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云和云阴影是影响光学遥感卫星影像大范围连续覆盖的主要因素，尤其在低纬度的亚热带及热带地区，云和云阴影的影响更加严重。云及云阴影的影响也直接导致了遥感专题图中一些区域的类型信息缺失，而表现为云或云阴影等非地物类型。遥感影像无云合成方法是提高光学影像利用效率的主要途径，现有的无云合成方法大多忽略了输入影像的时相问题，将多时相的输入影像同等考虑，或顾及了影像的时相但未考虑多时相数据间的辐射差异，因此造成...
普洱高分遥感真实性检验站实现中国GF-7卫星林下地形和森林高度的精度验证（图）
GF-7卫星 林下地形 森林高度 精度验证
2023/11/20
大范围高精度的林下地形和森林高度测量是评估森林生长状况和碳储量的重要基础。星载激光雷达技术可以准确测量森林的垂直结构，但由于数据采集的离散分布特征，很难获取空间连续覆盖的数据。高精度立体影像在实现连续的森林冠层表面刻画方面具有优势，但受冠层遮挡的影响，难以获取准确的林下地形。为此，将二者进行有效结合是当前计算大范围森林高度的重要手段。
森林有着独特的垂直分层结构。为了深入分析森林生态系统的内在结构和功能，完善地表物质、能量和水分交换过程模型，必须对森林的垂直结构特征进行定量研究。森林分层结构参数，如分层叶面积指数（leaf area index, LAI），是描述森林垂直结构的关键参数。获取森林分层LAI有助于深入理解森林物质和能量循环过程，提升森林生物多样性监测和高质量森林经营管理质量，助力遥感辐射传输建模。
天然次生林在我国分布范围广、面积大，生态系统服务价值与功能不高。在“双碳”战略背景下，如何计量天然次生林的碳汇量是重要科学问题。建立天然次生林的森林碳储量生长模型有助于精准量化森林固碳能力，解析其固碳能力的环境驱动力有助于明晰森林固碳形成机制，助力“双碳”目标的实现。
西南地区是我国气候变化的敏感区和脆弱区之一。近几十年来，西南地区极端干旱事件频繁发生，尤其是2009—2010年，西南地区发生了“百年一遇”的极端干旱事件。此次极端干旱事件导致了植被生长和生产力急剧下降，影响了植被的正常生长。然而，目前研究较少利用遥感数据分析不同植被对此次干旱事件的韧性。
不同陆地生态系统模型在估算国家尺度植被碳密度存在明显的差异，为评估区域碳源汇带来了不确定性。多模型模拟结果之间可能存在非线性的依赖关系，但是常见的多模式集成的方法仅简单的处理了这种联系。机器学习的随机森林方法具有充分挖掘变量之间非线性关系的优势。