《林业遥感技术》课件-第25讲：遥感技术在森林生态系统碳循环中的应用

林业遥感技术主要内容

1、掌握遥感图像解译的方法；

2、了解遥感目视判读原理；

3、熟悉遥感图像计算机解译的常用方法；4、学会遥感图像计算机解译的相关处理操作。重点和难点重点：遥感图像解译、目视判读、计算机解译难点：监督分类、非监督分类、决策树分类、面向对象分类模块五遥感在林业上的应用课程目录植被指数构建及应用遥感技术在森林制图与森林资源调查中的应用遥感技术在森林资源动态监测中的应用遥感技术在森林生物物理参数反演中的应用遥感技术在森林生态系统碳循环中的应用遥感技术在森林生态系统景观格局分析中的应用遥感的发展趋势森林生态系统碳循环模拟陆地生态系统碳循环是全球碳循环中的重要环节，森林生态系统在其中起着举足轻重的作用。据估计，森林生态系统碳储量占陆地生态系统的46％，森林固碳能力关系到能否降低大气CO2浓度及抑制全球变暖趋势。森林碳储量的大小受光合作用、呼吸作用、死亡、收获等自然和人类活动因素共同影响，因而碳储量的变化反映了森林的演替、人类活动、自然干扰（如林火、病虫害等）、气候变化和人为污染等影响，森林生态系统的碳循环与碳储量在全球陆地生态系统碳循环和气候变化研究中具有重要意义。森林生态系统碳循环模拟森林碳储量的研究通常都是以森林生物量的研究为基础的。早在1882年，德国的林学家Ebermayer就通过测定几种森林的树枝落叶量和木材重量对巴伐利亚森林的干物质生产力进行了研究。世界范围内的大规模研究始于20世纪60年代，而1997年“联合国气候变化框架公约第三次缔约国大会”所制定的《京都议定书》，掀起了国际间各国林业部门评价本国森林生态系统对全球碳平衡贡献和估算森林碳储存能力的工作高潮IGBP、WCRP、IHDP，以及一些国家和地区性计划，如USGCRP等都将森林的碳储量及其碳交换过程作为重要的研究内容。森林生态系统碳循环模拟森林碳蓄量的估算方法主要样地清查法、模型模拟法和遥感估算法。样地清查法是通过典型样地研究植被、枯落物或土壤等碳库的碳储量和碳通量，是一种主要适用于小尺度森林生态系统研究的方法。模型模拟法是通过数学模型来估算森林生态系统的生产力和碳储量，是研究大尺度森林生态系统碳储量的必要手段。遥感估算法是利用遥感手段获得各种植被状态参数，结合地面调查，完成植被的空间分类和时间序列分析，随后可分析森林生态系统碳的时空分布及动态，并且能够估算大面积森林生态系统的碳储量以及土地利用变化对碳储量的影响。森林生态系统碳循环模拟早在IGBP／GAIM的模型研究计划中，就特别重视利用遥感技术估算全球生态系统的净初级生产力，主要采用NOAAAVHRR卫星较长时间时间序列的遥感数据估计净初级生产力。美国NASA陆地生态项目支持的BigFoot计划开始准备直接提供MODLand科学产品，包括土地覆盖、LAI、光合吸收主动辐射分量、净初级生产力。他们利用地面测量、遥感数据、生态系统过程模型在点上再现森林生物量，定量估计碳储量。在陆地生态系统碳汇研究中，人们主要利用遥感技术提取宏观大尺度范围内森林植被的动态（如叶面积指数、生物量等）来研究植被碳储量的变化。近年来人们开始尝试将遥感与模型相结合，以充分发挥模型的过程机理、定量化和遥感信息的宏观、动态的长处，快速获取估计森林碳储量和碳汇值及空间分布。森林生态系统碳循环模拟目前碳循环研究的遥感模型主要是以遥感数据作为输入参数，通过与参数相应的NPP估算关系式来计算生态系统NPP。其基本原理是根据遥感数据获得研究区与植物进行光合作用所需要并吸收的能量(PAR及IPAR)相关的遥感参数，再通过它们之间的换算关系计算研究区的IPAR，进而以之计算研究区初级生产力。基于植被指数获得光合有效辐射吸收系数（FPAR）

FPAR模型是否能真实反映植被冠层吸收光合有效辐射状况，将直接影响遥感估算NPP的不确定性程度。目前利用遥感手段估算FPAR，主要是通过建立FPAR与归一化植被指数（NDVI）或叶面积指数（LAI）的关系模型来估算常用的包括CASA模型、Glo-PEM模型及VPM模型等。基于叶绿素吸收的FPAR估算NPP初探

基于植被指数获得FPAR的方法，会因为植被指数问题而影响FPAR的估算精度。如NDVI在植被冠层叶面积指数大于3和叶绿素含量达到30μg/cm2以上就趋于饱和，所以利用NDVI求FPAR会由此而产生较大的不确定性，而且这种不确定性会因叶面积指数的增大而增大。而基于叶面积指数获得FPAR的方法也会因LAI自身的反演精度而影响FPAR的估算精度。因此，上述模型均有不同程度的不确定性，需进一步进行探讨。森林生态系统碳循环模拟遥感的能频繁、持久、及时、连