近年来氢氟化碳HFC气体丰度不断增加，其温室潜能值巨大，对全球变暖产生影响的同时也间接造成臭氧层的破坏。国内外学者开展了广泛的地面原位测量来获取其全球丰度，同时遥感技术可以大范围、长时间、快速监测HFC气体的变化，成为该气体浓度反演的重要手段。对原位测量方法、示踪物比值法、卫星反演传感器发展和卫星反演方法4个方面的内容进行阐述，结合载荷特征分析比较不同反演方法的优缺点，最后对当前反演存在的问题和未来的发展趋势进行了讨论和展望。

近年来，为提高地物分类精度，突破单一传感器的技术擎制，弥补单一数据源应用的局限性，多源遥感数据融合的成为了遥感领域众多学者关注的研究热点。高光谱遥感技术的光学影像同激光雷达点云数据的融合技术在技术层面为提升地物识别与分类的精度上提供了一种可行方案，打破了单一传感器的技术上限，为目标三维空间—光谱信息一体化获取提供了一种新的解决途径，同时为高光谱激光雷达成像技术研究奠定基础。本文回顾了激光雷达与高光谱成像数据融合发展历程，论述其在特征级和决策级的主要融合方法和研究进展，将常用特征级融合和决策级融合方法进行详细介绍，并对最新几种研究算法进展进行小结和概述，探讨了其面临的挑战和未来发展与应用前景，最后对激光雷达和高光谱成像数据融合未来发展做出系统展望。

水储量是全球和区域水文循环的重要组分，借此可分析区域水资源和干旱的时空演变规律。传统的水储量监测方法以地下水位监测为主，但站点布设和分布情况限制了大尺度的研究与探索。GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）卫星提供了大尺度的逐月地球重力场变化数据，国内外众多学者将其反演的水储量变化数据应用至水文学领域，在一定程度上推动了水文学的进步与发展，但目前系统阐述GRACE数据在反演水储量方面的研究仍不够全面，鲜有研究对基于GRACE数据的监测干旱和插补重建现状进行系统性的总结。该研究简要介绍了GRACE数据的应用领域，探讨了两种数据处理方法的优缺点，分析总结了GRACE数据在反演结果验证和不确定性、陆地水储量变化、地下水储量变化、干旱演变与响应、插补重建等方面的应用现状及存在问题，建议未来在变化环境对水储量变化的影响、降低GRACE数据的不确定性、构建更适合干旱监测的干旱指数、提高插补重建GRACE数据精度和提升GRACE数据时空分辨率等方面进一步开展研究，旨在为利用GRACE数据的相关研究提供借鉴与思考。

Google Earth Engine（GEE）是集遥感影像存储与分析于一体的综合应用平台，能够方便快捷地调用遥感影像与信息提取，因此GEE受到越来越多科研工作者的关注。随着GEE不断扩充和升级，系统平台也愈发复杂。对于一般用户来说，要想快速了解其体系结构和功能算法变的越来越困难。针对这一问题，系统介绍了GEE的技术架构、数据资源、模型算法及计算资源，对GEE在各大领域的应用成果进行总结归纳，以期能为GEE的使用者提供一个快速了解该平台的窗口，帮助其更好地利用GEE平台开展自己的应用研究。

激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）通过扫描物体目标能够获取海量的离散点云。而强度作为点云最重要的特征之一，在一定程度上反映了物体表面的辐射特性。但受多种因素影响，原始强度信息变异性较大，通常需要被校正才能更好地应用到各个领域。首先详细综述了强度在林业遥感、测绘工程、地物分类和海洋环境勘测等领域的应用，分析了强度校正的必要性；其次，从大气衰减效应、扫描仪特性、目标表面参数和数据采集几何等角度深入阐述了影响强度的主要因素；接着，探讨了强度校正基本理论，对常用的理论和经验校正方法进行了总结，并把强度校正分为两个层次：正规化和辐射校准；最后，指出了强度校正技术亟待解决的一些问题。

植被物候信息是评价气候—植被交互影响、土地覆盖率以及生态系统年际生产力变化的关键指标。传统物候监测方法以目视观察为主，监测范围受限且人力物力消耗大。遥感技术作为近年来新兴的监测手段，具有监测范围大、信息获取便捷以及节省人力物力等特点，其应用进一步推动了植被物候动态监测研究的发展。本文首先对近年来植被物候遥感监测流程进行梳理，明晰了现有的遥感物候监测体系；概述了可用于建立植被生长曲线遥感数据源，并对不同数据源的应用情境进行了讨论；总结了现有的曲线降噪算法及应用流程，对不同方法进行降噪处理时误差成因进行了分析；归纳了目前主要的植被物候提取方法；最后讨论了数据分辨率、植被物候阶段定义以及监测时效性等植被物候遥感监测中尚存的不确定性因素，并对未来植被物候遥感监测研究的主要方向进行了展望。

油棕是一种重要的热带经济作物，在热带地区种植面积迅速扩张，已经成为全球最大的植物油来源。油棕扩张在带来经济效益的同时，也在不断侵占全球现有的森林、耕地和泥炭地，造成严重的生态环境问题。空间观测技术（RS、GIS、GNSS，3S技术）是空间信息收集、分析和管理的有效工具，在优化土地利用类型空间布局和可持续发展规划中发挥着重要作用。通过文献综述和文献计量学的方法，分析3S技术在油棕研究中的应用进展，并探讨影响油棕制图精度的关键因素。研究发现：该领域的论文主要以土地覆被变化研究为知识基础，来自马来西亚、美国、中国、印度尼西亚和英国的科研机构和研究人员是最主要参与者；目前3S技术在油棕研究中的应用包括油棕制图、油棕变化监测、油棕树计数、树龄估算、地上生物量与碳储量估算、适宜性评估、产量估算、病虫害监测、种植园管理等；制图精度与论文发表时间并没有明显相关性，与遥感数据源、分类方法具有相关性；目前油棕研究中的3S技术以RS为主导，RS应用于油棕研究的各个关键方向，GIS技术主要应用于油棕变化制图、适宜性评估、种植园管理、病虫害监测等，GNSS主要作为辅助工具，应用于病虫害监测和种植园管理等。

矿产资源是人类赖以生存和发展的重要生产资料，开展矿山监测对于矿产资源开发利用和矿区环境保护至关重要。由于具有大范围、多时相和综合性等优势，遥感技术已成为矿山监测的主要手段。针对矿山开发利用状况、地质灾害问题以及生态环境监测与质量评价等需求，系统总结了矿山环境遥感监测所用的数据源、方法和模型。目前遥感监测数据源已趋于多样化并覆盖矿山监测各方面，得益于云计算平台及人工智能技术快速发展，大数据分析和深度学习等方法在矿山环境遥感监测中逐渐发挥重要作用，而多源数据融合、地物智能化提取、三维形变监测和定量反演等是矿山环境遥感监测存在的主要问题与挑战。