Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的应用

news2024/11/17 3:47:13

植被是陆地生态系统中最重要的组分之一,也是对气候变化最敏感的组分,其在全球变化过程中起着重要作用,能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化,其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。此外,由于生态工程保护建设和植被自然生长等因素,中国陆地生态系统发挥了重要的碳汇作用。因此,定量评估植被时空动态变化是制定生态系统可持续发展目标和衡量生态系统固碳潜力的重要前提,卫星遥感数据衍生的生态参量产品为研究长时间序列全球及区域植被时空变化提供了重要数据源。目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品,如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/FVC/GPP等,并且已经广泛应用于全球或区域尺度植被变化趋势及格局分析。

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专题一 长时序遥感产品在全球变化/植被变绿/植被物候等方面的应用

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专题五 植被物候提取与分析实践应用

年内时间序列遥感数据重构方法

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年际间植被物候变化趋势分析

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专题六 植被变绿趋势分析实践应用

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植被变绿/变黄趋势判断准则

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基于变异系数法(CV)的植被变化稳定性分析

区域结果成图显示与空间格局分析

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专题七 植被变绿与生态系统固碳一致性分析

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长时序NDVI变化趋势分析

长时序LAI变化趋势分析

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专题八 草地生长关键参数/生物量遥感估算及趋势分析

草地LAI/覆盖度/生物量遥感估算原理

PROSAIL辐射传输模型应用

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基于PROSAIL模型草地关键参数遥感反演

长时序草地生长变化趋势分析

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