论森林干扰
1
1997
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
论森林干扰
1
1997
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
森林扰动遥感监测研究进展
1
2015
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
森林扰动遥感监测研究进展
1
2015
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Remote sensing and forest damage
1
1987
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Characterizing interannual variations in global fire calendar using data from earth observing satellites
1
2005
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Vegetation burning in the year 2000： global burned area estimates from spot vegetation data
1
2004
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Burnt area detection at global scale using ATSR-2： the GLOBSCAR products and their qualification
1
2004
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Establishing a earth observation product service for the terrestrial carbon community： the globcarbon initiative
1
2006
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
A new， global， multi-annual （2000~2007） burnt area product at 1 km resolution
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2008
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Prototyping a global algorithm for systematic fire-affected area mapping using MODIS time-series data
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2005
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Assessing variability and long-term trends in burned area by merging multiple satellite fire products
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2010
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
The collection 6 MODIS active fire detection algorithm and fire products
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2016
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Generation and analysis of a new global burned area product based on MODIS 250 m reflectance bands and thermal anomalies
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2018
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
30 m Resolution global annual nurned area mapping based on landsat images and google earth engine
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2019
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Spatialtemporal patterns of observed bark beetle-caused tree mortality in british columbia and the western united states
1
2012
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
A project for monitoring trends in burn severity
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2007
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Major forest insect and disease conditions in the united states： 2009 update
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2010
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
造林数据
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0801
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
造林数据
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0801
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
森林火灾数据
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0702
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
森林火灾数据
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0702
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
林业有害生物数据
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0701
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
林业有害生物数据
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0701
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Classifying drivers of global forest loss
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... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Object-based classification of forest disturbance types in the conterminous united states
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2019
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
Remote sensing of forest insect disturbances： current state and future directions
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2017
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
时间序列Landsat 8 OLI数据森林年扰动检测
1
2020
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
时间序列Landsat 8 OLI数据森林年扰动检测
1
2020
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
基于Landsat时序影像和LandTrendr算法的森林保护区植被扰动研究——以陕西柴松和太白山保护区为例
1
2020
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
基于Landsat时序影像和LandTrendr算法的森林保护区植被扰动研究——以陕西柴松和太白山保护区为例
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2020
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
A near-real-time approach for monitoring forest disturbance using Landsat time series： stochastic continuous change detection
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2021
... 干扰是世界上所有森林的普遍特点，伴随着森林的生存与繁衍，亘古有之［1］，即森林扰动是森林生态系统不可避免的一部分，轻者影响森林发育，重者改变森林结构、树种组成和立地状况，造成严重生态灾害.因此以病虫灾害、火灾、气象灾害为代表的自然扰动与砍伐、植树造林等人为扰动等正改变着地球系统能量收支与物质循环过程，是影响全球变化时空格局的重要驱动力，因此定量描述森林扰动模式及其影响是当前全球变化研究的热点问题.尤其北美在广泛开展森林扰动监测方法和监测指数研究的基础上，已经在关注基于长时间序列的森林扰动研究［2］，以探究森林的健康状况与全球生态安全和人类社会可持续发展的关系，应对生物多样性减少，水灾、旱灾、火灾、森林病虫害频发引发森林资源锐减导致森林生态系统退化的恶性循环局面.实际上，当植物受到很多环境因素影响时，叶肉细胞损害导致生长胁迫，这种胁迫是通过植物的反射光谱来表现，于是早在20世纪80年代中期就研制了机载多光谱成像仪PMI，主要用来探测植物生长胁迫时表现出的细微颜色变化［3］.近20 a来卫星遥感技术已被用于生产不同尺度的全球森林扰动产品，目前国内外有多套来源多样、时空尺度各异的单一森林扰动类型监测产品.如单纯依赖中低分辨率卫星遥感图像研制的GBS（8 km）［4］、 Global Burned Area 2000 （GBA2000，1 km）［5］、 GLOBSCAR （1 km）［6］、GlobCarbon （1 km）［7］、L3JRC（1 km）［8］ 、MCD45（500 m）［9］、Global Fire Emissions Database（GFED，0.5 degree）［10］、 MCD64（500 m）［11］ 、Fire_cci（250 m）［12］和中国科学院遥感与数字地球研究所GABAM 2015（Global annual Burned Area Map of 2015，30 m）［13］等全球火烧迹地监测产品，以及北美西部区域1 km的森林虫灾监测产品 ［14］；也有业务部门持续发布的系列产品，如美国通过用户上报与Landsat卫星解译相结合形成的火烧强度MTBS产品［15］，借助航空勾绘作业制作的森林病虫害ADS31产品［16］，以及我国国家林业和草原科学数据中心的造林数据库［17］、森林火灾数据库［18］和林业有害生物数据库［19］等，这些数据产品对于了解森林扰动历史和现状具有极其重要价值；Curtis等［20］2018年开展了全球10 km分辨率的森林扰动成因制图，主要区分了土地利用方式不同引起的森林扰动，仍没有区分自然扰动类型.Huo 等［21］基于MTBS和ADS数据库构建出一套美国区域的不同森林扰动类型Landsat图像样本库，并研制了美国本土区域30 m空间分辨率森林扰动类型产品（包含砍伐、火烧、病虫害三大类）.区域和全球尺度森林病虫害干扰的时空分布和动态变化日益引起关注，Cornelius等［22］曾提出应开展高频次、准实时病虫害干扰遥感监测，以服务于森林资源的业务管理.胡圣元等［23］利用2013~2019年多时序Landsat 8 OLI遥感数据，采用改进的植被变化追踪算法对南亚热带森林年度扰动进行检测研究，改善了植被变化追踪算法在森林扰动频繁区域的漏检率高的问题，更准确地反映了南亚热带森林年度变化特征.殷崎栋等［24］使用LandTrendr算法和Landsat卫星时间序列数据，描述了柴松和太白山保护区的长期（1984~2018年）森林变化模式，对扰动年探测的总体精度为89%，可为森林生态系统的自然保护区保护评估提供基础信息.Ye等［25］研究了一种随机连续变化检测方法，能够利用Landsat卫星时间序列数据对森林扰动进行准实时的监测，具备较高的准确率和计算效率，为数据密集型的大范围森林健康监测任务提供了一种有效工具. ...
刍议枯死松树的天空地协同监测技术体系建设
1
2020
... 我国的森林病虫害一直采用线路踏查结合标准地详查的监测调查方法，且实行月度零报告制度，对于1 000个国家级中心测报点而言是直报国家模式，同时还建立有应急报告（如疫情）机制［26］.总之国家、省、地、县通过逐级细化工作任务，明确任务要求、落实主体责任、增强各项任务措施的可操作性等措施，全面落实林业有害生物成灾率、无公害防治率、测报准确率和种苗产地检疫率等“四率”指标的目标管理责任，并把推进监测预警的智能化、检疫御灾的信息化、防治减灾的社会化、应急救灾的机动化进程作为完成“四率”指标的重要手段，确保如期实现“四率”指标要求［27］.实际上森林病虫害对森林资源的危害不亚于人类对树木的砍伐以及火灾对森林的危害，病虫害不仅会造成树木生长缓慢，还可能造成稀有树种的灭绝，危及生态系统的平衡［28］.严控成灾率是巩固造林绿化成果保护森林资源的重要抓手之一，森林病虫灾害的重要特点就是树木发生物理或生理的变化，即呈现失叶、失色、失水、死亡等表观现象，而这些变化正好可以被光学传感器所捕捉，说明通过森林扰动区域和类型的遥感评估，可以服务于森林病虫灾害的监测调查.因为扰动的区域可能是病虫害所致，至少也是未来可能引发病虫害等次期灾害的潜在风险区，所以准实时的森林扰动遥感监测产品对于指导森林病虫害踏查线路设计和标准地设置具有重要科学意义，也是最大限度降低森林病虫灾害损失，彻底扭转灾后救灾被动局面，最终实现有虫有病不成灾目标的有效保障手段.实验通过对时序卫星遥感数据的处理和分析，快速获取高动态森林扰动产品，旨在为森林灾害遥感预警和地面调查提供技术指导. ...
刍议枯死松树的天空地协同监测技术体系建设
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2020
... 我国的森林病虫害一直采用线路踏查结合标准地详查的监测调查方法，且实行月度零报告制度，对于1 000个国家级中心测报点而言是直报国家模式，同时还建立有应急报告（如疫情）机制［26］.总之国家、省、地、县通过逐级细化工作任务，明确任务要求、落实主体责任、增强各项任务措施的可操作性等措施，全面落实林业有害生物成灾率、无公害防治率、测报准确率和种苗产地检疫率等“四率”指标的目标管理责任，并把推进监测预警的智能化、检疫御灾的信息化、防治减灾的社会化、应急救灾的机动化进程作为完成“四率”指标的重要手段，确保如期实现“四率”指标要求［27］.实际上森林病虫害对森林资源的危害不亚于人类对树木的砍伐以及火灾对森林的危害，病虫害不仅会造成树木生长缓慢，还可能造成稀有树种的灭绝，危及生态系统的平衡［28］.严控成灾率是巩固造林绿化成果保护森林资源的重要抓手之一，森林病虫灾害的重要特点就是树木发生物理或生理的变化，即呈现失叶、失色、失水、死亡等表观现象，而这些变化正好可以被光学传感器所捕捉，说明通过森林扰动区域和类型的遥感评估，可以服务于森林病虫灾害的监测调查.因为扰动的区域可能是病虫害所致，至少也是未来可能引发病虫害等次期灾害的潜在风险区，所以准实时的森林扰动遥感监测产品对于指导森林病虫害踏查线路设计和标准地设置具有重要科学意义，也是最大限度降低森林病虫灾害损失，彻底扭转灾后救灾被动局面，最终实现有虫有病不成灾目标的有效保障手段.实验通过对时序卫星遥感数据的处理和分析，快速获取高动态森林扰动产品，旨在为森林灾害遥感预警和地面调查提供技术指导. ...
国家林业局关于下达“十三五”林业有害生物防治工作“四率”指标任务的通知
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... 我国的森林病虫害一直采用线路踏查结合标准地详查的监测调查方法，且实行月度零报告制度，对于1 000个国家级中心测报点而言是直报国家模式，同时还建立有应急报告（如疫情）机制［26］.总之国家、省、地、县通过逐级细化工作任务，明确任务要求、落实主体责任、增强各项任务措施的可操作性等措施，全面落实林业有害生物成灾率、无公害防治率、测报准确率和种苗产地检疫率等“四率”指标的目标管理责任，并把推进监测预警的智能化、检疫御灾的信息化、防治减灾的社会化、应急救灾的机动化进程作为完成“四率”指标的重要手段，确保如期实现“四率”指标要求［27］.实际上森林病虫害对森林资源的危害不亚于人类对树木的砍伐以及火灾对森林的危害，病虫害不仅会造成树木生长缓慢，还可能造成稀有树种的灭绝，危及生态系统的平衡［28］.严控成灾率是巩固造林绿化成果保护森林资源的重要抓手之一，森林病虫灾害的重要特点就是树木发生物理或生理的变化，即呈现失叶、失色、失水、死亡等表观现象，而这些变化正好可以被光学传感器所捕捉，说明通过森林扰动区域和类型的遥感评估，可以服务于森林病虫灾害的监测调查.因为扰动的区域可能是病虫害所致，至少也是未来可能引发病虫害等次期灾害的潜在风险区，所以准实时的森林扰动遥感监测产品对于指导森林病虫害踏查线路设计和标准地设置具有重要科学意义，也是最大限度降低森林病虫灾害损失，彻底扭转灾后救灾被动局面，最终实现有虫有病不成灾目标的有效保障手段.实验通过对时序卫星遥感数据的处理和分析，快速获取高动态森林扰动产品，旨在为森林灾害遥感预警和地面调查提供技术指导. ...
国家林业局关于下达“十三五”林业有害生物防治工作“四率”指标任务的通知
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... 我国的森林病虫害一直采用线路踏查结合标准地详查的监测调查方法，且实行月度零报告制度，对于1 000个国家级中心测报点而言是直报国家模式，同时还建立有应急报告（如疫情）机制［26］.总之国家、省、地、县通过逐级细化工作任务，明确任务要求、落实主体责任、增强各项任务措施的可操作性等措施，全面落实林业有害生物成灾率、无公害防治率、测报准确率和种苗产地检疫率等“四率”指标的目标管理责任，并把推进监测预警的智能化、检疫御灾的信息化、防治减灾的社会化、应急救灾的机动化进程作为完成“四率”指标的重要手段，确保如期实现“四率”指标要求［27］.实际上森林病虫害对森林资源的危害不亚于人类对树木的砍伐以及火灾对森林的危害，病虫害不仅会造成树木生长缓慢，还可能造成稀有树种的灭绝，危及生态系统的平衡［28］.严控成灾率是巩固造林绿化成果保护森林资源的重要抓手之一，森林病虫灾害的重要特点就是树木发生物理或生理的变化，即呈现失叶、失色、失水、死亡等表观现象，而这些变化正好可以被光学传感器所捕捉，说明通过森林扰动区域和类型的遥感评估，可以服务于森林病虫灾害的监测调查.因为扰动的区域可能是病虫害所致，至少也是未来可能引发病虫害等次期灾害的潜在风险区，所以准实时的森林扰动遥感监测产品对于指导森林病虫害踏查线路设计和标准地设置具有重要科学意义，也是最大限度降低森林病虫灾害损失，彻底扭转灾后救灾被动局面，最终实现有虫有病不成灾目标的有效保障手段.实验通过对时序卫星遥感数据的处理和分析，快速获取高动态森林扰动产品，旨在为森林灾害遥感预警和地面调查提供技术指导. ...
浅谈森林病虫害防治工作中存在的问题及对策
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2015
... 我国的森林病虫害一直采用线路踏查结合标准地详查的监测调查方法，且实行月度零报告制度，对于1 000个国家级中心测报点而言是直报国家模式，同时还建立有应急报告（如疫情）机制［26］.总之国家、省、地、县通过逐级细化工作任务，明确任务要求、落实主体责任、增强各项任务措施的可操作性等措施，全面落实林业有害生物成灾率、无公害防治率、测报准确率和种苗产地检疫率等“四率”指标的目标管理责任，并把推进监测预警的智能化、检疫御灾的信息化、防治减灾的社会化、应急救灾的机动化进程作为完成“四率”指标的重要手段，确保如期实现“四率”指标要求［27］.实际上森林病虫害对森林资源的危害不亚于人类对树木的砍伐以及火灾对森林的危害，病虫害不仅会造成树木生长缓慢，还可能造成稀有树种的灭绝，危及生态系统的平衡［28］.严控成灾率是巩固造林绿化成果保护森林资源的重要抓手之一，森林病虫灾害的重要特点就是树木发生物理或生理的变化，即呈现失叶、失色、失水、死亡等表观现象，而这些变化正好可以被光学传感器所捕捉，说明通过森林扰动区域和类型的遥感评估，可以服务于森林病虫灾害的监测调查.因为扰动的区域可能是病虫害所致，至少也是未来可能引发病虫害等次期灾害的潜在风险区，所以准实时的森林扰动遥感监测产品对于指导森林病虫害踏查线路设计和标准地设置具有重要科学意义，也是最大限度降低森林病虫灾害损失，彻底扭转灾后救灾被动局面，最终实现有虫有病不成灾目标的有效保障手段.实验通过对时序卫星遥感数据的处理和分析，快速获取高动态森林扰动产品，旨在为森林灾害遥感预警和地面调查提供技术指导. ...
浅谈森林病虫害防治工作中存在的问题及对策
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2015
... 我国的森林病虫害一直采用线路踏查结合标准地详查的监测调查方法，且实行月度零报告制度，对于1 000个国家级中心测报点而言是直报国家模式，同时还建立有应急报告（如疫情）机制［26］.总之国家、省、地、县通过逐级细化工作任务，明确任务要求、落实主体责任、增强各项任务措施的可操作性等措施，全面落实林业有害生物成灾率、无公害防治率、测报准确率和种苗产地检疫率等“四率”指标的目标管理责任，并把推进监测预警的智能化、检疫御灾的信息化、防治减灾的社会化、应急救灾的机动化进程作为完成“四率”指标的重要手段，确保如期实现“四率”指标要求［27］.实际上森林病虫害对森林资源的危害不亚于人类对树木的砍伐以及火灾对森林的危害，病虫害不仅会造成树木生长缓慢，还可能造成稀有树种的灭绝，危及生态系统的平衡［28］.严控成灾率是巩固造林绿化成果保护森林资源的重要抓手之一，森林病虫灾害的重要特点就是树木发生物理或生理的变化，即呈现失叶、失色、失水、死亡等表观现象，而这些变化正好可以被光学传感器所捕捉，说明通过森林扰动区域和类型的遥感评估，可以服务于森林病虫灾害的监测调查.因为扰动的区域可能是病虫害所致，至少也是未来可能引发病虫害等次期灾害的潜在风险区，所以准实时的森林扰动遥感监测产品对于指导森林病虫害踏查线路设计和标准地设置具有重要科学意义，也是最大限度降低森林病虫灾害损失，彻底扭转灾后救灾被动局面，最终实现有虫有病不成灾目标的有效保障手段.实验通过对时序卫星遥感数据的处理和分析，快速获取高动态森林扰动产品，旨在为森林灾害遥感预警和地面调查提供技术指导. ...
中国国家航天局发布CNSA-GEO数据共享平台和数据政策
1
... 高分一号卫星（GF-1）于2013年4月26日发射，它是我国高分辨率对地观测系统重大专项中天基系统的首发星，卫星搭载了4台16 m分辨率多光谱相机（WFV）.2018年6月2日发射的高分六号（GF-6）卫星，配备了1台幅宽为800 km的16 m分辨率多光谱宽幅相机（WFV）.目前GF-1和GF-6组网运行后极大提高了遥感数据获取的时间分辨率，可为林草资源高动态管理等重大需求提供遥感数据支撑.同时为进一步支撑全球可持续发展、防灾减灾和气候变化应对的需求，中国国家航天局于2019年11月推出了“中国国家航天局高分卫星16 m数据共享服务平台（CNSA-GEO平台）”，决定免费开放共享GF-1和GF-6卫星中16 m分辨率历史数据和实时数据，并提供持续稳定的服务，彰显中国负责任大国的担当［29］. ...
中国国家航天局发布CNSA-GEO数据共享平台和数据政策
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... 高分一号卫星（GF-1）于2013年4月26日发射，它是我国高分辨率对地观测系统重大专项中天基系统的首发星，卫星搭载了4台16 m分辨率多光谱相机（WFV）.2018年6月2日发射的高分六号（GF-6）卫星，配备了1台幅宽为800 km的16 m分辨率多光谱宽幅相机（WFV）.目前GF-1和GF-6组网运行后极大提高了遥感数据获取的时间分辨率，可为林草资源高动态管理等重大需求提供遥感数据支撑.同时为进一步支撑全球可持续发展、防灾减灾和气候变化应对的需求，中国国家航天局于2019年11月推出了“中国国家航天局高分卫星16 m数据共享服务平台（CNSA-GEO平台）”，决定免费开放共享GF-1和GF-6卫星中16 m分辨率历史数据和实时数据，并提供持续稳定的服务，彰显中国负责任大国的担当［29］. ...
植被指数及其研究进展
1
2003
... 植被指数是根据植被的光谱特性，将能够反映植被自身及其变化特征的相关波段进行组合形成的各种指数.它是对地表植被状况简单、有效度量，已被广泛用来评价植被覆盖及其生长活力.它是一个无量纲的植被观测量，是利用叶冠的光学参数提取的独特光谱信号［30］.由于森林光谱表现为冠层、下垫面、土壤、环境因子和阴影等复杂混合反映，而且受大气空间—时间（含季相）变化的影响，其值会随时空产生不同的结果. ...
植被指数及其研究进展
1
2003
... 植被指数是根据植被的光谱特性，将能够反映植被自身及其变化特征的相关波段进行组合形成的各种指数.它是对地表植被状况简单、有效度量，已被广泛用来评价植被覆盖及其生长活力.它是一个无量纲的植被观测量，是利用叶冠的光学参数提取的独特光谱信号［30］.由于森林光谱表现为冠层、下垫面、土壤、环境因子和阴影等复杂混合反映，而且受大气空间—时间（含季相）变化的影响，其值会随时空产生不同的结果. ...
植被指数研究进展
1
1998
... 比值植被指数（RVI）是近红外和红光两个波段反射率的比值，是最早（1969年）发展的植被指数［31］.它是绿色植物的灵敏指示参数，与叶面积指数（LAI）、叶干生物量（DM）、叶绿素含量相关性高，常用于检测和估算植物生物量，特别适宜高植被覆盖度区域的植被生长状况监测；红绿植被指数（RGRI）是红波段与绿波段两个波段反射率的比值［32］，它是指示由于花青素代替叶绿素而引起叶片变红的表达式之一，常用于估测植被冠层发展过程，是叶片胁迫性的指示器. ...
植被指数研究进展
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1998
... 比值植被指数（RVI）是近红外和红光两个波段反射率的比值，是最早（1969年）发展的植被指数［31］.它是绿色植物的灵敏指示参数，与叶面积指数（LAI）、叶干生物量（DM）、叶绿素含量相关性高，常用于检测和估算植物生物量，特别适宜高植被覆盖度区域的植被生长状况监测；红绿植被指数（RGRI）是红波段与绿波段两个波段反射率的比值［32］，它是指示由于花青素代替叶绿素而引起叶片变红的表达式之一，常用于估测植被冠层发展过程，是叶片胁迫性的指示器. ...
Assessing leaf pigment content and activity with a reflectometer
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1999
... 比值植被指数（RVI）是近红外和红光两个波段反射率的比值，是最早（1969年）发展的植被指数［31］.它是绿色植物的灵敏指示参数，与叶面积指数（LAI）、叶干生物量（DM）、叶绿素含量相关性高，常用于检测和估算植物生物量，特别适宜高植被覆盖度区域的植被生长状况监测；红绿植被指数（RGRI）是红波段与绿波段两个波段反射率的比值［32］，它是指示由于花青素代替叶绿素而引起叶片变红的表达式之一，常用于估测植被冠层发展过程，是叶片胁迫性的指示器. ...
文水县历史天气
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... 虽然5月底时可能会有油松毛虫（Dendrolimus tabulaeformis Tsai et Liu）、松针小卷蛾（Epinotia rubiginosana Herrich-Schaffermuller）、华北落叶松鞘蛾（Coleophora dahurica Falkovitsh）、红脂大小蠹（Dendroctonus valens）、松六齿小蠹（Ipsacuminatus Gyllenhal）、纵坑切梢小蠹（Tomicus Piniperda）、微红梢斑螟（Dioryctria rubella Hampson）、松大蚜（Cinara pinitabulaeformis Zhang et Zhang）、绵山天幕毛虫（Malacosoma rectifascia Lajonquiere）、沙棘木蠹蛾（Holcocerus hippophaecolus （Hua， Chou， Fang et Chen））、红缘天牛（Asias halodendri Pallas）等的危害，但在初春时其寄主症状都不甚明显，于是收集了文水县4月下旬至6月上旬气温数据［33］，见图5. ...
文水县历史天气
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... 虽然5月底时可能会有油松毛虫（Dendrolimus tabulaeformis Tsai et Liu）、松针小卷蛾（Epinotia rubiginosana Herrich-Schaffermuller）、华北落叶松鞘蛾（Coleophora dahurica Falkovitsh）、红脂大小蠹（Dendroctonus valens）、松六齿小蠹（Ipsacuminatus Gyllenhal）、纵坑切梢小蠹（Tomicus Piniperda）、微红梢斑螟（Dioryctria rubella Hampson）、松大蚜（Cinara pinitabulaeformis Zhang et Zhang）、绵山天幕毛虫（Malacosoma rectifascia Lajonquiere）、沙棘木蠹蛾（Holcocerus hippophaecolus （Hua， Chou， Fang et Chen））、红缘天牛（Asias halodendri Pallas）等的危害，但在初春时其寄主症状都不甚明显，于是收集了文水县4月下旬至6月上旬气温数据［33］，见图5. ...
国家林业局关于印发《林业发展“十三五”规划》的通知
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... 由图5可知，2019年4月30日、5月12日和5月19日文水县（县城海拔740 m）经历3次倒春寒［34］，位于县城30 km以外、平均海拔1 615 m的林场最低气温降至0 °C以下，致使辽东栎、山杨、白桦等当年新展树叶在5月下旬后出现枯萎变色（表4），而树木生长活力的逆变化（即树叶长势衰弱）只出现在5月上旬，表明5月中旬的低温对于已经旺盛生长的植被，至少从发展的角度看影响相对较小，或因为5月是植被的快速展叶期，长势健康叶片总数远超过受损叶片.进入深秋后，受物候影响，落叶松、阔叶树和林下植被开始变色或叶片停止生长，图6为层林尽染的初秋景观. ...
... 林业“十三五”发展规划中明确指出要深化遥感、定位、通信（通导遥）技术的全面应用，构建天空地一体化监测预警评估体系，实时掌握全国生态资源状况及动态变化，及时发现和评估重大生态灾害、重大生态环境损害情况［34］.特别是近些年来我国林业发展已经由生产木材为主向生态建设为主转变，由主要提供物质产品向主要为全社会提供优质生态产品、满足经济社会生态文化等多元需求转变，更加突显建立系统科学、准确、快捷的生态监测评价体系和标准，对推行生态政绩考核和生态损害责任追究制度提供科学依据的重要性.高时间分辨率（周、旬、月）的卫星遥感对地观测能力正初步形成，为森林动态变化（或扰动类型）监测预警提供了技术保障，助力建立“天空地”一体化的林草行业防灾减灾监测体系［35］. ...
国家林业局关于印发《林业发展“十三五”规划》的通知
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... 由图5可知，2019年4月30日、5月12日和5月19日文水县（县城海拔740 m）经历3次倒春寒［34］，位于县城30 km以外、平均海拔1 615 m的林场最低气温降至0 °C以下，致使辽东栎、山杨、白桦等当年新展树叶在5月下旬后出现枯萎变色（表4），而树木生长活力的逆变化（即树叶长势衰弱）只出现在5月上旬，表明5月中旬的低温对于已经旺盛生长的植被，至少从发展的角度看影响相对较小，或因为5月是植被的快速展叶期，长势健康叶片总数远超过受损叶片.进入深秋后，受物候影响，落叶松、阔叶树和林下植被开始变色或叶片停止生长，图6为层林尽染的初秋景观. ...
... 林业“十三五”发展规划中明确指出要深化遥感、定位、通信（通导遥）技术的全面应用，构建天空地一体化监测预警评估体系，实时掌握全国生态资源状况及动态变化，及时发现和评估重大生态灾害、重大生态环境损害情况［34］.特别是近些年来我国林业发展已经由生产木材为主向生态建设为主转变，由主要提供物质产品向主要为全社会提供优质生态产品、满足经济社会生态文化等多元需求转变，更加突显建立系统科学、准确、快捷的生态监测评价体系和标准，对推行生态政绩考核和生态损害责任追究制度提供科学依据的重要性.高时间分辨率（周、旬、月）的卫星遥感对地观测能力正初步形成，为森林动态变化（或扰动类型）监测预警提供了技术保障，助力建立“天空地”一体化的林草行业防灾减灾监测体系［35］. ...
国家林草局与中国铁塔将共建林草行业防灾减灾监测体系
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... 林业“十三五”发展规划中明确指出要深化遥感、定位、通信（通导遥）技术的全面应用，构建天空地一体化监测预警评估体系，实时掌握全国生态资源状况及动态变化，及时发现和评估重大生态灾害、重大生态环境损害情况［34］.特别是近些年来我国林业发展已经由生产木材为主向生态建设为主转变，由主要提供物质产品向主要为全社会提供优质生态产品、满足经济社会生态文化等多元需求转变，更加突显建立系统科学、准确、快捷的生态监测评价体系和标准，对推行生态政绩考核和生态损害责任追究制度提供科学依据的重要性.高时间分辨率（周、旬、月）的卫星遥感对地观测能力正初步形成，为森林动态变化（或扰动类型）监测预警提供了技术保障，助力建立“天空地”一体化的林草行业防灾减灾监测体系［35］. ...
国家林草局与中国铁塔将共建林草行业防灾减灾监测体系
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... 林业“十三五”发展规划中明确指出要深化遥感、定位、通信（通导遥）技术的全面应用，构建天空地一体化监测预警评估体系，实时掌握全国生态资源状况及动态变化，及时发现和评估重大生态灾害、重大生态环境损害情况［34］.特别是近些年来我国林业发展已经由生产木材为主向生态建设为主转变，由主要提供物质产品向主要为全社会提供优质生态产品、满足经济社会生态文化等多元需求转变，更加突显建立系统科学、准确、快捷的生态监测评价体系和标准，对推行生态政绩考核和生态损害责任追究制度提供科学依据的重要性.高时间分辨率（周、旬、月）的卫星遥感对地观测能力正初步形成，为森林动态变化（或扰动类型）监测预警提供了技术保障，助力建立“天空地”一体化的林草行业防灾减灾监测体系［35］. ...
