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GOFC-GOLD - 资料手册
本资料手册提供了全球地球观测和碳专家对量化实施与发展中国家森林土地利用相关的缓解活动 (REDD+) 的温室气体 (GHG) 影响的方法问题的共识观点。目前，气候谈判将五项与森林相关的 REDD+ 活动确定为发展中国家的缓解行动，即：减少毁林造成的排放（这意味着土地利用变化）和减少森林退化造成的排放、保护森林碳储量、可持续管理森林土地、增加森林碳储量（均与管理森林土地利用中的碳储量变化和温室气体排放有关）。如果通过造林或再造林实现，森林碳储量的增加也可能导致土地利用变化。根据谈判的现状和《联合国气候变化框架公约》批准的方法，本资料手册旨在提供额外的解释、澄清和方法，以支持 REDD+ 早期行动和建立国家 REDD+ 监测系统的准备机制。它是对政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 2006 年国家温室气体清单指南 1 的补充，旨在与本 IPCC 指南和《联合国气候变化框架公约》年度温室气体清单报告指南完全一致。该资料手册强调了卫星遥感作为监测森林覆盖变化的重要工具的作用，提供了有关如何获得森林碳储量和相关变化的可靠估计值的指导，并澄清了如何使用 IPCC 指南来估计和报告森林土地的温室气体排放和清除量。GOFC-GOLD 是负责编制全球森林观测倡议 (GFOI) 2 方法和指导文件 (MGD) 的咨询和作者小组的代表。MGD 提供了将 IPCC 指导应用于 REDD+ 活动的操作建议，是对资料手册的补充。
Worldview-2 和 RapidEye 在可重复海草测绘中的性能
卫星遥感为地面和航空测绘的挑战提供了有效的补救措施，这些挑战以前阻碍了对全球海草范围的定量评估。商业卫星平台提供精细的空间分辨率，这是不均匀海草生态系统的一个重要考虑因素。目前，没有用于商业数据图像处理的一致协议，限制了可重复性和跨空间和时间的比较。此外，商业卫星传感器的辐射性能尚未根据沿海水域特有的黑暗和多变目标进行评估。本研究比较了来自两颗商业卫星的数据产品：DigitalGlobe 的 WorldView-2 和 Planet 的 RapidEye。每个平台都在美国佛罗里达州圣约瑟夫湾获得了一个场景，对应于 2010 年 11 月的实地活动。开发了一种可重复的处理方案，将各公司提供的基本产品图像转换为可用于各种科学应用的可分析数据。将卫星获得的表面反射与现场测量值进行了比较。WorldView-2 图像在沿海蓝色和蓝色光谱带中表现出高度不一致，长期预测过高。RapidEye 表现出比 WorldView-2 更好的一致性，但在所有光谱带上都略微预测过高。使用深度卷积神经网络将图像分为深水、陆地、水下沙地、海草和潮间带类别。将分类结果与从照片解释的航空影像中得出的海草图进行了比较。这项研究首次对 WorldView-2 和 RapidEye 在沿海系统上进行了辐射测量评估，揭示了 WorldView-2 较短波长中固有的校准问题。尽管分辨率不同，但两个平台都显示出与空中估计值高达 97% 的一致性。因此，WorldView-2 中的校准问题似乎不会干扰分类准确性，但如果估计生物量可能会有问题。这里开发的图像处理程序为 WorldView-2 和 RapidEye 图像提供了可重复的工作流程，该流程已在另外两个沿海系统中进行了测试。随着更多传感器的出现，这种方法可能会变得独立于平台。
LACIE 卫星辅助监测实验... - 范围
计算机处理数据和使用数学模型及时获取信息。1977 年 8 月，该实验得出了后来被证明是准确的苏联春小麦缺口估计值。这一观察结果远早于苏联公布有关该作物的确切信息。此外，对苏联另外两个作物年度的春小麦和冬小麦产量的分析得出的估计值支持了该实验的绩效目标。LACIE 实验的成功得到了对美国冬小麦地区三个作物年度产量的准确估计的支持。该实验在预测加拿大小麦产量方面不太成功，但原因很容易理解。原因是加拿大的有效田地面积通常非常接近 LANDSAT 的分辨率极限，而且春小麦很难与某些其他作物区分开来。LACIE 导致开发了一种基于面积和产量估计来估计小麦总产量的技术、一种在不使用地面数据的情况下估计作物面积的可接受精度的技术以及一种估计作物产量的可接受精度的技术。改进 LANDSAT 数据分析程序可以进一步提高卫星识别小麦种植面积的准确性。通过结合使用 LANDSAT 数据和天气数据，可以改进产量模型，以更好地定义作物对自然条件的反应。还可以改进估计作物生长阶段的模型，以提供有助于区分小麦和类似作物（如大麦）的数据，从而改善预测。LACIE 是对已确定的国家需求和特定需求的及时响应。它是十多年研究和开发的成果，它汇集了一批特殊的人员和设备，并进行了大规模的严格测试。LACIE 令人鼓舞的结果促使人们进一步努力确定美国农业部和其他用户的需求，并将该能力扩展到其他重要问题。该实验于 1974 年启动，旨在将卫星遥感及其相关通信技术融入实验系统，并使用该系统对重要作物的产量进行估计。之所以选择小麦作为实验对象，一方面是因为小麦具有重要的经济价值，另一方面也因为它与太空技术的发展相契合。美国和苏联大片地区都种植小麦，印度和中国也有小块土地种植。世界上某些地区一年四季都有小麦生长。从农业角度来看，小麦是最简单的作物之一，也是最适合遥感的作物之一。为更准确地预测小麦产量而开发的技术似乎也适用于其他作物。农业生产变化很大，因为它取决于
基于地面的植被生长监测 -
由生态气象观察站拍摄的多视图现实生活图像可以为植被监测提供高通量可见光（RGB）图像数据，但目前，关于多视图图像的植被监测效应及其与卫星遥感监测的植被监测效应的研究报告很少。在这项研究中，使用了喀尔斯特裸露的岩石和植被作为研究对象，使用4个生态学术站的远景图像和近视图图像来比较机器学习细分算法对远距离和近乎近距离图像的分段算法的细分效应，分析远距离观点的植被图像和远距离观察的图像以及远距离的远程图像和远距离的远程图像和远距离的远距离图像。结果表明：（1）机器学习算法适用于多视图图像的绿色植被分割。近视图图像的机器学习算法的分割精度高于远景图像的分割精度，精度率超过85％。在弱光条件下捕获的图像可以获得更高的植被分割精度，而裸岩的比例对图像分割精度没有明显影响。（2）不同RGB植被指数所呈现的植被的年际变化趋势差异很大，从远处看，植被的年际变化差异大于近距离观点。ndyi和rgbvi在植被变化中表现出良好的一致性，也可以更好地显示植被的年际差异。从年内变化的角度，各种RGB植被指数显示出不同程度的季节性变化。喀斯特地区的植被从4月到10月生长良好，RGB植被指数从5月到6月在大多数车站达到了高峰。从遥远的角度来看，植被指数的季节性分布更为明显。（3）地面多视图RGB植被指数与不同卫星的NDVI之间的相关性存在显着差异。与FY3D NDVI的相关性比Modis NDVI弱。大多数RGB植被指数与MODIS NDVI有良好的相关性，并且具有显着差异的索引（P <0.05）占70.5％。从远处看，大多数RGB植被指数与FY3D NDVI和MODIS NDVI之间的相关性比近距离观点更好，并且在RGB索引中与不同站点和近距离近距离近距离的NDVI相关的RGB指数有显着差异。机器学习算法与NLM过滤优化相结合，在多视图图像分段中具有很大的优势。不同的RGB植被指数对植被生长的变化有不同的反应，这可能与植被指数和植被形态和位置的带子组成有关。卫星的图像射击模式更接近远视角，因此
森林火灾管理的创新概念模型...
国际森林火灾新闻 (IFFN) No.37 (2008 年 1 月 - 12 月)，第 88-102 页 ISSN 1029-0864 (网络) 德国勃兰登堡州森林火灾管理信息和决策支持系统的创新概念模型 摘要 德国自然灾害研究网络森林火灾集群内进行的研究和开发建立在一系列单独发展的概念之上，这些概念整合在一个合作研究项目中。森林火灾集群负责三个主要组成部分。第一个组成部分包括一个创新的概念模型，用于火灾信息系统和决策支持，用于德国勃兰登堡州松树林野火的预警、监测、信息管理和模拟。第二个组成部分提供了本地适用系统与全球火灾监测中心 (GFMC) 提供的全球火灾信息系统之间的链接。第三部分包括对区域气候变化导致的火灾发生的历史和未来趋势进行建模，由波茨坦气候影响研究所 (PIK) 的相关项目实施，并单独发布。第一部分由许多不同的模块组成。首先，它包括由火灾生态学研究小组实施的已建立的火灾行为模拟模型 (BEHAVE、FARSITE)。首次将火灾行为模型应用于德国东部大陆松树林的具体条件，包括散布的荒地，这些荒地在景观层面上构成了野火的重要载体。这些森林的特征对于欧亚大陆温带半北半球松树林来说非常典型。其次，它包括由德国航空航天中心 (DLR) 实施的火灾探测组件 (自动火灾探测系统 - AWFS)。AWFS 的开发满足了快速、经济高效和可靠的火灾探测系统的要求。第三，它包括由德国气象局 (DWD) 实施的火灾危险评级和预报系统。国家火灾危险评级系统在项目生命周期内得到了巩固。在研究项目期间，全球火灾监测中心 (GFMC) 的工作构成了从国家到国际层面的纽带。研究项目的附加值是各个研究项目的相互支持，并最终合并为一个全面的火灾管理决策支持工具。1.该研究项目获得的有关在活跃野火管理中卫星遥感信息的操作应用的见解将有助于开发急需的操作空间火灾系统。关键词：森林火灾、野火、决策支持、燃料分类、火灾行为、火灾天气、火灾探测、火灾建模、调度、遥感。简介 目前，德国勃兰登堡发生森林火灾的可能性很高，部分原因是降水量低、沙质土壤持水能力低以及普遍易燃的松树林的火灾危险，由于气候变化，这种可能性可能会进一步增加（Thonicke 和 Cramer，2006 年）。德国自然灾害研究网络 (DFNK) 内的“森林火灾”集群分析当前的火灾危险，并提供用于野火响应的高级操作决策支持所需的工具。该集群研究有三个主要组成部分。第一部分包括一个创新的概念模型，用于火灾信息系统和决策支持，用于德国勃兰登堡州松树林野火的预警、监测、信息管理和模拟。该组件包括由火灾生态学研究小组实施的已建立的火灾行为模拟模型 (BEHAVE、FARSITE)、由德国航空航天中心 (DLR) 实施的火灾探测组件 (自动火灾探测系统 - AWFS) 以及由德国气象局 (DWD) 实施的火灾危险评级和预报系统。第二部分提供本地