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World File Search System土地覆盖
尼日利亚东北部沙漠侵蚀监测
虽然我们的NDVI轨迹模式结果与土地覆盖分析和统计结果相一致，但这一发现与其他研究的结果相一致，这些研究特别认为强化的农业活动是影响和加剧研究区荒漠化的主要因素。
MODIS 植被指数
植被状况、覆盖、变化和过程的评估是全球变化研究项目的主要组成部分，也是具有重大社会意义的课题。光谱植被指数是最广泛使用的卫星数据产品之一，它为气候、水文和生物地球化学研究、物候学、土地覆盖和土地覆盖变化检测、自然资源管理和可持续发展提供了关键测量数据。植被指数 (VI) 是一种稳健且无缝的数据产品，无论生物群落类型、土地覆盖状况和土壤类型如何，它都以类似的方式在时间和空间上对所有像素进行计算，因此代表了真实的表面测量值。VI 的简单性使其能够跨传感器系统融合，这有助于确保长期陆地表面建模和气候变化研究的关键数据集的连续性。目前，已有超过二十年的 NOAA 高级甚高分辨率辐射计 (AVHRR) 得出的一致的全球归一化差异植被指数 (NDVI) 陆地记录，这对全球生物群落、生态系统和农业研究做出了重大贡献。在本章中，我们介绍了中分辨率成像光谱仪 (MODIS) VI 产品的当前状态、其算法状态和传统、验证和 QA。我们重点介绍了陆地遥感科学的一些重要进展，并讨论了使用 MODI 所带来的各种应用和社会效益
从悬崖上退后：将土地管理转换为行星边界
土地利用实践，陆基行星边界与全球土地状态之间的相互作用。来源：基于Richardson等人自己的插图。（2023）。基于Buchhorn等人的土地覆盖地图。（2020）。
CCI+阶段2 - 新的ECVS Permafrost CCN4选项7 Iceinsar
permafrost_cci模型利用了其他数据集，例如积雪和土地覆盖，以估计地表和地下之间的热传递。然而，由于空间上可变的地下条件，仍然存在一些挑战，尤其是与活性层中未知数的水/冰有关，该水/冰改变了有效的热容量和地面的导热率。在复杂的地形中具有较大的空间异质性，粗糙和部分不足的土地覆盖分类，目前的结果显示出与原位测量值的差异，这突出了将新数据源作为模型输入所吸收的必要条件。尽管地面地层没有直接从空间观察到，但它会影响地面的动力学。由于冰的形成并在活性层中融化，季节性解冻和重新冻结会诱导循环沉降和地面的膨胀，因此可以用作地面条件的间接指标。
蒙古
表和图表1。蒙古国家统计表2。CDB和CHEXIM贷款2009-2019之间向蒙古贷款表3。与蒙古基础设施发展直接或间接相关的环境法律和准则清单。图1。蒙古的政治地图。图2。蒙古的土地覆盖类型。图3。1990年至2010年，蒙古不同土地覆盖类型的面积变化。图4。线性基础设施在全国各地的保护区域映射。图5。中国资助的线性基础设施覆盖了具有保护区（PAS）和关键生物多样性区域（KBAS）的复合生物多样性指数（CBI）核心。图6。保护区，关键的生物多样性区域和蒙古的CBI值。图7。蒙古的国家指定和当地指定的保护区。图8。蒙古牧民参与了社区的牧场管理。图9。BRI项目沿Tianjin-Lulaanbaatar-Ulan-ude Central路线。BRI项目沿Tianjin-Lulaanbaatar-Ulan-ude Central路线。
土壤生态学杂志
土壤微生物群落在提供基本生态系统服务中起着关键作用，受到可能随着土地管理而变化的几种物理和化学土壤特性的显着影响。这项研究探讨了不同土地覆盖类型（针叶树架，阔叶林，灌木丛，牧场/草地和农田）对在意大利，西班牙和portugal选择中等高度荒漠化风险的南部欧洲地区的物理，化学和微生物特性（均导致土壤健康）的物理，化学和微生物特性（均导致土壤健康）的影响。在土地覆盖率不同的地点，我们确定了微生物生物量（C MIC），微生物代谢的活性和指数，包括C MIC /C ORG比率，代谢商（QCO 2）和矿化商（QM）。还测量了土壤物理和化学特性，包括散装密度（BD），水含量（WC），pH，阳离子交换能力（CEC），总有机C（C ORG）及其某些不稳定分数，可提取的C（c Ext）和可矿物质的C（c Min）C（C min），总N含量和总n含量和总含量和C/N。结果表明，根据WC，CEC，C ORG，C ext，c min，n，c/n的趋势，土地覆盖类型在确定针叶树覆盖物的微生物变量的幅度中起着重要作用。与土地覆盖相比，干旱指数对研究变量的影响较低。与C ORG含量较高的地点相比，Corg含量较低的位点（大多数农田）倾向于更快地损失C，这是由高QM值所表明的，除了西班牙酸性土壤外。因此，必须采取紧迫的措施来抵消c poorer土壤失去C的趋势，促进土地覆盖类型，从而通过确保稠密和更连续的土壤覆盖时间来促进土壤恢复。我们还确定了一组最小的土壤变量，这些变量提供了有关沙漠中ification风险的短期（微生物变量）和长期（物理和化学变量）的短期（微生物变量）和长期（物理和化学变量）的信息。
在估计...
土地退化直接影响地上碳池，影响碳排放，这对于管理城市的生物质和碳存储至关重要。尽管传统的现场技术是准确的，但它们需要大量的时间和劳动。这项研究探索了一种可靠且负担得起的选择，用于测量地上生物量和碳量（AGBC），并具有遥感。五个不同的植被指数（VIS） - 简单比率（SR），差异植被指数（DVI），归一化差异植被指数（NDVI），土壤调节植被指数（SAVI）和增强的植被指数（EVI） - 用于使用Landsat 8 Oli Imiifection评估了生物质预测。模型是通过使用来自菲律宾纳迦市各种土地覆盖类型的数据来估计AGBC的。通过将来自不同土地覆盖类型（草原，大米，玉米农田和林地）的地上生物量数据结合在一起，开发了模型以估算AGBC。根据其统计性能，特别是最高的确定系数（R²）和最低的均方根误差（RMSE），选择了每种土地覆盖类型的最佳模型。结果增强了我们对碳库存的理解，为开发旨在解决土地退化的计划和方法提供关键信息。主要发现是：[1]野外测量的AGBC和五个VIS之间存在显着相关性，SR对草原，DVI的表现最好，用于稻田的DVI，而EVI则是玉米耕地和森林陆地的EVI； [2]该市的AGB总数约为270万兆克拉姆（MG），估计有120万兆克（C mg）； [3]林地存储最高的AGB，其次是草原，玉米农田和水稻农田。
孟加拉国太阳能园区选址标准
为维持快速的经济增长，孟加拉国对电力的需求正在快速增长。孟加拉国最大的电力份额来自化石燃料发电厂。尽管由于地理位置优越，太阳能在孟加拉国具有巨大的潜力，但该国几乎没有采取任何举措来发展太阳能行业。目前，孟加拉国政府对太阳能园区选址的批准标准没有任何科学依据。因此，本研究旨在制定孟加拉国太阳能园区的选址标准。采用 AHP 的德尔菲法确定太阳能园区选址的标准及其权重。进行了两轮德尔菲法问卷调查：第一轮，制定标准清单；第二轮，确定标准的权重。最终确定的标准是：土地覆盖（即植被、水体、建筑面积、裸地）、土地坡度、地表太阳辐照度、地表温度和变电站位置。其中，土地覆盖和变电站位置对于确定孟加拉国太阳能园区的合适位置具有最重要的意义。