时序遥感数据与生长模型结合的区域人工林地上生物量估算方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41571423
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    60.0万
  • 负责人：
    彭代亮
  • 依托单位：
    中国科学院空天信息创新研究院
  • 学科分类：
    D0113.遥感科学
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Artificial forest occupy about 30% of forest land in China, the regional aboveground biomass (AGB) estimation of artificial forest and its yearly quantitative monitoring are very important for the researches on terrestrial ecosystem carbon cycle. Currently, AGB growth models based on forest resources inventor ignore the impact of site conditions and without accurate regional stand age, and can't use to directly estimate regional AGB for yearly quantitative monitoring. In addition, the methods for AGB estimation using remote sensing data always focus on a single images, and get instantaneous production. In this study, we plan to use the advantages of high resolution optical remote sensing data and LiDAR, especially for more than 40-year Landsat data and other temporal images or products, and develop the methods to map regional stand age of artificial forest after quantitative processing for temporal images. Moreover, we analyze the relationships between the seasonal phenological and interannual variation information of artificial forest, as well as the variation of site parameters, and then built the remote sensing variables to find out the impacts of site condition on forest growth. Finally, we develop AGB growth models integrating the regional stand age and remote sensing variables for regional AGB estimation. Our models are able to produce artificial forest AGB product with the moderate spatial resolution of 30m and high temporal resolution of 1-year over past about 40 years, this product will provide the theoretical and data support for regional carbon cycle and forestry policy decisions in China.
人工林约占我国有林地30%，其区域地上生物量估算及时序定量监测是我国陆地生态系统碳循环等研究的重要组成部分。当前，森林资源清查方法建立的生长模型没有考虑立地条件影响，且缺少有效的区域尺度林龄数据，难以直接进行区域森林地上生物量时序定量监测；而广泛使用的遥感方法多集中于单期影像，生成数据产品为某一时间点的。针对以上问题，本研究基于高分光学遥感与机载小光斑激光雷达数据优势，主要利用40多年Landsat系列卫星等时序遥感影像，研究定量化处理及区域林龄提取方法。结合立地因子，分析人工林遥感参量年内物候及年际变化信息，提取反映立地因子对区域人工林生长影响的遥感参量。应用区域林龄与生长状况遥感监测参量，构建新的生长模型，研究区域人工林地上生物量估算方法。此方法可实现我国三北防护林典型地区近40年、30米分辨率、逐年的人工林地上生物量动态监测，为区域碳循环研究及国家林业政策制定提供理论与数据支持。

结项摘要

人工林约占我国有林地30%，其区域地上生物量估算及时序定量监测是我国陆地生态系统碳循环等研究的重要组成部分。当前，森林资源清查方法建立的生长模型没有考虑立地条件影响，且缺少有效的区域尺度林龄数据，难以直接进行区域森林地上生物量时序定量监测；而广泛使用的遥感方法多集中于单期影像，生成数据产品为某一时间点的。针对以上问题，本研究主要利用40多年Landsat系列卫星等时序遥感影像，研究定量化处理及区域林龄提取方法。结合立地因子，分析人工林遥感参量年内物候及年际变化信息，提取反映立地因子对区域人工林生长影响的遥感参量。应用区域林龄与生长状况遥感监测参量，构建新的生长模型，研究区域人工林地上生物量估算方法。此方法可实现我国三北防护林典型地区近40年、30米分辨率、逐年的人工林地上生物量动态监测，为区域碳循环研究及国家林业政策制定提供理论与数据支持。

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（1）
Assessing spectral indices to estimate the fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the vegetation canopy
评估光谱指数以估计植被冠层吸收的光合有效辐射的比例
  • DOI：
    10.1080/01431161.2018.1479795
  • 发表时间：
    2018-06
  • 期刊：
    International Journal of Remote Sensing
  • 影响因子：
    3.4
  • 作者：
    Peng Dailiang;Zhang Helin;Yu Le;Wu Mingquan;Wang Fumin;Huang Wenjiang;Liu Liangyun;Sun Rui;Li Cunjun;Wang Dacheng;Xu Fubao
  • 通讯作者：
    Xu Fubao
基于Landsat时间序列数据的祁连山区域土地利用变化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    北京工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张赫林;彭代亮;邓睿;王大成;韩永欢
  • 通讯作者：
    韩永欢
Spectral Reflectance and Vegetation Index Changes in Deciduous Forest Foliage Following Tree Removal: Potential for Deforestation Monitoring
树木砍伐后落叶林树叶的光谱反射率和植被指数变化：森林砍伐监测的潜力
  • DOI：
    10.1007/s10812-016-0291-4
  • 发表时间：
    2016-05
  • 期刊：
    Journal of Applied Spectroscopy
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    Peng D;Hu Y;Li Z
  • 通讯作者：
    Li Z
基于高分1 号影像的森林植被信息提取
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    自然资源学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陶欢;李存军;周静平;董熙;王艾萌;吕红鹏
  • 通讯作者：
    吕红鹏
Intercomparison and evaluation of spring phenology products using National Phenology Network and AmeriFlux observations in the contiguous United States
使用美国本土物候网络和 AmeriFlux 观测数据对春季物候产品进行比较和评估
  • DOI：
    10.1016/j.agrformet.2017.04.009
  • 发表时间：
    2017-08
  • 期刊：
    Agricultural and Forest Meteorology
  • 影响因子：
    6.2
  • 作者：
    Dailiang Peng;Xiaoyang Zhang;Chaoyang Wu;Wenjiang Huang;Alemu Gonsamo;Alfredo R. Huete;Kamel Didan;Bin Tan;Xinjie Liu;Bing Zhang
  • 通讯作者：
    Bing Zhang

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其他文献

基于多源干旱指数的黄淮海平原干旱监测
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    --
  • 作者：
    刘良云;彭代亮;李存军;吴耀平
  • 通讯作者：
    吴耀平
C3、C4作物的光保护机制差异的光谱探测研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    遥感学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘良云;关琳琳;彭代亮;胡勇;刘玲玲
  • 通讯作者：
    刘玲玲
青藏高原湖冰物候的时空变化及其影响因素
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    北京工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王智颖;吴艳红;常军;张鑫;彭代亮
  • 通讯作者：
    彭代亮
基于能量平衡原理的FPAR遥感反演研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    遥感技术与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张健;刘良云;焦全军;彭代亮
  • 通讯作者：
    彭代亮
内蒙古灌丛化草原分布特征的遥感辨识
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    农业工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    董洲;赵霞;梁栋;黄文江;彭代亮;黄林生
  • 通讯作者：
    黄林生

其他文献

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地面观测植被春季叶物候升尺度转换方法研究
  • 批准号：
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    2020
  • 资助金额：
    55 万元
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    面上项目
基于数字相机的低矮草地FPAR估算模型与观测方法研究
  • 批准号：
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  • 项目类别：
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相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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