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。

目前围绕长时间序列遥感数据处理与分析应用，旨在帮助学员掌握长时序遥感产品分析与处理方法，采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出地分析长时间序列卫星遥感产品数据应用时需要掌握的经验及编程技巧，以期辅助解决陆地生态系统研究中相关的科学难题，为今后陆地生态系统“碳汇”能力的评估提供科学决策依据，更好地服务2060“碳中和”战略目标需求。

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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经QC后的产品最大值/均值/中值等合成

专题三 长时序MODIS遥感数据产品时间序列重构

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专题四 基于GIMMS 3g和MODIS NDVI构建更长时序遥感数据

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基于GIMMS 3g和MODIS NDVI产品的更长时间序列产品生成

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

多种植被物候提取方法实现：threshold/logistic/derivative/…

生长季开始/长度/结束日期提取

区域植被SOS/LOS/EOS制图

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专题六 植被变绿趋势分析实践应用

长时序年际间植被变化趋势分析方法

植被变绿/变黄趋势判断准则

基于一元线性回归的植被变化趋势判断

基于Manner-Kendall(M-K)的植被变化检验

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

专题七 植被变绿与生态系统固碳一致性分析

植被变绿意味着生态系统固碳增强吗？-来自长时序遥感产品的启示

长时序NDVI变化趋势分析

长时序LAI变化趋势分析

长时序GPP变化趋势分析

长时序NDVI/LAI/GPP变化趋势综合研判

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

PROSAIL模型参数敏感性分析

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

 

 

组合类型	组合名称（点击文字查看详情）
A类	高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用
B类	近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术应用
C类	陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用
D类	CENTURY模型实践技术应用与案例分析精品课程
E类	基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用
F类	CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach） 模型原理及实践技术
G类	R语言地理空间分析、可视化及模型预测实践技术应用
H类	R语言与作物模型（以DSSAT模型为例）融合应用
视频教学模式：视频学习【永久】+导师群辅助问答及应用+不定期参加导师线上交流

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 (qq.com)https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247532598&idx=2&sn=63678b65e68c8c2a8d95d166a4536b8f&chksm=ce64aaddf91323cb5c3293fd161deb5b089f3b2c874d0706643cece6edca6dd54348ae8524a1&token=2001136082&lang=zh_CN#rd