- 2025-01-21 09:32:41生态系统遥感
- 生态系统遥感是利用遥感技术监测和分析生态系统状态、动态及与环境相互作用的一门科学。它结合卫星、无人机等多平台数据源，通过光谱分析、图像处理等手段，获取植被覆盖、生物量、物种分布、土地利用变化等信息。该技术能够大范围、快速、连续地观测生态系统，为生态资源管理、环境保护、气候变化研究等提供关键数据支持。生态系统遥感在生物多样性保护、森林监测、湿地评估等领域发挥着重要作用。
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生态系统遥感问答
- 2023-06-12 10:35:36转载 | 高光谱遥感数据处理系列（六）监督分类
- 高光谱遥感数据处理系列（六）非监督分类是一种面对数据本身的分类方法，与之相对应的：监督分类，则是面向先验知识的分类方法。监督分类是指给定已知类型的数据，通过建模的方式将这些数据与对应的类型建立映射关系，并将这种关系应用到未知类型的数据上的过程。如果每种类型用一个数字来表示，分类任务可以看做回归分析的一种特例。主界面分区ROI工具监督分类需要有已知类型的数据集作为先验知识进行训练，称为训练集。一般可以通过目视解译，或者实地样方调查的方式获取训练集。构建训练集的方法如下：在主菜单②工具栏中点击打开Region of Interest（ROI) Tool，进行兴趣区选取：ROI工具最基本的ROI选取过程如上图所示，首先选择①工具添加新的ROI范围，在②中调整ROI的名称和颜色，在③中选择绘制ROI的图形形状，④在图上绘制ROI，完成后右键Accept shape type。如果想要绘制带有空洞的图形，可以点击复选框⑤所示的Multi Part复选框，然后在影像上绘制两个叠加的图形，完成后右键 Accept。使用File可以进行ROI图层的读取与保存如果选取好了ROI可以使用Options可以利用对ROI本身进行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,计算离散度（Compute ROI Separability），或者使用对ROI范围内的图像进行统计（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI对图像进行裁剪。除了使用不同形状进行框选，还可以使用像元，自动区域生长，阈值选取等方式产生ROI。在ENVI的帮助文件中详细介绍了这些工具的使用方法。在主界面①菜单栏 Help 中打开-> 在左侧Contents选项卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，请读者自行查阅。监督分类在训练集选择完毕后就可以进行监督分类，ENVI中提供了多种监督分类的工具，包括：平行六面体（Parallelepiped）最 小距离（Minimum Distance）马氏距离（Mahalanobis Distance）最 大似然（Maximum Likelihood）神经网络（Neural Net）支持向量机（Support Vector Machine）波谱角（Spectral Angle Mapper）这里我们介绍两种监督分类方法，最 大似然法和波谱角方法。01最 大似然法在ENVI的帮助文件中详细介绍了各种分类方法的原理。在主界面①菜单栏 Help 中打开-> 在左侧Contents选项卡中Classification->Supervised Methods中，最 大似然法定义为:最 大似然分类假设每个波段中每个类别的统计数据呈正态分布，并计算给定像素属于特定类别的概率。每个像素被分配到具有最 高概率（即最 大似然）的类别。根据该定义，最 大似然法将每个类别投影到特定的分布上，分类问题被转化为分布相似性问题。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打开最 大似然分类工具。首先要选择进行训练的数据，需要强调的是，我们选择在上篇文中生成的主成分分析的结果进行分类，而不是影像本身，具体原因在上篇文章中有详细描述。分类结果如下所示：02波谱角方法光谱角映射器 (SAM) 是一种基于物理的光谱分类，它使用 n 维角度将像素与参考光谱进行匹配。该算法通过计算光谱之间的角度并将它们视为维数等于波段数的空间中的向量来确定两个光谱之间的光谱相似性。SAM 使用的端元光谱可以来自 ASCII 文件或光谱库，或者您可以直接从图像中提取它们（作为 ROI 平均光谱）。SAM 比较端元谱向量与 n 维空间中每个像素向量之间的角度。较小的角度代表与参考光谱更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打开光谱角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中导入选取的ROI，将上一步选取的ROI所在范围的光谱均值作为特定类别的标准光谱。SAM的本质是将分类问题转化为对比未知类别数据与标准光谱的余弦距离的问题。需要强调的是，我们选择主成分分析的结果进行分类，而不是影像本身，具体原因在上篇文章中有详细描述。分类结果如下所示：小结本文中我们介绍了两种监督分类的方法，相对于非监督分类，监督分类通过融入先验知识，提供了有明确类别的结果，这大大减少了进行后续处理的成本。但是对于遥感应用来说，获取地面真值的成本较高，通过目视解译的方式会不可避免地引入人为误差，给结果带来不确定性。正如上一篇文章提到，数据和特征决定了分类的上限，而分类的方法只能逼近这个上限。如何构建质量高、数量多的训练集，权衡成本是监督分类需要考虑的问题。
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- 2023-06-29 10:03:57报告分享 | 生态系统碳源碳汇立体监测方案及实践
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- 2023-06-26 14:04:54报告分享 | 生态系统碳源碳汇立体监测方案及实践
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- 2023-05-09 09:29:50Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统——森
- 在陆地生态系统中，森林是最 大的有机碳库，是陆地中重要的碳汇和碳源，因此了解森林生态系统在碳循环中的作用，对于研究陆气系统的碳循环乃至全 球碳循环都是一个基础，具有重要的意义。易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心最 新推出Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统，助力森林碳循环研究及应用。性能特点：8旋翼专业无人机遥感平台，搭载VNIR/NIR高光谱成像、机载PC及激光雷达可飞行作业20分钟以上，有效覆盖面积超10ha厘米级地面分辨率，50m高度高光谱成像地面分辨率达3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可达2cm50m高单样线飞行作业可自动采集形成宽度36m的样带高光谱成像大数据高密度三维点云，精确度2.5cm，最 高可达3次回波，50m飞行高度点云密度700pts/m2专业无人机遥感技术方案，同步获取高光谱与激光雷达数据，应用软件可直接得出近百种植被光谱反射指数、高密度三维点云、三维测量数据、分类点云、DTM等应用于大范围、多维度的森林遥感研究、碳循环研究、林木三维表型测量、植被资源调查、森林物种多样性研究、植被生物及非生物胁迫分析、环境及生态系统动态变化研究等案例一：森林碳库分布研究森林地上生物量（AGB）的估算对于碳循环建模和气候变化缓解方案的制定至关重要。来自意大利、美国和英国的研究人员将主动和被动传感器结合，其中被动型高光谱数据记录了潜在与森林生物量相关的冠层光谱信息，并将这些信息与主动型小型激光雷达获取的参数相结合，实现了在不同尺度上对森林生态系统的有机碳分布进行遥感计算。 研究区域位于塞拉利昂的戈拉雨林国家公园 (GRNP) 内，处于西非潮湿的上几内亚森林带的最西端，该地区的森林主要为湿润低地常绿林，部分地区主要为干燥低地常绿和半落叶林类型。图1.1 位于塞拉利昂和利比里亚之间的研究区域研究人员采用偏最 小二乘回归（PLSR）处理多输入和多重共线性问题，计算投影中的重要性变量（VIP），以评价各预测因子对生物量的重要性。结果表明，当单独使用高光谱波段时，其预测能力有限(R2 =0.36)，用植被指数替代高光谱波段的改善较小(R2 =0.67)，仅基于激光雷达指标，PLS预测AGB的决定系数（R2）为0.64，当再将高光谱波段添加到激光雷达度量中，精度得到了适度的提高（R2 =0.70）。图1.2 （左）不同输入的预测与现场观测AGB的散点图：(A)激光雷达指标，(B)高光谱波段，(C)激光雷达指标和 VI，(D)激光雷达指标和高光谱波段；（右）7个高度等级，每个等级间隔10m的70个样地(总面积= 87500m2)范围的AGB和树木数量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相当于其他植被类型的2倍，本研究中提出的高光谱和激光雷达数据融合相关的发现非常具有意义，有助于扩大该系统数据融合适用性的研究，进而对全 球气候变化研究做出更重要的贡献。案例二：森林碳汇定量评估比较森林地上生物量生物量是影响气候变化和森林生产力的重要因素，因此评估森林对碳汇和碳循环的贡献程度具有重要的意义。韩国科研人员借助高精度激光雷达数据、数字航空摄影测量图像、高光谱图像等空间信息，对森林碳汇信息进行定量评估。研究区位于韩国庆尚南道巨济市，该区域森林密度相对较低，树种多样，森林资源丰富，选取研究区内2km*2km的区域进行数据采集。基于高光谱数据中每个树种的光谱信息，使用马氏距离法对树种进行精确分类，基于高密度的LiDAR数据提取森林资源。图2.1 从左至右依次为：研究区；激光雷达数据；高光谱图像图2.2 （左）树种分类结果；（右）利用高密度激光雷达数据提取地理和森林资源的结果将激光雷达与数字航拍图像、高光谱图像相结合计算了混交林、针叶林和阔叶林的碳汇，同时通过对森林资源的树种和年龄信息进行量化，借助激光雷达和数字图像信息对树种、年份、区域的碳汇进行计算。利用激光雷达信息和图像分析的基础数据库，对选定的区域、行政区、年份进行森林信息和碳汇评估分析，实现了精确地碳汇信息提取，结果如2.3/2.4所示。图2.3 多传感器结合的混交林、针叶林和阔叶林的碳汇估算结果图2.4 基于激光雷达和图像信息的森林信息和碳汇评估，从左至右：第 一行（激光雷达数据；DSM；DEM；树高信息）；第二行（树种信息图；增长量分析图；碳吸收分布图；土地覆盖图）易科泰生态技术公司致力于生态-农业-健康研究发展与创新应用，为碳源碳汇定量评估、植被资源调查、生态环境监测、森林遥感研究、林木表型分析、林业测绘等领域提供一体化多传感器立体遥感技术方案。参考文献：[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.
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- 2022-12-12 10:39:57Picarro | 火烧对北极生态系统CO2，CH4和N2O交换的影响
- 近几十年来，北极气温上升超过全 球平均气温的两倍，且在2100年以前，可能会增加2-8℃。近年来野火频繁发生和蔓延，它以不同的方式干扰着生态系统，包括破坏地上和地下植物生物量以及通过改变C、N和P有效性改变土壤性质。在高纬度地区苔原火灾的频率和范围与气候条件有关，火灾事件的增加与夏季变干变暖有关。气候变化会改变北极无冰区陆地生态系统土壤和大气之间CH4，CO2和N2O的交换。大约一半的全 球土壤C沉积在北极中，气候变化和野火增加会导致大量C释放到大气中，影响全 球C收支，导致气候正反馈。同时也有研究表明，野火会导致排水良好的针叶林土壤中CH4吸收速率增加。然而，野火对苔原生态系统C和N循环的短期和长期影响理解匮乏，且尚不清楚野火对苔原生态系统土壤CH4，CO2和N2O通量的影响。近几十年来，北极气温上升超过全 球平均气温的两倍，且在2100年以前，可能会增加2-8℃。近年来野火频繁发生和蔓延，它以不同的方式干扰着生态系统，包括破坏地上和地下植物生物量以及通过改变C、N和P有效性改变土壤性质。在高纬度地区苔原火灾的频率和范围与气候条件有关，火灾事件的增加与夏季变干变暖有关。气候变化会改变北极无冰区陆地生态系统土壤和大气之间CH4，CO2和N2O的交换。大约一半的全 球土壤C沉积在北极中，气候变化和野火增加会导致大量C释放到大气中，影响全 球C收支，导致气候正反馈。同时也有研究表明，野火会导致排水良好的针叶林土壤中CH4吸收速率增加。然而，野火对苔原生态系统C和N循环的短期和长期影响理解匮乏，且尚不清楚野火对苔原生态系统土壤CH4，CO2和N2O通量的影响。结 果2017-2019年试验期间，火烧前后的气体通量（a）NEE，（b） GEP，（c）ER，（d）CH4和（e）N2O。8-2019年原位土壤吸收率和土壤含水量之间的关系（a）以及原位ER率和土壤温度之间的关系（b）。结 论该文研究了实验火烧对北极生态系统GHG交换的即时和短期影响。整个研究期间，火烧地上植被，该区会转变为CO2源。在燃烧区，净CO2释放增加主要与光合活性与ER立即增加有关。即使与增温相结合，尽管OTCs显著提高了1℃，燃烧区光合活性和生态系统呼吸均无增加。虽然实验和相对低强度的火烧对地面是一种破坏力，但火烧后对地下性质和季节与年际过程变化的影响有限，这是由天气条件驱动的。因此，在排水良好的北极苔原生态系统中，低强度火烧对地下相关温室气体过程（如CH4和N2O的消耗和产生）的影响可以忽略不计。总之，环境和增温条件下土壤对CH4净吸收的变化主要受土壤含水量控制。火烧对植被的破坏和随后的无机N冲刷并没有对普遍较低的N2O排放产生假设的刺激作用，但火烧后N2O通量立即显著下降。然而，在过去的1年和2年里，无论有无增温，N2O通量都没有受到火烧的影响。在排水良好的北极苔原生态系统中，以CO2当量通量计算的总GHG收支强调了火烧后CO2排放的主要贡献。因此，典型火烧长期影响的一个重要因素是植物恢复的速度及其对CO2的吸收。在本研究中，作者研究了具有浅有机层的排水良好的苔原中典型火烧的影响。许多野火会造成轻度和高度严重燃烧区，特别是在泥炭形成较深的生态系统中，这可能会对净温室气体收支产生更大的影响。因此，需要进一步研究高强度火烧对北极苔原以及其他北极生态系统三种温室气体通量的影响。
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