张扬建,范春捆,黄珂,刘瑶杰,俎佳星,朱军涛.遥感在生态系统生态学上应用的机遇与挑战[J].生态学杂志,2017,36(03):809-823.

遥感作为生态学研究从单点尺度向区域尺度扩展的关键技术手段，在当今的生态学研究中，不仅可以为地面监测提供补充资料，甚至具备替代实地测量的潜力。
特定尺度：遥感技术的特点决定了其在生态学特定尺度能发挥更佳研究效用。在个体生态学，群落生态学和种群生态学尺度上，遥感技术的适用性非常局限。在景观、地理和全球尺度上，生态学的研究大都要依赖于遥感数据的观测

本综述将对遥感在生态系统尺度及更大尺度中的生态系统属性和生态系统过程应用进行总结，依据遥感监测的生态过程和特性来划分，根据生态系统的结构和功能特点，从生态系统的环境要素、生态系统的结构和特征、生态系统功能、生态系统调控及生态系统类型的空间分布规律这些角度，阐述遥感在生态系统研究中的应用机遇和所需要注意及亟待解决的问题。

生态系统环境要素

气象要素

地表温度

两种反演方法：一是利用热红外遥感数据反演; 另一种是利用被动微波遥感数据反演
热红外遥感反演包含三种反演法: 单通道法、分裂窗法和多通道法。
目前被动微波反演地表温度的算法可归纳为统计模型和物理模型两类。
除通过卫星反演地表温度以外，一些研究表明，通过地表能量平衡方程，可以利用地表温度、风速以及下垫面性质等因素反演近地面气温，
优点：通过遥感得到的地表温度的优点是能全球覆盖，时间分辨率高，同时能产生多时间序列相互验证。
不足：对于一些冠层高度较高的植被如热带森林，遥感得到的温度是冠层表面的温度，而不是土壤温度

降水

降水反演算法可以分为: 可见光 /红外( VIS /IＲ) 反演法、被动微波( PMW) 反演法、降水雷达( PＲ) 反演法、多传感器联合反演法
降水数据集主要有: TRMM、GPCP、GSMaP 以及 CMOＲ-PH，而在中国，国家气象信息中心也开发出了 CMPA_Daily 数据集

土壤水分

反演原理：土壤水分的遥感估测方法是通过测量土壤表面发射或反射的电磁波，研究遥感信息与土壤湿度间的关系，从而反演出土壤水分含量
分类：对土壤水分的遥感测量根据传感器类型可以分为光学遥感、主动微波遥感和被动微波遥感以及多传感器联合反演四大类

生态系统生物组成成分

生态系统分类

土地覆被分类
土地利用分类
遥感技术应用不仅仅局限于鉴别地表地物类型，其在变化检测、病虫害提取、农作物估产等方面也得到了广泛的应用

对生物多样性的监测

分类：直接监测和间接监测

对植物元素组成的监测

土壤 pH 值、氮含量、叶绿素含量、水分含量、植物体内色素含量、氮
含量和磷含量
对植物各种元素含量的遥感监测一般是通过经验模型或生理机制模型

生态系统的物质生产与能量流动

生产力的监测

分类：一是基于遥感植被指数的统计模型;二是基于遥感数据的光能利用率模型
统计模型是基于植被地上净初级生产力与植被指数之间的正相关关系，先建立地面观测数据和遥感植被指数之间的统计模型，然后把地面观测数据扩展到面上
目前使用遥感植被指数和叶面积指数构架的经典生产力包括 CASA 模型、MODIS-GPP、Glo-Pem、C-Fix、VPM、EC-LUE，已经得到广范应用

生物量反演

生物量：生物量反映了某一时间的生态系统所包含的有机物总量
作用：是认清植被碳储量及碳源汇分布格局的前提
新趋势：近年来，合成孔径雷达观测( synthetic aperture radar，SAR) 和激光雷达 ( light detection and ranging， LiDAＲ) 观测的新型传感器观测技术被越来越多的应用到生物量反演中
未来发展方向：光谱数据和雷达数据的结合是未来遥感在资源清查应用中的一个主要方向

生态系统过程

物候

蒸散

定义：蒸散( evapotranspiration， ET) 既包括地表和植被表面的水分蒸发，也包括植被的蒸腾
基础：遥感蒸散模型大多以地表能量平衡方程为基础。
分类：传统蒸散模型算法主要有三类:统计经验模型( SEMI) 、地表能量平衡模型( SEB) 、Penman-Monteith 模型( PM) 、Priestley-Taylor 模型 ( PT )

遥感数据特点及其在生态学上应用的注意事项

各种遥感产品的交叉利用

遥感数据的精度可以进一步提高

注意尺度问题：根据生态学的研究尺度，匹配相应尺度的遥感数据

雷达数据的应用

遥感数据的空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率以及可获取数据的时间覆盖域是影响它们应用性的主要限制要素

由于遥感技术的发展限制，遥感对地下过程的监测目前还不成熟

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