本小组成员马一鲲同学的综述论文《Review of Remote Sensing Applications in Grassland Monitoring》被国际知名期刊《Remote Sensing》接收并在线发表！

草原是陆地生态系统中分布最广泛的植被类型，具有丰富的可再生资源。草原的远程监控不仅有利于资源的合理循环利用而且还有助于及时应对自然灾害。与地面测量相比，遥感技术具有高效、便利和低成本的优势，尤其在区域和全球层面的监测中，有着难以替代的重要地位和较高的测量精度。因此，本文当前草原遥感监测的相关研究做出了全面的综述。

由于一些关键草地生化指标的精确估算是实现监测的基础，本文首先基于现有相关研究综述了地上生物量、初级生产力、植被覆盖度和叶面积指数的遥感估算方法。尤其从卫星数据的利用和估算模型的分类角度总结并分析了当前研究的发展现状。其次，本文还对大量涉及草地退化、草地利用、灾害监测和碳循环监测的文献研究进行了全面的梳理和分析。

本文的研究表明，目前大多数研究所采用的指标估算方法都是基于经验模型和统计回归模型。此外，还存在着一些经典方法如光能利用效率模型和混合像元分解法等。然而，这些方法在模型驱动变量的选择和对不同草地类型的泛化问题上存在缺陷。同时，遥感图像的质量也阻碍了研究的进展和监测的精度。

建议未来工作应重点专注于发挥深度学习方法在多源数据处理、高维特征提取和非线性关系拟合上的潜力。使用研究草地的光谱特性来构建更加稳定和鲁棒的植被指数用于指标估算和监测。利用多源图像融合以解决单一传感器或卫星获取的遥感图像在光谱信息和时空分辨率上方面的缺陷。

原文链接：https://www.mdpi.com/2072-4292/14/12/2903

( 发布日期: 2022-06-17 )