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2025-01-21 09:32:41生態(tài)系統(tǒng)遙感
生態(tài)系統(tǒng)遙感是利用遙感技術(shù)監(jiān)測和分析生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)、動態(tài)及與環(huán)境相互作用的一門科學(xué)。它結(jié)合衛(wèi)星、無人機等多平臺數(shù)據(jù)源，通過光譜分析、圖像處理等手段，獲取植被覆蓋、生物量、物種分布、土地利用變化等信息。該技術(shù)能夠大范圍、快速、連續(xù)地觀測生態(tài)系統(tǒng)，為生態(tài)資源管理、環(huán)境保護、氣候變化研究等提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。生態(tài)系統(tǒng)遙感在生物多樣性保護、森林監(jiān)測、濕地評估等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。

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2023-06-12 10:35:36轉(zhuǎn)載 | 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（六）監(jiān)督分類
高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（六）非監(jiān)督分類是一種面對數(shù)據(jù)本身的分類方法，與之相對應(yīng)的：監(jiān)督分類，則是面向先驗知識的分類方法。監(jiān)督分類是指給定已知類型的數(shù)據(jù)，通過建模的方式將這些數(shù)據(jù)與對應(yīng)的類型建立映射關(guān)系，并將這種關(guān)系應(yīng)用到未知類型的數(shù)據(jù)上的過程。如果每種類型用一個數(shù)字來表示，分類任務(wù)可以看做回歸分析的一種特例。主界面分區(qū)ROI工具監(jiān)督分類需要有已知類型的數(shù)據(jù)集作為先驗知識進行訓(xùn)練，稱為訓(xùn)練集。一般可以通過目視解譯，或者實地樣方調(diào)查的方式獲取訓(xùn)練集。構(gòu)建訓(xùn)練集的方法如下：在主菜單②工具欄中點擊打開Region of Interest（ROI) Tool，進行興趣區(qū)選?。篟OI工具最基本的ROI選取過程如上圖所示，首先選擇①工具添加新的ROI范圍，在②中調(diào)整ROI的名稱和顏色，在③中選擇繪制ROI的圖形形狀，④在圖上繪制ROI，完成后右鍵Accept shape type。如果想要繪制帶有空洞的圖形，可以點擊復(fù)選框⑤所示的Multi Part復(fù)選框，然后在影像上繪制兩個疊加的圖形，完成后右鍵 Accept。使用File可以進行ROI圖層的讀取與保存如果選取好了ROI可以使用Options可以利用對ROI本身進行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,計算離散度（Compute ROI Separability），或者使用對ROI范圍內(nèi)的圖像進行統(tǒng)計（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI對圖像進行裁剪。除了使用不同形狀進行框選，還可以使用像元，自動區(qū)域生長，閾值選取等方式產(chǎn)生ROI。在ENVI的幫助文件中詳細(xì)介紹了這些工具的使用方法。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側(cè)Contents選項卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，請讀者自行查閱。監(jiān)督分類在訓(xùn)練集選擇完畢后就可以進行監(jiān)督分類，ENVI中提供了多種監(jiān)督分類的工具，包括：平行六面體（Parallelepiped）最 小距離（Minimum Distance）馬氏距離（Mahalanobis Distance）最 大似然（Maximum Likelihood）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Net）支持向量機（Support Vector Machine）波譜角（Spectral Angle Mapper）這里我們介紹兩種監(jiān)督分類方法，最 大似然法和波譜角方法。01最 大似然法在ENVI的幫助文件中詳細(xì)介紹了各種分類方法的原理。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側(cè)Contents選項卡中Classification->Supervised Methods中，最 大似然法定義為:最 大似然分類假設(shè)每個波段中每個類別的統(tǒng)計數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，并計算給定像素屬于特定類別的概率。每個像素被分配到具有最 高概率（即最 大似然）的類別。根據(jù)該定義，最 大似然法將每個類別投影到特定的分布上，分類問題被轉(zhuǎn)化為分布相似性問題。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打開最 大似然分類工具。首先要選擇進行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，需要強調(diào)的是，我們選擇在上篇文中生成的主成分分析的結(jié)果進行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細(xì)描述。分類結(jié)果如下所示：02波譜角方法光譜角映射器 (SAM) 是一種基于物理的光譜分類，它使用 n 維角度將像素與參考光譜進行匹配。該算法通過計算光譜之間的角度并將它們視為維數(shù)等于波段數(shù)的空間中的向量來確定兩個光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來自 ASCII 文件或光譜庫，或者您可以直接從圖像中提取它們（作為 ROI 平均光譜）。SAM 比較端元譜向量與 n 維空間中每個像素向量之間的角度。較小的角度代表與參考光譜更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打開光譜角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中導(dǎo)入選取的ROI，將上一步選取的ROI所在范圍的光譜均值作為特定類別的標(biāo)準(zhǔn)光譜。SAM的本質(zhì)是將分類問題轉(zhuǎn)化為對比未知類別數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)光譜的余弦距離的問題。需要強調(diào)的是，我們選擇主成分分析的結(jié)果進行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細(xì)描述。分類結(jié)果如下所示：小結(jié)本文中我們介紹了兩種監(jiān)督分類的方法，相對于非監(jiān)督分類，監(jiān)督分類通過融入先驗知識，提供了有明確類別的結(jié)果，這大大減少了進行后續(xù)處理的成本。但是對于遙感應(yīng)用來說，獲取地面真值的成本較高，通過目視解譯的方式會不可避免地引入人為誤差，給結(jié)果帶來不確定性。正如上一篇文章提到，數(shù)據(jù)和特征決定了分類的上限，而分類的方法只能逼近這個上限。如何構(gòu)建質(zhì)量高、數(shù)量多的訓(xùn)練集，權(quán)衡成本是監(jiān)督分類需要考慮的問題。
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2023-06-29 10:03:57報告分享 | 生態(tài)系統(tǒng)碳源碳匯立體監(jiān)測方案及實踐
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2023-06-26 14:04:54報告分享 | 生態(tài)系統(tǒng)碳源碳匯立體監(jiān)測方案及實踐
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2023-05-09 09:29:50Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達無人機遙感系統(tǒng)——森
在陸地生態(tài)系統(tǒng)中，森林是最 大的有機碳庫，是陸地中重要的碳匯和碳源，因此了解森林生態(tài)系統(tǒng)在碳循環(huán)中的作用，對于研究陸氣系統(tǒng)的碳循環(huán)乃至全 球碳循環(huán)都是一個基礎(chǔ)，具有重要的意義。易科泰光譜成像與無人機遙感技術(shù)研究中心最 新推出Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達無人機遙感系統(tǒng)，助力森林碳循環(huán)研究及應(yīng)用。性能特點：8旋翼專業(yè)無人機遙感平臺，搭載VNIR/NIR高光譜成像、機載PC及激光雷達可飛行作業(yè)20分鐘以上，有效覆蓋面積超10ha厘米級地面分辨率，50m高度高光譜成像地面分辨率達3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可達2cm50m高單樣線飛行作業(yè)可自動采集形成寬度36m的樣帶高光譜成像大數(shù)據(jù)高密度三維點云，精確度2.5cm，最 高可達3次回波，50m飛行高度點云密度700pts/m2專業(yè)無人機遙感技術(shù)方案，同步獲取高光譜與激光雷達數(shù)據(jù)，應(yīng)用軟件可直接得出近百種植被光譜反射指數(shù)、高密度三維點云、三維測量數(shù)據(jù)、分類點云、DTM等應(yīng)用于大范圍、多維度的森林遙感研究、碳循環(huán)研究、林木三維表型測量、植被資源調(diào)查、森林物種多樣性研究、植被生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)變化研究等案例一：森林碳庫分布研究森林地上生物量（AGB）的估算對于碳循環(huán)建模和氣候變化緩解方案的制定至關(guān)重要。來自意大利、美國和英國的研究人員將主動和被動傳感器結(jié)合，其中被動型高光譜數(shù)據(jù)記錄了潛在與森林生物量相關(guān)的冠層光譜信息，并將這些信息與主動型小型激光雷達獲取的參數(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)了在不同尺度上對森林生態(tài)系統(tǒng)的有機碳分布進行遙感計算。       研究區(qū)域位于塞拉利昂的戈拉雨林國家公園 (GRNP) 內(nèi)，處于西非潮濕的上幾內(nèi)亞森林帶的最西端，該地區(qū)的森林主要為濕潤低地常綠林，部分地區(qū)主要為干燥低地常綠和半落葉林類型。圖1.1 位于塞拉利昂和利比里亞之間的研究區(qū)域研究人員采用偏最 小二乘回歸（PLSR）處理多輸入和多重共線性問題，計算投影中的重要性變量（VIP），以評價各預(yù)測因子對生物量的重要性。結(jié)果表明，當(dāng)單獨使用高光譜波段時，其預(yù)測能力有限(R2 =0.36)，用植被指數(shù)替代高光譜波段的改善較小(R2 =0.67)，僅基于激光雷達指標(biāo)，PLS預(yù)測AGB的決定系數(shù)（R2）為0.64，當(dāng)再將高光譜波段添加到激光雷達度量中，精度得到了適度的提高（R2 =0.70）。圖1.2 （左）不同輸入的預(yù)測與現(xiàn)場觀測AGB的散點圖：(A)激光雷達指標(biāo)，(B)高光譜波段，(C)激光雷達指標(biāo)和 VI，(D)激光雷達指標(biāo)和高光譜波段；（右）7個高度等級，每個等級間隔10m的70個樣地(總面積= 87500m2)范圍的AGB和樹木數(shù)量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相當(dāng)于其他植被類型的2倍，本研究中提出的高光譜和激光雷達數(shù)據(jù)融合相關(guān)的發(fā)現(xiàn)非常具有意義，有助于擴大該系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合適用性的研究，進而對全 球氣候變化研究做出更重要的貢獻。案例二：森林碳匯定量評估比較森林地上生物量生物量是影響氣候變化和森林生產(chǎn)力的重要因素，因此評估森林對碳匯和碳循環(huán)的貢獻程度具有重要的意義。韓國科研人員借助高精度激光雷達數(shù)據(jù)、數(shù)字航空攝影測量圖像、高光譜圖像等空間信息，對森林碳匯信息進行定量評估。研究區(qū)位于韓國慶尚南道巨濟市，該區(qū)域森林密度相對較低，樹種多樣，森林資源豐富，選取研究區(qū)內(nèi)2km*2km的區(qū)域進行數(shù)據(jù)采集?；诟吖庾V數(shù)據(jù)中每個樹種的光譜信息，使用馬氏距離法對樹種進行精確分類，基于高密度的LiDAR數(shù)據(jù)提取森林資源。圖2.1 從左至右依次為：研究區(qū)；激光雷達數(shù)據(jù)；高光譜圖像圖2.2 （左）樹種分類結(jié)果；（右）利用高密度激光雷達數(shù)據(jù)提取地理和森林資源的結(jié)果將激光雷達與數(shù)字航拍圖像、高光譜圖像相結(jié)合計算了混交林、針葉林和闊葉林的碳匯，同時通過對森林資源的樹種和年齡信息進行量化，借助激光雷達和數(shù)字圖像信息對樹種、年份、區(qū)域的碳匯進行計算。利用激光雷達信息和圖像分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，對選定的區(qū)域、行政區(qū)、年份進行森林信息和碳匯評估分析，實現(xiàn)了精確地碳匯信息提取，結(jié)果如2.3/2.4所示。圖2.3 多傳感器結(jié)合的混交林、針葉林和闊葉林的碳匯估算結(jié)果圖2.4 基于激光雷達和圖像信息的森林信息和碳匯評估，從左至右：第 一行（激光雷達數(shù)據(jù)；DSM；DEM；樹高信息）；第二行（樹種信息圖；增長量分析圖；碳吸收分布圖；土地覆蓋圖）易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用，為碳源碳匯定量評估、植被資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、森林遙感研究、林木表型分析、林業(yè)測繪等領(lǐng)域提供一體化多傳感器立體遙感技術(shù)方案。參考文獻：[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 | 火燒對北極生態(tài)系統(tǒng)CO2，CH4和N2O交換的影響
近幾十年來，北極氣溫上升超過全 球平均氣溫的兩倍，且在2100年以前，可能會增加2-8℃。近年來野火頻繁發(fā)生和蔓延，它以不同的方式干擾著生態(tài)系統(tǒng)，包括破壞地上和地下植物生物量以及通過改變C、N和P有效性改變土壤性質(zhì)。在高緯度地區(qū)苔原火災(zāi)的頻率和范圍與氣候條件有關(guān)，火災(zāi)事件的增加與夏季變干變暖有關(guān)。氣候變化會改變北極無冰區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)土壤和大氣之間CH4，CO2和N2O的交換。大約一半的全 球土壤C沉積在北極中，氣候變化和野火增加會導(dǎo)致大量C釋放到大氣中，影響全 球C收支，導(dǎo)致氣候正反饋。同時也有研究表明，野火會導(dǎo)致排水良好的針葉林土壤中CH4吸收速率增加。然而，野火對苔原生態(tài)系統(tǒng)C和N循環(huán)的短期和長期影響理解匱乏，且尚不清楚野火對苔原生態(tài)系統(tǒng)土壤CH4，CO2和N2O通量的影響。近幾十年來，北極氣溫上升超過全 球平均氣溫的兩倍，且在2100年以前，可能會增加2-8℃。近年來野火頻繁發(fā)生和蔓延，它以不同的方式干擾著生態(tài)系統(tǒng)，包括破壞地上和地下植物生物量以及通過改變C、N和P有效性改變土壤性質(zhì)。在高緯度地區(qū)苔原火災(zāi)的頻率和范圍與氣候條件有關(guān)，火災(zāi)事件的增加與夏季變干變暖有關(guān)。氣候變化會改變北極無冰區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)土壤和大氣之間CH4，CO2和N2O的交換。大約一半的全 球土壤C沉積在北極中，氣候變化和野火增加會導(dǎo)致大量C釋放到大氣中，影響全 球C收支，導(dǎo)致氣候正反饋。同時也有研究表明，野火會導(dǎo)致排水良好的針葉林土壤中CH4吸收速率增加。然而，野火對苔原生態(tài)系統(tǒng)C和N循環(huán)的短期和長期影響理解匱乏，且尚不清楚野火對苔原生態(tài)系統(tǒng)土壤CH4，CO2和N2O通量的影響。結(jié)  果2017-2019年試驗期間，火燒前后的氣體通量（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間的關(guān)系（a）以及原位ER率和土壤溫度之間的關(guān)系（b）。結(jié)  論該文研究了實驗火燒對北極生態(tài)系統(tǒng)GHG交換的即時和短期影響。整個研究期間，火燒地上植被，該區(qū)會轉(zhuǎn)變?yōu)镃O2源。在燃燒區(qū)，凈CO2釋放增加主要與光合活性與ER立即增加有關(guān)。即使與增溫相結(jié)合，盡管OTCs顯著提高了1℃，燃燒區(qū)光合活性和生態(tài)系統(tǒng)呼吸均無增加。雖然實驗和相對低強度的火燒對地面是一種破壞力，但火燒后對地下性質(zhì)和季節(jié)與年際過程變化的影響有限，這是由天氣條件驅(qū)動的。因此，在排水良好的北極苔原生態(tài)系統(tǒng)中，低強度火燒對地下相關(guān)溫室氣體過程（如CH4和N2O的消耗和產(chǎn)生）的影響可以忽略不計?？傊h(huán)境和增溫條件下土壤對CH4凈吸收的變化主要受土壤含水量控制。火燒對植被的破壞和隨后的無機N沖刷并沒有對普遍較低的N2O排放產(chǎn)生假設(shè)的刺激作用，但火燒后N2O通量立即顯著下降。然而，在過去的1年和2年里，無論有無增溫，N2O通量都沒有受到火燒的影響。在排水良好的北極苔原生態(tài)系統(tǒng)中，以CO2當(dāng)量通量計算的總GHG收支強調(diào)了火燒后CO2排放的主要貢獻。因此，典型火燒長期影響的一個重要因素是植物恢復(fù)的速度及其對CO2的吸收。在本研究中，作者研究了具有淺有機層的排水良好的苔原中典型火燒的影響。許多野火會造成輕度和高度嚴(yán)重燃燒區(qū)，特別是在泥炭形成較深的生態(tài)系統(tǒng)中，這可能會對凈溫室氣體收支產(chǎn)生更大的影響。因此，需要進一步研究高強度火燒對北極苔原以及其他北極生態(tài)系統(tǒng)三種溫室氣體通量的影響。
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