兰州大学科研团队在全球变化与生态遥感领域取得系列进展

日期: 2022-09-20 阅读: 来源: 关键词:

9月17日,全球变化领域期刊Global Change Biology在线发表了来自我校资源环境学院马轩龙团队的综述文章“Monitoring Nature’s calendar from space: emerging topics in land surface phenology and associated opportunities for science applications”。该综述系统回顾了陆表物候学的最新研究进展,结合包括全球变化生态学、陆地碳水循环、城市化和人类健康等关键科学问题,以及新型卫星传感器、地理网络大数据和人工智能等新兴技术,对陆表物候学下一阶段需要重点关注的领域进行了深入探讨,并提出了遥感物候参数反演技术的发展要与生态学、农学和全球变化等学科所关注的科学问题紧密耦合的重要观点。

物候学主要研究动植物的生长季节性及其与环境要素之间的关系。在气候变化背景下,物候作为生态系统对环境变化响应的最直接体现方式,日益受到学界关注。对植被物候的准确表达,能够显著提高模型对全球陆地生态系统碳、水、能量循环的模拟精度。作为遥感、生态学和生物气象学的交叉学科,陆表物候学研究如何利用卫星遥感技术在全球尺度上对陆表植被的季节动态和物候期进行监测。随着卫星传感器性能的提升和数据融合技术的不断创新,在更高的时空分辨率上细化物候变化成为可能,为研究生态系统精细尺度动态提供了新的机遇。然而目前为止缺乏系统的、以科学问题为中心的陆表物候学发展研究综述,为此马轩龙研究团队与来自美国、瑞士、澳大利亚和新加坡等国的学者合作,在多次线上线下讨论的基础上,构思并完成了该综述 (Ma et al. 2022)。

图1(a) 陆表物候学的六个新兴重要主题;(b) 卫星遥感物候参数反演的技术挑战;(c) 陆表关键物候时期示意图 (Ma et al. 2022)。

近两年来,马轩龙研究团队在植被定量遥感基础研究与生态监测应用等方面取得了一系列进展。新一代地球静止轨道卫星所搭载的传感器具有更高的空间、时间、光谱分辨率,为生态遥感监测应用提供了新的机遇。例如我国的风云4号A星和日本的葵花8号(H8/AHI)卫星,所搭载的传感器能以10分钟的观测频率获取可见光、近红外、热红外等光谱区间的大气和地面观测数据。如何利用这些前所未有的海量静止卫星观测,形成服务于全球变化和生态遥感科学研究的高时空一致性和高精度植被参数数据集,是当前植被定量遥感领域面临的紧迫挑战。为此,研究团队基于高频次静止卫星观测,在考虑云遮掩与BRDF效应的前提下,发展了一套行之有效的静止卫星数据预处理和植被参数日合成算法,并以此为基础探索了不同生态系统的季节植被动态和物候期变化。研究结果表明,由于更高的时间分辨率,静止卫星观测能够更好地克服云遮掩与BRDF效应,提高植被动态遥感的数据完整性和准确性,有助于我们在更加精细的时间尺度上理解全球植被对气候变化的响应机制。相关成果发表在地学与遥感领域期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation(影响因子7.672)上(Zhao et al. 2022)。

图2(a) Himawari-8全圆盘影像;(b) H8/AHI在大满站点一年内有云和无云的观测;(c) H8/AHI在甘肃大满和山东禹城的年观测数据对应的太阳天顶角变化;(d)研究站点分布;(e)H8/AHI 不同日合成方法比较;(f) H8/AHI日合成数据在站点尺度上的关键物候参数提取效果 (Zhao et al. 2022)。

区域和全球尺度上的卫星遥感观测都伴随着空间和时间上太阳天顶角(SZA)的巨大变化,但是太阳角度的变化对植被动态遥感的影响在很大程度上仍然是未知的,如何量化并校正太阳角度效应的影响是当前植被定量遥感领域的一个基础科学问题。针对这一科学问题,研究团队建立了综合卫星观测与BRDF模型模拟相结合的量化方法。结合极轨卫星与静止卫星观测,模拟并分析了季节内太阳天顶角变化对植被指数时间序列的影响,并量化了对植被物候参数提取造成的不确定性。研究结果表明,常用的植被指数NDVI和EVI在不同植被类型上、以及不同生长季阶段,对太阳角度变化的敏感性存在较大差异,且NDVI的敏感性远高于EVI。同时,由于季节内植被生长导致像元内植被组成和结构的变化,在不同季节植被指数对太阳角度变化的响应方式存在较大差异。相关成果发表在遥感领域权威期刊Remote Sensing(影响因子:5.349)上(Ma et al. 2020)。

图3(a)站点位置的H8/AHI太阳观测几何示意图;(b)不同站点的H8/AHI太阳角度日变化图;(c) H8/AHI观测在站点当地日正午时间太阳天顶角的年变化图;(d, e) 植被指数(VIs)对太阳天顶角(SZA)变化的敏感性分析。(d)是NDVI和EVI对SZA在20-60°变化范围内的响应;(e)是不同植被生长阶段NDVI和EVI对SZA变化的敏感性分析。为了便于站点之间的对比,VIs归一到VISZA20。敏感性是指VIs随SZA每度的变化值。图上的误差线表示均值的95%置信区间,斜率的统计显著性指示如下:***(p< 0.0001)、*(p< 0.01)、ns(不显著,p> 0.05)(Ma et al. 2020)。

当前国际上全球变化与生态遥感的研究仍然以欧美卫星数据为主,国产卫星数据存在定标精度不高、产品发展不完善、相关领域应用层次较低等紧迫问题。为了摆脱在关键科学问题和重大国民经济领域对国外卫星遥感数据的严重依赖,研究团队从基础研究入手,针对国产卫星应用过程中面临的种种挑战,发展具有创新性的数据处理流程和参数反演算法,切实提升国产卫星在生态环境遥感领域的科研水平。团队与包括国家气象卫星中心、自然资源部国土卫星遥感应用中心、遥感科学国家重点实验室等单位的学者合作,系统回顾了包括风云、资源、环境和高分等系列国产卫星近年来在植被生态遥感领域的研究进展,并对标当前国际主流对地观测卫星传感器的性能参数与应用层次,阐明了国产卫星的优势及不足,为国产卫星的下一步发展以及在应用深度和广度的提升提供了科学有益的参考(Zhang et al. 2022)。

图4 (a) 新一代国产对地观测卫星与设计相近的国际卫星波段设置的对比;(b) 国产卫星发射、服役时间分布;(c) 基于国产风云卫星绘制的2020年中国西北-中亚地区的植被生长季NDVI分布 (Zhang et al. 2022)。

黄河流域生态保护与高质量发展是国家重大战略。甘南位于黄河上游和青藏高原东南边缘,是黄河最重要的水源涵养区之一。为了更好地落实我校服务国家重大战略、服务地方经济发展的责任,研究团队基于高分辨率、长时序卫星遥感数据研究了近二十年甘南黄河上游重要水源涵养区植被覆盖的变化及其驱动因素。研究发现在湿润和半湿润地区,植被对温度变化的敏感性大于对降水量变化的敏感性,而这种模式在半干旱地区则相反。且在相同的气候背景条件下,不同植被类型在气候变化敏感性上存在较大差异。这项研究结果在空间尺度上揭示了黄河流域上游植被对气候变化响应的敏感性差异及造成这种差异的深层次原因,为更准确的预测黄河上游水源涵养区生态系统在未来气候变化下的发展趋势并制定科学合理的区域可持续发展和生态保护政策提供了理论依据,相关成果发表在遥感领域权威期刊RemoteSensing上 (Liang et al. 2022)。

图5(a) 甘南水源涵养区在青藏高原以及黄河流域中的位置;(b) 2000年至2020年甘南水源涵养区植被覆盖度(FVC)变化趋势空间分布图;(c) 甘南水源涵养区不同干燥度指数上FVC与降水或温度间的相关系数分布图;(d) 甘南水源涵养区2000-2020年不同干燥度指数上主要植被类型FVC变化斜率分布图(Liang et al. 2022)。

我校资源环境学院马轩龙研究团队主要从事生态遥感与全球变化研究工作,发展基于遥感和地理信息技术的宏观尺度生态系统变化监测理论与方法,量化生态系统对气候变化和人类活动干扰的响应。近些年来,团队在植被物候参数提取、植被生产力和生物多样性估算等生态遥感关键技术上取得了多项突破,并以这些突破为基础,探索并发现了典型生态脆弱区环境变化的重要自然现象和规律。团队获邀参加2021年地球大数据促进可持续发展目标监测和评估成果展,相关成果收录在《地球大数据支撑可持续发展目标报告(2021)》。团队负责人马轩龙获邀参加2021年亚洲-大洋洲地球科学学会年会和2022年可持续发展大数据国际论坛并作特邀报告。2021年马轩龙获颁亚洲-大洋洲地球科学学会Kamide Lecture Award(青年研究奖)。

以上工作得到国家自然科学基金(42171305)、甘肃省自然科学基金(21JR7RA499)、中央高校基本科研业务费项目(lzu-jbky-ct11)、遥感科学国家重点实验室开放课题(OFSLRSS202229)、资源与环境信息系统国家重点实验室开放课题、地理信息科学教育部重点实验室开放课题(KLGIS2022A02)和可持续发展大数据国际研究中心主任基金(CBAS2022DF006)等项目的支持。

相关论文与链接:

Ma, X.*, Zhu, X., Xie, Q., Jin, J., Zhou, Y., Luo, Y., Liu, Y., Tian, J., Zhao, Y. (2022). Monitoring nature’s calendar from space: emerging topics in land surface phenology and associated opportunities for science applications. Global Change Biology, DOI:10.1111/gcb.16436.(全文链接)

Zhao, Y., Wang, M., Zhao, T., Luo, Y., Li, Y., Yan, K., Lu, L., Tran, N.N., Wu, X., Ma, X.*(2022). Evaluating the potential of H8/AHI geostationary observations for monitoring vegetation phenology over different ecosystem types in northern China. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 112, 102933. (全文链接)

Liang, Y., Zhang, Z., Lu, L., Cui, X., Qian, J., Zou, S., Ma, X.*(2022). Trend in satellite-observed vegetation cover and its drivers in the Gannan Plateau, upper reaches of the Yellow River, from 2000 to 2020. Remote Sensing, 14(16), 3849. (全文链接)

Zhang, Z., Lu, L., Zhao, Y., Wang, Y., Wei, D., Wu, X., Ma, X.*(2022). Recent advances in using Chinese Earth observation satellites for remote sensing of vegetation. ESSOAr, DOI: 10.1002/essoar.10510984.1. (全文链接)

王敏钰, 罗毅, 张正阳, 谢巧云, 吴小丹, 马轩龙*. (2022) .植被物候参数遥感提取与验证方法研究进展. 遥感学报,26(3): 431-455. DOI: 10.11834/jrs.20211601. (全文链接

Ma, X.*, Huete, A., Tran, N.N., Bi, J., Gao, S., Zeng, Y. (2020). Sun-angle effects on remote sensing phenology observed and modelled using Himawari-8.Remote Sensing, 12(8), 1339. (全文链接)

兰州大学研究成果入选“地球大数据促进可持续发展目标监测和评估成果展”(新闻链接

马轩龙受邀参加亚洲-大洋洲地球科学学会年会并作题为“Enpowering ecological monitoring from space”的特邀报告(网页链接

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文:马轩龙
图:马轩龙
视频:
编辑:魏丽红
责任编辑:彭倩

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