草原生物量是评价草原生态系统功能的重要参数。为了快速、准确、有效地估算草原地上生物量，以呼伦贝尔草原为研究区，基于无人机多光谱影像和卫星遥感（Sentinel-2）影像，选择GNDVI、LCI、NDRE、NDVI、OSAVI、EVI等6个植被指数，结合实测地上生物量数据，建立植被指数回归模型，并采用留一法交叉验证进行精度评价。结果表明：基于无人机多光谱影像的LCI-生物量回归模型（RRMSE为18%，测量值与预测值R²为0.70）和NDRE-生物量模型（RRMSE为18%，测量值与预测值R²达到0.71）精度高于其他植被指数回归模型；基于无人机多光谱影像的生物量—植被指数模型（RRMSE均低于22%）模拟精度均优于基于Sentinel-2影像的生物量—植被指数模型（RRMSE均高于25%），可以更精确地反演草原地上生物量，研究结果可为草原生物量精准反演提供科学方法和依据。

家畜的空间分布对于粮食安全、农业社会经济、环境影响评估和人畜共患病的研究等方面至关重要。选取甘肃省作为典型研究区，以羊为研究对象，基于随机森林回归算法构建了融合遥感数据和统计数据的家畜分布网格化估算模型，获得甘肃省1 km×1 km尺度上羊的空间分布信息。结果表明：基于随机森林回归的家畜分布网格化估算模型，结合了遥感数据和统计数据的优势，可以较准确地估算1 km×1 km尺度上家畜的空间分布情况，估算结果与统计数据之间的相关系数（R）达到0.88，均方根误差（RMSE）为0.24，相对均方根误差（RRMSE）为15.1%。甘肃省的羊主要分布在河西走廊戈壁区、甘南高原草原草甸区、黄土高原丘陵区的西南部以及黄土高原沟壑区的北部。对羊的空间分布影响较大的环境因子依次是：耕地百分比、海拔、地表温度和坡度。

叶面积指数（Leaf Area Index， LAI）是表征植被状况的重要参数，与植被的生长和变化状况密切相关。探究内蒙古草原LAI长时间序列时空格局特征及水热条件对LAI的影响，可为准确掌握内蒙古草原分布与生长状况差异提供数据支撑，对了解内蒙古草原生产能力的空间分布特征具有参考价值。基于2000~2019年GEOV2 LAI产品数据集，结合气温和降水资料，选取变化斜率、变异系数和相关性系数3个指标对内蒙古草原LAI展开分析。结果显示，内蒙古草原LAI由东北向西南递减，多年均值为1.34 m²/m²，在不同草原类型中，荒漠草原（0.28 m²/m²）<典型草原（0.96 m²/m²）<草甸草原（2.27 m²/m²）<草甸（2.60 m²/m²），且与变异系数呈反比，荒漠草原年际间波动最剧烈。近20 a内蒙古草原LAI呈波动中上升趋势（0.02 m²/m²/a），67.08%区域草原LAI与年降水显著相关，仅4.98%区域草原LAI与年均温显著相关。表明内蒙古草原LAI空间分布具有地带性特征，不同草原类型LAI之间存在明显差异，降水是内蒙古草原LAI的主要影响因素。

日光诱导叶绿素荧光（Solar-Induced chlorophyll Fluorescence， SIF）是植物在太阳光照条件下，在光合作用过程中发射出的光谱信号（650~800 nm），SIF相比于植被指数等参数更能直接地反映植被光合作用的相关信息，为大尺度GPP估算带来了新的途径。但目前卫星SIF数据或存在分辨率较低的不足，或存在数据空间不连续的局限，对于应用到大尺度中连续GPP的估算中有一定难度。OCO-2 SIF数据拥有较高的空间分辨率，但却是空间离散数据。针对上述问题，着重研究对离散的OCO-2 SIF数据进行连续预测的方法，生成中国—蒙古草地生态系统的较高精度连续SIF数据集。结果如下：通过Cubist回归树算法，结合MODIS反射率数据，气象数据及土地利用类型，建立了每8 d的0.05°分辨率的连续SIF数据集，预测精度为R2=0.65，RMSE=0.114。其中，对作物类SIF预测的精度最高，为R2=0.71，RMSE=0.117；其次为对森林与草地的预测，两者的R2和RMSE分别为0.64/0.123，0.60/0.112。

草地作为地球上分布最广的植被类型，在陆地碳循环中发挥着重要作用。草地生产力是估算产草量的基础，准确模拟生产力对草原资源合理利用及生态保护具有重要意义。以东北草地生产力为研究核心，利用涡度相关通量观测数据、遥感数据和气象数据，构建和检验东北草地光能利用率模型。东北草地光能利用率模型以归一化物候植被指数（NDPI）代表光合有效辐射吸收比例，以地表水分指数（LSWI）+ 0.5表示水分胁迫因子。基于44个草原站的通量数据对东北草地光能利用率模型进行验证，东北草地光能利用率模型的R²为0.855，高于MODIS GPP产品（R²=0.719），略高于VPM GPP产品（R²=0.848），东北草地光能利用率模型的MAE和RMSE分别为0.374 gCm^-2和0.735 gCm^-2，低于MODIS GPP产品（MAE=0.562 gCm^-2，RMSE=1.026 gCm^-2）和VPM GPP 产品（MAE=0.667 gCm^-2，RMSE=1.339 gCm^-2）。VPM GPP产品普遍高估了东北草地的GPP；MODIS GPP产品在典型草原干旱年份明显高估涡度总初级生产力（GPP），而在草甸草原却存在明显的低估；东北草地光能利用率模型虽然在典型草原的干旱年份也存在高于涡度GPP的情况，但程度较MODIS GPP产品和VPM GPP产品小。东北草地光能利用率模型不论从模型精度还是动态一致性上，其表现均优于MODIS GPP产品和VPM GPP产品，且年尺度上的拟合精度远高于MODIS GPP产品和VPM GPP产品。水分胁迫和FPAR的改进都是东北草地光能利用率改进模型精度较高的原因，水分胁迫的贡献更大。研究表明使用构建的东北草地光能利用率模型模拟东北草地生产力非常必要。