的森林生物量估算方法的机理分析生物量是指在一定时间内，单位面积内所含的一个或多个生物种组成的群落中所有生物有机体的总干物质的质量。
森林生物量包括乔木层生物量、活地被物层生物量以及动物和微生物生物量3个部分。
目前，对生物量研究的途径主要有三种：依据呼吸作用释放二氧化碳的变化的方法；依据监测光合作用的方法；依据对生物现存量来进行研究的方法。
植物遥感基于对植物叶片和冠层光谱特征的了解，所以要清楚植物叶片结构和植被结构。
从植物遥感—植物与光（辐射）的相互作用出发，叶片的大小、形状、结构以及叶绿素含量同植被结构一样，随着植物的种属、生长时期及分布的改变而变化的。
从植被光谱特征来看，近红外区的反射主要受叶片的叶腔结构控制；在叶片的光合作用过程中，叶绿素主要吸收可见光中的蓝光、红光以及少部分绿光；植物的发射特征主要表现在热红外和微波普段。
由于随着植物的生长发育的变化，其叶腔结构、细胞叶绿素含量和水分含量均会随之变化，导致叶片的光谱反应也发生相关变化。
因此，通过对这些现象及其相应的光谱特征变化的研究和多种光谱特征值的合理组合，可有效的进行植物与非植物的区分、不同植被类型的识别、植物长势监测以及植被生物量估算等研究。
城市生态环境规划的技术手段与方法
城市生态环境规划的技术手段与方法引言随着城市化进程的加速推进，城市生态环境问题日益突出。
为了实现可持续发展，城市生态环境规划成为了当今社会亟需解决的重要问题。
本文将探讨城市生态环境规划的技术手段与方法，以期为城市规划者和决策者提供参考。
一、遥感技术在城市生态环境规划中的应用遥感技术是一种通过卫星、航空器等远距离获取地面信息的技术手段。
在城市生态环境规划中，遥感技术可以提供大量的空间数据，用于分析城市土地利用、植被覆盖、水资源分布等方面的情况。
通过遥感图像的解译和分析，可以准确评估城市生态环境的现状和变化趋势，为规划者提供科学依据。
二、地理信息系统在城市生态环境规划中的应用地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的信息处理系统。
在城市生态环境规划中，GIS可以将各种环境要素的数据进行集成和分析，帮助规划者了解城市生态环境的整体状况。
通过GIS的空间分析功能，可以确定城市生态环境的脆弱区域和敏感区域，为规划者提供有针对性的保护措施。
三、生态模型在城市生态环境规划中的应用生态模型是一种通过模拟和预测生态系统的变化来评估人类活动对生态环境的影响的方法。
在城市生态环境规划中，生态模型可以帮助规划者预测城市发展对生态环境的影响，并提出相应的调控措施。
例如，通过建立城市水循环模型，可以评估城市水资源的供需状况，为城市水资源管理提供科学依据。
四、生态网络在城市生态环境规划中的应用生态网络是指通过建立生态廊道、生态节点等连接要素，构建起城市生态系统的连续性和完整性。
在城市生态环境规划中，生态网络可以帮助规划者保护和恢复城市的生态系统功能。
通过建立生态廊道，可以促进城市植物和动物的迁移和繁衍，增加城市的生物多样性。
通过建立生态节点，可以提供城市居民的休闲和娱乐场所，改善城市居住环境。
五、生态评估在城市生态环境规划中的应用生态评估是一种对生态环境进行综合评价的方法。
生态系统服务评估的遥感方法
生态系统服务评估的遥感方法在当今社会，随着人类活动对地球生态系统的影响日益显著，了解和评估生态系统所提供的服务变得至关重要。
生态系统服务是指生态系统为人类提供的各种惠益，如水源涵养、土壤保持、气候调节、生物多样性维持等。
而遥感技术的出现，为生态系统服务的评估提供了强大而有效的手段。
遥感，简单来说，就是在不直接接触目标物体的情况下，通过传感器获取其信息的技术。
它就像是我们从高空俯瞰地球的“眼睛”，能够大范围、快速地收集地球表面的各种数据。
那么，遥感是如何在生态系统服务评估中发挥作用的呢？首先，在评估植被的生态功能方面，遥感技术大显身手。
通过不同的遥感传感器，我们可以获取植被的覆盖度、类型、生长状况等信息。
例如，利用高分辨率的光学遥感影像，能够清晰地分辨出不同类型的植被，如森林、草地、农田等。
而通过植被指数，如归一化植被指数（NDVI），可以定量地反映植被的生长状况和覆盖程度。
这些信息对于评估生态系统的碳储存、氧气生产等服务具有重要意义。
在水资源管理和评估中，遥感同样不可或缺。
比如，通过雷达遥感可以监测地表水体的范围和变化，了解河流、湖泊的水位动态。
同时，利用遥感数据还能评估土壤的水分含量，这对于农业灌溉和水资源的合理分配至关重要。
对于土壤保持服务的评估，遥感也能提供关键的数据支持。
通过分析地形、植被覆盖等信息，可以预测土壤侵蚀的风险区域。
而且，结合长时间序列的遥感数据，能够观察到土壤侵蚀的变化趋势，为制定相应的保护措施提供依据。
在生物多样性评估方面，遥感虽然不能直接观测到物种的种类和数量，但可以通过间接的方式提供有价值的信息。
比如，通过分析栖息地的完整性和连通性，为生物多样性的保护和管理提供决策支持。
然而，利用遥感技术进行生态系统服务评估并非一帆风顺，也面临着一些挑战。
数据的质量和准确性就是一个关键问题。
不同的遥感传感器和数据来源可能会导致数据的不一致性和误差。
而且，遥感数据的解译和分析需要专业的知识和技能，这对于研究人员来说是一个不小的挑战。
基于遥感的生态环境影响评估方法研究
基于遥感的生态环境影响评估方法研究一、引言生态环境是人类生存和发展的基础，对其进行准确的评估和监测至关重要。
随着科技的不断进步，遥感技术因其能够提供大范围、多时相、多光谱的数据，成为了生态环境影响评估的重要手段。
二、遥感技术在生态环境评估中的应用原理遥感技术主要通过传感器接收来自地球表面物体反射或发射的电磁波信息，进而获取相关数据。
这些数据包括但不限于地表植被覆盖度、土地利用类型、水体分布、土壤湿度等。
通过对不同波段电磁波的分析，可以提取出与生态环境相关的各种参数。
例如，近红外波段对于植被的监测非常有效，能够反映植被的生长状况和覆盖程度；而热红外波段则可以用于监测地表温度，从而了解城市热岛效应等问题。
三、基于遥感的生态环境影响评估的数据获取与处理（一）数据获取目前，常用的遥感数据源包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感数据具有覆盖范围广、重访周期短等优点，如 Landsat 系列、MODIS 等。
航空遥感则具有更高的空间分辨率，适用于小范围、高精度的监测。
在获取数据时，需要根据评估的目标和范围选择合适的数据源，并考虑数据的时间序列和质量。
（二）数据预处理获取到的原始遥感数据往往需要进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
辐射校正用于消除传感器自身和大气等因素对辐射能量的影响，使得不同时间和地点获取的数据具有可比性。
几何校正则是将图像中的像元坐标与实际地理坐标对应起来，保证数据的空间准确性。
大气校正用于消除大气对电磁波的散射和吸收作用，获取地表真实的反射率或辐射值。
四、基于遥感的生态环境指标提取（一）植被指数植被指数是评估植被生长状况和覆盖度的重要指标，常见的有归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
NDVI 通过计算近红外波段和红光波段的反射率差异来反映植被的生长状况，值越大表示植被越茂盛。
（二）土地利用分类利用遥感数据可以对土地利用类型进行分类，如耕地、林地、草地、建设用地等。
如何利用遥感技术进行自然资源调查和生态环境评估的关键步骤和数据处理方法
如何利用遥感技术进行自然资源调查和生态环境评估的关键步骤和数据处理方法遥感技术是一种通过在空中或卫星上获取图像数据的技术。
它可以广泛应用于自然资源调查和生态环境评估，为我们提供丰富的信息，帮助我们更好地了解和保护环境。
在这篇文章中，我将介绍遥感技术在自然资源调查和生态环境评估中的关键步骤和数据处理方法。
遥感技术的关键步骤可分为影像获取、预处理、信息提取和结果分析四个阶段。
首先是影像获取，可以通过卫星或航空器获取高分辨率的遥感图像。
这些图像可以提供地表不同物质的反射率、温度、湿度等信息。
接下来是预处理阶段，主要包括去噪、大气校正、几何纠正等步骤，以确保获取到的图像数据准确可靠。
在信息提取阶段，我们可以利用遥感图像中的各种信息来推断地表的类型、覆盖度、物质含量等。
最后，在结果分析阶段，我们可以将提取的信息与其他数据进行对比分析，得出相应的结论。
在遥感技术中，数据处理是非常重要的一环。
常用的数据处理方法包括图像分类、变化检测和几何校正。
图像分类是将遥感图像中的像素分为不同的类别的过程，如水体、植被、建筑等。
常见的分类方法包括最大似然法、支持向量机和神经网络。
变化检测是通过比较两个或多个时期的遥感图像，来检测地表在这段时间内的变化情况。
几何校正是为了消除图像中由于卫星或航空器的运动、大气层折射等因素引起的几何畸变，使得图像能够在空间上精确对应。
自然资源调查和生态环境评估是遥感技术的重要应用领域之一。
通过遥感图像，我们可以获得大量有关自然资源和生态环境的信息，如植被类型和覆盖度、土地利用和土地覆盖变化、水体的分布和变化等。
这些信息对于制定科学合理的资源保护和环境管理政策具有重要意义。
在自然资源调查中，我们可以利用遥感技术来获取土地利用和土地覆盖的信息。
通过对遥感图像进行分类，可以得到不同类别的土地利用类型，如农田、林地、建筑等。
同时，可以利用遥感图像的变化检测方法，监测土地利用的变化情况，比如农田面积的变化、城市扩张的情况等。
生物多样性和生态平衡的研究方法
生物多样性和生态平衡的研究方法生物多样性是指各式各样生命在地球上的分布与存在状态，是地球上最宝贵的自然财富。
生态平衡则指生物之间、生物与环境之间的稳定状态，是生物多样性的最基本保障。
在当今人类活动不断扰乱生物多样性和生态平衡的背景下，保护生物多样性、维护生态平衡就成为我们面对的重大任务。
而如何科学研究生物多样性和生态平衡，更是至关重要。
1.生态调查法生态调查法是评估野生动植物资源种类、数量和分布的一种常规手段。
它基于运用生态统计的基本原理，通过将实地观测与数学模型相结合，对生态系统内关键物种进行普查，再判断物种的稳定性和数量的多少，最后评估资源的利用价值和养护需求。
2.遥感法遥感法是指运用地球物理、地表学和遥感技术等手段，通过对地球表面太阳反射、辐射和发射的电磁波进行探测，获取地球表面上某些自然种群、环境信息的标准化技术和管理方法。
它的优点是不受气候条件、地理位置和时间的限制，能够对其周期变化及实时动态性进行精准测量。
3.计算机模拟法计算机模拟法是指依靠计算机数学模型等工具对不同生态系统、动植物群体进行模拟，证实研究过程的正确性，并预测所研究的生态系统在不同干扰条件下可能出现的稳定状态变化及动态进程。
计算机位于虚拟生态系统开发的中心，结合模拟实验数据及生态原理，可以用来预测生态系统种群的演化、物种互动和能源循环等等。
4.人工干预法人工干预法是指将现实中某些生态系统人工调整、守护，使之回归自然平衡稳定状态的一种比较保守的生态修复手段。
它能有效避免因环境污染及外部干扰而破坏生态平衡的发生。
同时也可以通过提高物种适应性、优化生态依据与促进饮食涵盖等手段修平衡飞速受挫的生态系统。
综上，生物多样性和生态平衡的研究方法是多样的，每一种方法都有其优缺点。
重要的是要根据目标，结合实际情况，选择适当的方法和工具，为保护生物多样性、维护生态平衡提供科学依据。
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12遥感和生态过程模型相结合方法
遥感和生态过程模型相结合方法：从时空尺度范围讲，有许多遥感数据和生态过程模
型结合的方法：“强制”策略：利用遥感数据估算驱动生态过程模型所需的变量；“标准”策略：利用遥感数据监测、验证或修正生态过程模型的预测值；“同化”策略：利用遥感数据
更新或调整生态过程模型的预测值；利用生态过程模型分析、理解遥感数据。
假如冠层辐射传输模型与生态模型结合，可以比较预测冠层反射率和遥感反演的地表反射率。
假如还与大气辐射传输模型结合，就可以将云顶反射率或者植被指数与遥感直接观测数据进行比较。
反照率是指地表在太阳辐射的影响下，反射辐射通量与入射辐射通量的比值。
它与反射率的概念是有区别的，反射率是指某一波段向一定方向的反射，因而反照率是反射率在所有
方向上的积分。
它是反演很多地表参数的重要变量，反映了地表对太阳辐射的吸收能力。
遥感数据同化限制生态过程模型：直接插值：如遥感数据可用就替换模型形态参数，只有在对作物长期进行定期观测时，该方法才有效，这种方法叫做“更新”。
更先进的方法是
调整模型初始条件去适应大范围的观测数据，这些数据可能是反演值（如LAI），也可能是直接测量结果（如TOA反射率），与前面讨论的再初始化和再参数化有关。
再初始化尽可能
使得在模型与观测误差最小条件下，初始化变量值。
再参数化调整模型参数，但不调整变量，
除此之外，再参数化与初始化较为相似。
再参数化较初始条件参数更多，且需要迭代数值算法，以便从多个解中找到“最优”解，但这种方法不能确保找到正确参数组。
同化方法的优势在于可以了解各变量对模型系统的敏感性，并估计不确定性。
愆恥不「|主态过和核型袒略
3楼型洞带
殆应过程覘翌
生态变:联轴LA1 脸瞟字川
如枇轉曲数
比较
楼型
图1乱3 逮磁与広态过権模型納合：策略3 --------------------------------- 遥感产晶的同化作
月J G生态过涯棋型
遥感数据辅助分析理解生态模型：用生态模型来限定、验证或理解遥感数据，用生态模
型辅助遥感数据分析，有两个途径：一、生态模型可用来制约反射率模型的反演；二、生态模型可用来评估遥感数据的预测或判断能力。
基于当地气候和土壤，生态模型可以提供初始
化参数，需要调整生态模型并设立长期的监测站来反演实验方法，大多数反演方法是基于遥
感光谱和角度信号，生态模型可以为反演提供时间维上的有用信息。
对遥感观测数据和算法
的严格评估。
应用遥感从机理出发进行“胁迫”探测的方法必须考虑与当地情况的关系。
当地一定的天气、水文和土壤情况下，用一系列机理模型：植物生理、污染途径、植被冠层的辐射传输模型，可以通过植物冠层的生理行为来严格监测植物对不同污染情景的遥感反应。
通过比较观测的生物物理量（LAI、叶绿素）与无污染时用生理模型预测的数值来实现对
“
胁
迫”的描述。
农业应用：遥感与精准农业。
农民的管理决策：战略决策-长期问题（
10年以上），农 场经营系统（混合型的、有机的或一体化的） ；战术决策考虑中长期问题（2〜5年），如农 作物轮作；措施决策考虑短期在生长期以天为单位的问题，
包括管理措施的选择和计时， 如
种值、收割、肥料应用以及作物保护措施。
植被条件指数VCI … NDVL-DNVU
» 门 曲=NDVU, - NtSVC （ ?
其中,NDVU 与NDVI 11WX 为雜个时间序列的最小和绘大KDV1值。
址箜丄些的圭型
［ 理童迺辿^少地理和生态变量跑勲也如气显土壞、植襖类辱地形，甸十因天气条件西 引起的NIWI 信号改变（Kc^fm , 1997几
TCI :利用AVHRR 热红外数据反演的地表温度
T 归一化生成温度条件指数。
作物缺水指数（CWSI ）与归一化温度差值指数（NDTI ）,利用白天冠层温度的监测方 法，作物缺
水指数。
CWSI 值为0时为没有水分胁迫；值为 1时代表最大的水分胁迫，水分胁迫与特定作物 的（产量与质量）有关。
数（TCI ） 冠层吸收光合有效辐射（APAR ）
通过遥感估计作物吸收的 PAR 。
作物生长是PAR （APAR ）积累的结果，地上总的生物 量与每天APAR 的积分相关
农作物生长机理模型： 传统意义上的作物模拟模型是基于点的模型，
它只是一个有限空 间而不是一个区域来预测一种植物生长和发育。
作物模拟模型的大多数输入数据也是基于点 的，如一个气象台的天气数据， 一个垂直剖面获取的土壤信息。
对小地块来说确定模型参数 相对容易，大尺度地块时就存在很多问题了。
TM 影像中反演得到LAI ,然后利用反演得到 LAI 来估计生长过程的初始 LAI 值，决定 了冠层特征和产量。
(13. 2) TCI,匸寻二*
i nW ：直 .
甘中T 与丁是鉴牛时间序列示环蔽较「•燥的地豐豐豎$
S^i/MVC ；和TCI 两个指数的线性组合产生一个碱更有诙指数。
K 沖（仙〕建议每个指数的权重为汽—工“g 曲用机闿水的需訣
(13.3)
=爵盏 层与大气温度差的最大值【无蒸 诙与大气温度差叽水分翥翥碍矍筵 瓷通苗新厂殛祈稻丽E 的成本。
... .7-^77^11辱期CW5I 詮历亦申£牡沁™ 其中,是作物冠层与大气温度之间的差异'
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■亠 腾作物）上「： 胁迫;值为丄邑遇郵业述逊里㈣ 、 特定作物而
定，还需考虑其他困塞如忒分胁追困y
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