遥感生态指数（RSEI）自提出以来，已得到广泛的应用。近年来，也有学者对其进行了修改。研究基于主成分变换的机理和应用实例，分析了修改的遥感生态指数（MRSEI）的合理性及其与RSEI的区别。结果表明：MRSEI指数将不具生态含义的第二主成分和第三主成分加入具有明确生态含义的第一主成分进行加权求和计算，其结果不仅降低了第一主成分的占比，无法增加原RSEI的信息量，而且还导致各主成分分量互相干扰，造成MRSEI结果的低估或高估。因此，这一修改缺乏合理性。研究同时还对用户在计算RSEI指数中碰到的一些问题进行分析。RSEI在使用中应注意采用植物生长季节的地表反射率数据；当研究区有大面积水体时，必须对水体进行掩膜；而只有当对生态起正面影响的绿度（NDVI）和湿度（Wet）指标在PC1的载荷为负值时，才必须进行“1 – PC1”的还原运算。
小卫星大气微波探测仪技术是目前微波遥感技术的一个研究热点。通过研制一台小卫星大气微波探测仪（以下简称大气微波探测仪，英文简称SAMS）并搭载在我国的商业小卫星上，实现对大气温湿度、极端天气和降雨的快速测量。介绍了SAMS的应用方面设计的特点，并结合目前的灵敏度测试数据，分析了在轨应用性能，尤其是在海面气压、大气湿路径延迟反演方面小卫星微波探测仪提供了一种新型灵活的探测手段，同时也对载荷在大气温度和湿度廓线探测常规的探测能力方面也进行了总结和分析，为卫星数据的应用和开发打下基础。
随着遥感技术的发展，高分辨率的卫星影像数据逐渐丰富，滑坡灾害的信息提取被进一步推进，当前滑坡灾害应急调查主要以目视解译和野外调查为主，费时费力，难以满足灾后救援的迫切需求。面向像元和面向对象的单时相滑坡遥感信息提取方法等存在着滑坡过识别、误识别的问题。因此，在此提出以滑坡前后多时相遥感影像为数据源的变化检测滑坡识别方法，首先根据归一化植被指数（NDVI）进行基于像元的变化检测确定滑坡预选区，再结合面向对象的几何规则完成滑坡的精细识别，这种基于变化检测和几何规则相结合的方法能有效排除道路、建筑、裸地等光谱特征与滑坡相似的非滑坡部分。以九寨沟滑坡为例，采用高分一号8 m 分辨率多光谱相机2015年8月1日的影像（滑前）以及2017年8月16日的影像（滑后）作为数据源，进行滑坡识别实验。结果表明，和面向对象的单时相方法相比，基于变化检测和几何规则相结合的多时相方法滑坡提取的精度较高，制图精度高达88.80%，用户精度高达81.19%，都大幅超过面向对象单时相法的精度，漏分误差及错分误差分别下降23.22%和11.72%，可为有效组织滑坡灾后救援与重建工作提供可靠依据。
入河排污口是人为污染物流入河流的最后一道关卡，对其进行精确排查在水资源保护、水污染防治等工作中具有重要作用。首先回顾了近30 a来国内大型入河排污口排查工作情况，分别从人工实地调查、GIS台账系统建设、卫星遥感监测和无人机排查4个方面进行介绍；其次，在分析了直接目视解译、基于水环境参数反演以及基于地物分类等常用入河排污口遥感监测技术的基础之上，讨论了上述方法在无人机影像上应用的局限性；再次，通过简要介绍深度学习目标检测方法原理，评述了基于深度学习的目标检测方法在入河排污口无人机遥感排查上的应用现状及其关键技术；最后，对深度学习在无人机影像入河排污口识别上的应用前景进行了分析，并对今后包括入河排污口在内的复杂地理要素的无人机遥感监测的研究重点进行了展望。
利用目前空间分辨率、时间分辨率（1 d）最高的成熟热异常产品数据主动式热异常数据（ACF，NPP-VIIRS active fire/hotspot data），结合基于长时序热异常数据支持下的工业热源区域识别模型，叠加地表覆盖类型数据，实现邯郸市不同类型热异常数据的识别与分析。①清洗邯郸市2012.1.20~2020.12.31年89 249个热异常点数据，得到2012~2020年间在营的81个工业热源区域，主要分布在京广线（G4高速）以西的丘陵地区，密集分布于涉县、武安、峰峰矿区，与邯郸市矿产资源的分布具有较好的一致性；2020年在营的工业热源与2013年相比，关停32个（42.67%），热异常点数目明显减少的19个（25.33%），新增5个企业；从企业类别上看，识别出的工业热源企业主要为钢铁及铸造类、煤化工及焦化、水泥厂等企业，分别占比达53.24%、28.16%和0.08%。②邯郸市2012~2020年历年的热异常点主要来源于工业热源，其工业热异常点历年平均占比为91.61%，2016年工业热源区域内热异常点占比最高，占比超过94.34%；邯郸市耕地地表覆盖中，有42.73%的热异常数据为工业热异常点；在人造地表覆盖中，有5.5%的热异常为非工业热异常数据。故，与仅仅依赖地表覆盖类型识别秸秆燃烧方法相比，该方法能有效的提高识别精度。邯郸市工业热异常点主要下垫面为人造地表类型（占比89.87%），非工业热异常点下垫面主要为耕地类型（占比75.93%）；非工业热异常点2013~2017年按月统计图具有明显的“双峰”现象，当年的 6/10月份出现较大的峰值点，此种现象自2018年起消失。
以2010~2019年Web of Science 核心合集数据库中自然科学引文索引和社会科学引文索引收录的遥感科学相关文献为数据源，采用统计计量、知识图谱以及质心迁移模型等方法，对近10 a遥感科学发文的时空动态、学科分布、主题热点进行深入分析。结果表明：全球遥感科学论文的作者集中于欧洲、北美以及亚洲东部地区，10 a间遥感科学研究的发文量质心呈现显著的东移特征，影响力质心整体呈现东移趋势，但发文量质心迁移距离远大于影响力质心迁移距离。包括中国、美国、德国、意大利和英国在内的5个高产国家遥感科学论文的主要交叉学科差异明显，美国在13个主要学科中发文表现均衡，中国在天文与天体物理、生态学等交叉学科发文量偏低。5个高产国家的主题热点也存在差别，中国学者关注全球变化及青藏高原等方面的研究，美国学者综合遥感技术对火星、月球等开展了探索。近10 a来气候变化、城市化、变化监测等的研究受到关注。未来可以进一步综合多源遥感数据开展交叉学科研究，遥感大数据结合人工智能算法推进智慧地球的建设。
河流水位监测对于淡水资源供应、灾害预防至关重要， 同时关系到气候变化及其对水循环影响的理解和应对。随着卫星遥感技术的发展，基于卫星平台的河流水位观测提供了一种新型的自动化、长时序、低成本的河流监测方案。对于卫星雷达河流观测数据的原理、特征和精度的把握是产品应用的首要条件。研究总结了目前国际上3种主要的卫星雷达河流观测数据集Hydroweb、DAHITI、GRRATS及主要卫星传感器的特征和现状，并结合我国境内32个水位站实测数据 （2008~2018）开展了精度验证及分析。验证结果表明：Hydroweb数据集整体精度（RMSE平均0.70 m）高于DAHITI（RMSE平均1.29 m）与GRRATS（RMSE平均3.21 m）。Hydroweb数据集大量使用Sentinle-3卫星观测数据，Sentinel-3卫星水位观测精度（RMSE平均为0.51 m）显著高于Envisat（RMSE平均为3.34 m）与Jason卫星（Hydroweb与GRRATS的Jason卫星RMSE平均分别为1.69 m与2.96 m）。3个数据集均应用了Jason卫星，3个数据集基于Jason卫星均在个别站点有较好结果，其中DAHITI在高村站精度最高（RMSE为0.22 m），但3个数据集精度均不稳定（5/9的站点RMSE大于2 m）。另外河流干湿季水位变化与河流周边的小型湖泊、水塘、季节性水体会影响水位观测的精度。本研究为相关水位测高数据集应用提供指导，同时对明晰现有水位提取算法在我国区域的问题及将来可能算法改进研究提供参考。
基于2001~2018年MODIS标准产品，研究了我国及七大区域热异常点的时空分布特征。结果表明：空间分布上，热异常点主要分布在除西北、西南之外的大部分地区；年际趋势上，2001~2014年间热异常点数量持续上升，年均增长率为15.01%，2015年后逐年下降，年均下降率为14.96%。月季尺度上，热异常点在春、秋季节出现最为频繁（春：551 716个，秋：416 698个），春、秋季相对在东北地区分布最多（春：164 898个，秋：186 727个），东北地区月均数量10月最高（118 274个）；夏季热异常点数量最低（290 793个），多分布于华东地区（120 455个），华东地区月均数量6月最高（76 465个）；冬季数量为358 483个，且在华南地区分布最多（108 209个），华南地区月均数量1月最高（37 770个）。研究有助于掌握我国典型区域的森林、草原火灾，以及由于秸秆焚烧、工业排放等引起热异常的变化情况，进而为区域灾害防治和环境监测提供技术支撑。
地表蒸散发对干旱半干旱地区水文过程模拟以及水文平衡有重要影响，复杂地表更是对地表蒸散发模拟提出了新的挑战。利用TSEB（Two-Source Energy Balance）模型，分别以Landsat、MODIS卫星数据为驱动数据，得到黑河下游绿洲地表蒸散发时空分布格局，并利用大孔径闪烁仪和涡动相关仪的观测数据对模拟结果分别在公里级和百米级尺度进行验证，研究结果表明：在大孔径闪烁仪观测的公里级尺度下，基于Landsat数据和MODIS数据驱动的TSEB估算感热通量与大孔径闪烁仪观测数据比较的均方根误差分别为48.47 W/m2、58.57 W/m2。基于涡动相关仪观测百米级尺度，Landsat数据驱动的TSEB估算感热通量与涡动相关仪观测数据的均方根误差为89.37 W/m2。因此，得出以中高分辨率卫星遥感数据作为驱动数据模型模拟效果更好，LAS观测公里级尺度数据能部分解决遥感地表蒸散发验证空间不匹配问题。
为了认识黑河流域湿地、农田、草地生态系统不同时间尺度的碳通量特征及与环境因子的关系，并为干旱区生态系统碳源/汇效应评估提供理论依据。采用涡度相关技术对黑河流域湿地、农田、草地生态系统进行长达7 a的碳通量、气象因子观测，分析了净生态系统生产力（NEP）、生态系统呼吸（Reco）、总初级生产力（GPP）在日际、季节、年际3种尺度的动态变化机制，并比较了碳通量与植被指数NDVI、EVI的季节变化异同。经分析发现：①黑河流域湿地与草地、农田生态系统均在日尺度上呈现明显的单峰“倒U”分布，草地于12：00到达峰值，湿地与农田于13：00到达峰值，峰值碳通量农田>湿地>草地；②季节尺度上，湿地与农田、草地生态系统碳通量以及NDVI、EVI均呈单峰“倒U”分布，6~9月生长季为明显碳吸收，7月份到达全年峰值，碳吸收峰值为农田>湿地>草地，NDVI、EVI峰值则为阿柔站>湿地站>大满站>大沙龙站。③年固碳能力为农田（648.90 gC/m2/a）>湿地（627.51 gC/m2/a）>草地（228.15 gC/m2/a、307.89 gC/m2/a）。④与环境因子做相关分析发现，日时间尺度上，湿地生态系统的NEP、Reco、GPP与潜热、气温、饱和水汽压差、辐射显著相关（p<0.05），农田与草地生态系统NEP、Reco、GPP受潜热、气温、土壤温度的影响较大；在季节尺度上，站点碳通量与各环境因子的相关性较高。但在年际尺度上，NEP、GPP、Reco与环境因素的相关性普遍较低，且无明显规律，其中阿柔站（草地）、大满站（农田）碳通量主要受到气温、2 cm土壤湿度、潜热以及降水的影响较大，大沙龙站（草地）则主要受到气温控制，湿地站（湿地）则与潜热相关性最强；另外阿柔站与湿地站碳通量与植被指数NDVI、EVI均呈现年际上的显著相关。本研究能为西北地区生态系统的碳收支、调控因子分析提供理论支撑。
环黄海湿地是东亚—澳大利西亚水鸟迁徙廊道的重要组成部分，在全球生物多样性保护方面具有不可替代的作用。研究利用Landsat 系列遥感影像，集成面向对象和决策树分类方法对遥感影像进行解译，得到1980~2018年5个时期朝鲜半岛西海岸湿地分布数据集，对朝鲜半岛西海岸滨海湿地变化特征进行解析，并对比分析朝鲜和韩国不同体制和发展水平差异下的湿地演变驱动因素，以期为环黄海滨海湿地生态系统管理和可持续发展提供科学参考。研究结果表明：朝鲜半岛西海岸主要湿地类型为自然湿地，占研究区总面积的41.1%，以滩涂为主；近40 a间朝鲜半岛西海岸自然湿地面积呈减少趋势，损失1094.4 km2；人工湿地面积呈快速增加趋势，相对增加45.1%；受国家体制、政治、人口和经济等影响差异，朝鲜自然湿地多转化为耕地，而韩国自然湿地多转化为人工表面；人类活动对湿地的直接占用是该地区湿地损失最主要的因素，需加强管控和科学利用海岸带资源。
海气界面潜热通量是衡量海气间能量和水汽交换的重要指标。热通量卫星遥感产品具有覆盖面广、时效性高的优势，但也存在观测非同步、潜热通量精度较低的问题。由于近表面空气比湿度是潜热通量卫星遥感的重要误差源，基于风云三号卫星微波成像仪观测数据，研究对空气比湿度反演算法进行了改进，改进后的算法与现场实测数据相比，反演精度有明显的提高。针对极轨气象卫星过境时间相对固定的问题，使用现场观测数据分析了潜热通量日内变化过程并建立了日均潜热通量估算模型，利用风云三号微波成像仪数据，通过块体法计算了全球海洋潜热通量。与现场实测数据相比，其偏差、均方根误差和相关系数分别为3.50 W/m2、32.96 W/m2和0.79。
日光诱导叶绿素荧光（Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence， SIF）是表征植被光合的有效探针。基于不同卫星遥感衍生的各种SIF产品已被广泛应用，然而，不同产品在中国区域表现及一致性仍不明晰。以中国生态系统光谱观测网络（ChinaSpec）农田站SIF观测数据为参考评估CSIF、GOSIF、SIFoco2-005、SIFLUE（SIFLUE_JJ/SIFLUE_PK）、SIF005等产品，并从不同时空尺度探讨它们的一致性。结果表明：①不同产品在4个农田站表现不尽相同，3个农田站存在高估现象。SIFLUE整体表现较好，GOSIF次之，而后是SIF005和SIFoco2_005。②各产品空间格局具有较高一致性，但其幅度存在差异：年均值方面，SIFLUE_PK最大（0.21 W m-2 μm-1 sr-1），CSIF最小（0.08 W m-2 μm-1 sr-1），SIF005、SIFoco2_005、SIFLUE_JJ、GOSIF依次分别为0.17、0.15、0.13和0.11 W m-2 μm-1 sr-1；年最大值方面，SIFLUE_PK最大（0.48 W m-2 μm-1 sr-1），SIFLUE_JJ最小（0.30 W m-2 μm-1 sr-1），SIF005、SIFoco2_005、GOSIF、CSIF依次分别为0.44、0.36、0.33和0.31 W m-2 μm-1 sr-1。③2008~2016年间SIF年均值变化趋势方面，GOSIF和CSIF整体呈显著升高的趋势（显著升高区域分别占23.6%和18.6%），全国均值升高速率分别为1.58×10-3和1.23×10-3 W m-2 μm-1 sr-1 a-1；而SIFLUE_PK和SIF005整体呈显著下降趋势（显著下降区域分别占16.3%和14.7%），全国均值下降速率分别为3.62×10-3和1.39×10-3 W m-2 μm-1 sr-1 a-1；SIFLUE_JJ在全国区域整体变化趋势不明显。④2008~2016年间SIF年最大值变化趋势与SIF年均值类似：CSIF和GOSIF整体呈显著升高（显著升高区域分别占10.1%和9.9%），全国均值增速分别为2.89×10-3和2.15×10-3 W m-2 μm-1 sr-1 a-1；SIFLUE_PK和SIF005整体显著下降（显著下降区域分别占16.9%和22.3%），全国均值下降速率分别为7.96×10-3和8.09×10-3 W m-2 μm-1 sr-1 a-1；SIFLUE_JJ在全国区域整体变化趋势亦不明显。
蒸散发是地表水热平衡的基本变量，也是衡量植被生长水分适应性的重要指标。针对三江源地面实测资料匮乏的现状，以MODIS系列产品为主要数据源，通过对地表温度—植被指数特征空间法的改进，在日尺度实现了该地区2011~2019年蒸散发的连续遥感估算，并进一步解析其时空变化特征与影响因子，揭示不同土地覆被类型的蒸散发差异，以期为三江源畜牧业可持续发展与生态环境保护提供支撑。对比分析表明：蒸散发的估算结果达到了现有遥感蒸散发产品的精度要求，可用于分析三江源地区蒸散发的时空变化特征。近9年，三江源蒸散发总体呈现先减少后增加趋势，多年平均值为420.04 mm；受海拔与降水控制，蒸散发空间分布异质性明显，从东南向西北逐渐减少；3 194~4 620 m海拔范围内，蒸散发随海拔高度增加呈单峰型变化，站点尺度年蒸散发与降水量之间的相关系数为0.71。虽然不同土地覆被分类系统下蒸散发的统计结果存在差异，但单位面积蒸散发具有林地＞灌丛/灌木林＞草地/草甸＞裸土地/无植被区的明显特征，像元尺度多年平均蒸散发与植被覆盖度的相关系数高达0.77。
在“一带一路”倡议框架下，中缅经济走廊逐步从概念转入实质规划建设阶段，了解和掌握缅甸土地覆被的空间格局和分布特征对于合理开发利用资源、制定务实的经济廊道建设规划具有重要的战略意义。利用Landsat-8 OLI遥感影像数据，基于多分类器集成的面向对象迭代分类方法（OIC-MCE），生产了缅甸2015年30 m分辨率土地覆被产品（MyanmarLC-2015）。采用Google Earth高分辨率影像获取验证样本用于产品精度验证，验证结果表明：MyanmarLC-2015产品的总体分类精度为89.05%，Kappa系数为0.87，各类别的用户精度和制图精度均超过72%，能够准确地反映缅甸土地覆被类型的空间格局。根据产品统计，林地是缅甸面积最大的土地覆被类型，占国土面积56.15%，以常绿阔叶林为主，占林地面积83.57%。耕地面积次之，占国土面积27.01%。地形因子对缅甸土地覆被类型空间分布格局有显著的影响，随着海拔升高，呈现出按如下顺序的垂直地带性特征：森林湿地、水田、旱地、落叶灌木林、落叶阔叶林、常绿灌木林、常绿阔叶林、常绿针叶林。从植被生产力的角度来看，缅甸东部、东北部和东南部植被NPP最大，中部干旱地区和南部伊洛瓦底江三角洲植被NPP较低。缅甸2015年植被平均净初级生产力中常绿林地类型高于落叶林地，阔叶林的高于灌木林，耕地中旱地生产力高于水田。
地基激光雷达树木点云数据的枝叶分离是精确计算地上生物量和叶面积指数的重要前提，也是树木三维建模的重要步骤。然而，山地复杂树木冠幅大且结构复杂，从而造成树叶与枝干之间的相互遮挡，因此很难获取高质量的点云数据，目前对其实现枝叶分离依然存在较大的困难。利用地基激光雷达FARO Focus3D X330获取三维激光点云数据，提出了一种基于网络图的树木点云枝叶分离方法。首先，采用LeWos模型对点云进行初步的枝叶分离，分离出枝干和叶片点云。在此基础上，针对枝干和叶片混合点云通过路径追踪检测算法来精细分离枝干和叶片。随着路径长度从10增加到100，枝干点不断增加，叶片点不断减少，枝叶分离精确度、枝干F分数、叶片F分数、Kappa系数均先增加后减少。综合这4项精度评价指标，选取各个树木最优路径长度执行路径追踪检测算法。通过与LeWos模型、Tlseparation模型和高斯混合模型等主流枝叶分离方法比较发现，该方法精度更优，精确度为91.97%。而且，该方法的枝干F分数和叶片F分数均大于85%，这表明该方法具有很好的平衡性。该方法仅使用路径长度，不考虑几何特征，因此极大地提高了针叶树木的枝叶分离精度。同时，该方法对不同树种、不同密度点云枝叶分离效果均较好，鲁棒性强。精确的树木点云枝叶分离对森林资源管理和生物多样性研究等具有重要意义。
洪涝灾害危害巨大，对区域人民生命财产和经济发展造成重大威胁，回溯区域洪水事件，甄别洪水风险区，判断洪水时空特征，并给出规划建议非常重要。以巢湖流域为试验区，基于Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）影像，构建了谱间关系与阈值分割相结合的洪水淹没识别方法，应用于Google Earth Engine平台上，获得了2015~2020年巢湖流域洪水时空格局，结合土地利用数据，分析了洪水对巢湖流域农田和以建设用地代表的居民点的影响。结果表明：①该方法精度相比单波段阈值和简单指数法提升了3%~7%，能够快速应用遥感数据提取历年流域洪水淹没范围；②2015~2020年间，监测到两次特大洪水和一次小规模洪水，淹没范围集中在杭埠河、裕溪河、兆河等河流区域；③农田占据受淹面积的86.47%~95.35%，建设用地占据4.47%~5.36%，受到洪水影响的居民点主要为基层村庄及乡镇。研究表明了SAR卫星数据在监测巢湖流域洪水有良好的适用性，有助于掌握洪水对农田和乡村居民点的破坏程度，对于未来制定相关规划战略，加强流域乡村洪水控制保障人员与粮食安全十分关键。
河流径流量是陆地上最重要的水文要素之一，准确获取径流信息对于区域的水资源评价和生态修复方面都具有重要作用。研究基于Google Earth Engine（GEE）云平台提供的Sentinel-1、Sentinel-2影像数据，结合数字高程模型（DEM）对河长、河宽、糙率、比降、河深和流速等水力学参数进行遥感估算，进而采用关系拟合法与改进的曼宁公式法对黄河源区唐乃亥站点附近河段进行径流量反演研究，探讨了河段长度差异对径流量反演精度的影响，并通过建立站点河段与上下游河段之间的河宽关系，实现了对站点河段径流量监测时间序列的扩展补充。结果表明，两种模型均能有效进行径流量的模拟估算，其纳什效率系数（NSE）均在0.80以上；关系拟合法与改进的曼宁公式法径流反演的均方根误差（RMSE）分别为233.431 m3s-1和271.704 m3s-1，相对均方根误差（RRMSE）分别为16%和24%，关系拟合法反演精度总体优于改进的曼宁公式法。通过对不同长度河段径流量的反演结果对比分析发现，辫状河心滩的河宽估算在汛期存在较大的不确定性，进而影响径流反演精度，在河段选择时应予以规避；站点河段与上下游河段的平均河宽之间具有强烈的相关性，相关系数均在0.96以上，因此上下游河段的影像数据可为站点河段径流量反演提供重要补充，实现目标河段径流量的加密监测。
真实性检验是保障土地覆被遥感产品生产质量，支持土地覆被遥感产品应用的重要环节。土地覆被遥感产品真实性检验实践总与理论存在一些差异，其主要体现在用于检验的参考数据样本数量和空间分布两个方面，而这种差异对检验结果的影响还不十分清楚。以中国陆地范围为实验区域，GlobeLand30作为全样本参考数据，ESA CCI-LC作为检验对象，通过设计实验，评估了样本数量、抽样方式和样本单元的不同对检验结果的影响。结果表明：①样本量对检验结果有重要影响。当样本量减半（约600个样本点），点样本真实性检验的总体精度与在理论样本量下的总体精度接近，但是，在样本量较小的情况下，不同类型的精度对样本量的敏感程度不同，面积权重小的类别对样本量更敏感，尤其是在采用分层随机抽样的情况下；②在理论样本量基础上，无论是点样本真实性检验还是群样本真实性检验，抽样方式对总体精度影响不大，但是对各个类型的精度有重要影响，尤其是面积权重小的类别；③群样本检验稳定性比点样本检验差。在理论样本量基础上，样本单元的增大将增加检验结果的不确定性，随着样本单元的增加，虽然检验结果波动性变小，但是检验结果相较于点样本检验结果仍存在一定偏差。因此，对于以获取总体精度为目标的真实性检验，对于点样本，样本量可以减少到理论样本量的一半，总体精度的绝对误差在1%以内，标准差约为2%，而对于群样本，则需要增加到理论样本量的5倍。对于以获取各类型精度为目标的真实性检验，建议增加样本量为理论样本量的2倍以上，以确保面积权重小的类型被分配足够的样本点。
通过2006~2016年中等分辨率成像光谱仪MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）的MCD12Q2数据集和 NPP （Net Primary Productivity，净初级生产力）数据MOD17A3HGF为数据源，研究河北省的草地和林地的物候期：生长季起始期SOS（Start of Season）、生长季结束期EOS（End of Season）和生长季长度LOS（Length of Season）的多年均值空间分布和多年变化趋势，通过相关分析法研究草地和林地的物候期对NPP的相关关系，并进行显著性检验判断变化趋势和相关系数在α=0.05水平上的显著性。结果表明：河北省草地SOS大多出现在第108~153 d，EOS大多出现在第273~304 d，LOS大多为128~190 d。林地SOS大多出现在第107~128 d，EOS大多出现在第282~306 d，LOS大多为162~194 d。河北省草地和林地的SOS主要呈现出提前趋势，EOS呈现延后趋势，LOS主要呈现增长趋势；草地和林地的物候期与NPP主要呈现中度相关，其中SOS与NPP主要呈现负相关，EOS、LOS与NPP主要呈现正相关。
以1980年、1990年、2000年、2010年和2020年Landsat遥感影像作为数据源，结合野外实测数据和Google Earth的高分影像，采用面向对象的决策树分类方法，得到1980~2020年辽河口国家级自然保护区土地覆盖变化情况。结合土地利用转移矩阵、景观格局分析法以及等扇方位分析法，研究近40 a辽河口国家级自然保护区内的人工类型用地时空动态演变特征。结果表明：1980~2020年间，研究区内自然湿地减少了270.12 km2，主要转化为耕地、油井、建设用地及交通用地等人工土地覆盖类型。由于受人类活动干扰较大，研究区内景观趋于破碎化、均衡化，景观异质性降低。近40 a来，研究区内人工土地覆盖类型主要沿北西北方向扩张。国家政策和经济发展对辽河口湿地的演变过程影响极大，农田开垦、城镇建设、油田开发和海水养殖等人类活动是自然湿地演变的主要驱动力。
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。
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。
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。
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。
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。
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