weixin_38835395的博客

1、对扰动森林光谱特征和探测识别以及受扰动植被的动力学等方面还需要更深入的研究为深入理解扰动下的植被动力学过程，研究了三个区域近二十年间植被指数时间序列的动态过程，通过利用多重分形去趋势波动分析（MFDFA）和费歇尔香农分析（FSA）的统计学方法，研究植被指数时间序列的异质性和组织/无序性及其与扰动后植被恢复过程的关系。分析了扰动对植被动力学的影响及其特征变化，可以为植被监测提供参考。xiao等人评估了不同光谱指数对扰动和未扰动的地物类别的识别能力。然而，对于扰动后地物类别的光谱特征分析还需要进一步的

1、站点数据导入arcmap2、arctools空间分析工具，克里格插值，默认选项，生成差值图3、利用研究区进行裁剪得到年插值后的影像图4、利用年插值后的影像图，800mm降水线生成

1、面向土地利用变化检测的多算法土地利用变化被描述为人类如何使用地球表面的变化（例如，用于农业、种植园、牧场、管理的森林、保护、定居点或将其作为自然生态系统单独存在）。土地利用的变化导致反照率的变化，从而直接影响周边地区的温度。土地利用和土地覆盖（LULC）的显着和持久变化具有更深远的影响。在过去的一个世纪里，森林砍伐和城市化等人类活动呈指数级增长，导致世界多个地区的土地覆盖发生显着变化（ Hansen 等人，2013 年）。同时，还观察到全球气候的显着变化，部分原因是 LULC 变化（LULCC）（例如

在 Google 地球引擎中使用 QA 波段和位掩码大多数光学卫星图像产品都带有一个或多个 QA 波段，允许用户评估每个像素的质量并提取满足其要求的像素。QA 波段最常见的应用是提取有关多云像素的信息并对其进行屏蔽。但是 QA 波段包含大量其他信息，可以帮助您从分析中删除低质量数据。通常，QA 频带中包含的信息存储为按位标志。在这篇文章中，我将介绍与位运算相关的基本概念，以及如何使用位掩码提取和屏蔽特定的质量指标。对于这篇文章，我们将使用USGS Landsat 8 Level 2, Collectio

1、使用 Landsat 时间序列的森林动态时空分析澳大利亚森林结构定义：森林根据成熟树高分为三类（低、中、高森林），根据树冠覆盖分为三类（林地、开放和封闭的森林）LandTrendr 最大段数由定义的参数控制；在这里，我们设置为 8，因为我们试图调查多个干扰。该地区的一项早期研究发现 NBR 是非常适合从 Landsat 时间序列中捕获森林干扰，因此，我们首先对 NBR 进行了 LandTrendr 过程，然后将过程的第二步（拟合）应用于包括 TCB、TCG 和 TCW 在内的缨帽指数。结果，每个

1、NBR由于 NBR 的光谱指数对植被叶片和土壤中的叶绿素、木炭灰和水分含量具有出色的敏感性，因此被广泛用于检测森林变化事件，例如突变和连续变化（Kennedy et al. 2010 ; Kennedy et al. 2015 年；朱等人2012 年）。为了获得代表潜在森林干扰的 LandTrendr 衍生时间段，时间段的 NBR 值的幅度阈值基于森林干扰样本的 NBR 值的中值和标准差，并采用先前研究中建议的滑动阈值方法（ Grogan 等人，2015 年；Tang 等人。2019 年）。在这种

林业统计数据1、森林火灾2、森林病害3、森林虫害

引言–森林干扰1、森林具有关键的生态功能并提供多样化的生态系统服务，例如全球气候调节、栖息地提供、水土保持、生物多样性保护和碳封存（Bonan 2008 ; Pan et al. 2011）。然而，森林干扰广泛影响森林生态系统的生态功能，从而损害生态系统服务的提供（Betts 等人，2017 年）。据最近报道，1990 年至 2020 年间，全球森林损失面积达到 1.78 × 10 6  km 2（FAO 和 UNEP 2020），这主要是由森林开发和土地利用转换等人为因素造成的（Barlow et al

1、使用年度 Landsat 时间序列绘制中老边境森林扰动图然而，该地区缺乏土地利用和森林干扰的时空详细信息。利用Landsat时间序列遥感影像，分析了1991 - 2016年中老边境沿线森林干扰的时空变化。本研究采用基于时间分割算法的LandTrendr与大气抵抗植被指数(ARVI)作为扰动指数。结果表明:1991 - 2016年森林干扰面积估计达到4366.14 km2±887.17 km2(95%置信区间)，总体精度为89.72%±0.67%; 本研究突出了利用密集的Landsat时间序列绘制热带地

一、山体阴影、坡向和地形在干旱和半干旱生态系统林地枯死中的作用土壤水分在干旱半干旱林地生态承载力中起着关键作用。经常干旱导致土壤水分减少，导致虫害流行和疾病爆发，以及森林枯死的后果。另一方面，土壤湿度与地球表面接收到的辐射量密切相关。太阳的辐射传统上常常用aspect来描述，有时也用toposhape来描述。可以利用山阴图估算太阳辐射，该研究旨在比较这些指标在描述干旱和半干旱林地退化现象方面的关系和能力，并以伊朗西部为例进行研究。太阳辐射是影响植物种类组成和格局的关键因素之一。此外，aspect 在蒸发

森林结构的复杂性随着树木大小的多样性和树冠结构的互补性而增加。森林的组成和功能多样性受到气候的强烈控制，更潮湿和更温暖的气候支持更广泛的植物功能策略（生理耐受性假设）。这表明气候通过对森林组成和功能多样性的控制来塑造森林结构的复杂性。了解气候如何影响森林结构的复杂性及其全球模式。我们假设森林结构复杂性的全球变化主要由控制成分和功能多样性的气候因素决定，即生长季节的光照可用性（太阳辐射（kJ m - ² day -1），生长季节的平均温度（°C）和可用水量（年平均降水量（mm）、降水季节性（变异系数（%.

IPCC 政府间气候变化专门委员会（IPCC）是联合国评估气候变化相关科学的机构文章目录IPCC 政府间气候变化专门委员会（IPCC）是联合国评估气候变化相关科学的机构一、数据社会经济数据和情景为什么我们需要社会经济情景？二、技术三、政策四、采伐五、土地和气候交互六、沙漠化七、土地退化八、荒漠化、土地退化、粮食安全和温室气体通量之间的相互联系：协同作用、权衡取舍和综合应对方案九、与可持续发展有关的风险管理和决策十、术语表一、数据社会经济数据和情景提供了与人口、经济发展、技术和自然资源相关的基线和情景

FAO--联合国粮食及农业组织的学习

森林扰动监测验证数据森林扰动验证数据是森林扰动历史样本来源的重要数据基础，也是森林扰动提取方法构建与精度评价的重要数据支撑。1、Global Forest watch 数据集Global Forest watch 数据集是 Hansen 等在 2013 年基于 Landsat 制作的 30 m 分辨率森林变化数据集。国内学者对该数据集与国家森林清查数据、ChinaCover以及 GlobeLand30 等进行比较，表明该数据质量可靠。Global Forest watch 有 6 个数据层：（1）

GEE 数组阵列——ArrayEarth Engine 表示 1-D 向量、2-D 矩阵、3-D 立方体和具有ee.Array类型的更高维超立方体。1、数组的维度、形状、大小0-D 数组是标量数，1-D 数组是向量，2-D 数组是矩阵，3-D 数组是立方体，>3-D 数组是超立方体。对于 N 维数组，从 0 到 N-1 有 N 个轴。数组的形状由轴的长度决定。数组大小或数组中的总元素数等于轴长度的乘积。每个轴上每个位置的每个值都必须有一个有效数字数组的元素类型表示每个元素是什么类型的数

landtrendr 运行结果数组如何切割？

GEE 运行LANDTRENDR结果的顶点切割//----- 运行LANDTRENDR -----var run_params = { maxSegments: 6, spikeThreshold: 0.9, vertexCountOvershoot: 3, preventOneYearRecovery: true, recoveryThreshold: 0.25, pvalThreshold: 0.05,

Google Earth Engine 快捷方式快捷方式菜单Ctrl+Shift+H : 显示通用快捷方式。? : 与上面相同，但仅在本文区域之外可用。代码编辑器Ctrl+Alt+H : 显示编辑器快捷方式。Ctrl+S : 保存脚本。Ctrl+Enter : 运行脚本。Ctrl+Alt+Enter : 在启用探查器的情况下运行脚本。Ctrl+Alt+F : 搜索数据集。Ctrl+Space : 显示代码建议。Esc : 隐藏建议或搜索弹出窗口。Tab : 缩进。Shift+Tab

利用GEE生成时间序列数据集var long = 122.8848;var lat = 43.7929;var startYear = 1986; var endYear = 2020; var startDay = '01-01'; var endDay = '12-30'; var segIndex = function(img) { var index = img.normalizedDifference(['SR_B4', 'SR_B7'])

热带湿润地区森林覆盖变化的长期（1990-2019）监测需要准确描述热带潮湿森林的变化，以支持保护政策并更有效地量化它们对全球碳通量的贡献。我们在泛热带范围内记录了这些森林在过去三年中的范围和变化（退化、毁林和恢复）。我们估计，自 1990 年以来，17% 的热带潮湿森林已经消失，2019 年剩余面积为 10.71 亿公顷，其中 10% 已退化。我们的研究强调了这些生态系统中退化过程的重要性，特别是作为森林砍伐的前兆，以及最近热带潮湿森林干扰（自然和人为退化或森林砍伐）的增加。在不降低目前的干扰率的情况

多重环境压力下中国生物多样性丧失的空间变化生物多样性对于维持生态系统健康和实现可持续发展目标至关重要。然而，人们对生物多样性丧失的驱动因素及其影响的空间变化知之甚少。在这里，我们探索受威胁和衰退（“生物多样性丧失”）物种的时空分布，发现这些物种受到多种压力源的影响，气候和人类活动是基本的塑造力量。中国各省濒危物种分布空间差异较大，甘肃、广东、海南、陕西等省的生物多样性严重减少。随着城市化和工业化进程的加快，建设的扩大和污染的恶化导致栖息地退缩或退化，两栖动物、哺乳动物、爬行动物受到威胁。由于不同气候带和

刚果盆地森林损失主要是小农户砍伐面积增加使用时间序列卫星数据对刚果盆地国家进行了 2000 年至 2014 年森林干扰动态的区域评估。森林损失面积按干扰前森林类型和直接干扰驱动因素进行估计和分解。估计该地区 84% 的森林干扰区域是由于小规模、非机械化的农业森林砍伐造成的。2000 年至 2014 年间，原始森林和林地的小规模农业开垦年率翻了一番，反映了人口增长的增长。仅刚果民主共和国的小农砍伐就占流域森林总损失的近三分之二。选择性伐木是第二大干扰驱动因素，贡献了大约 10% 的区域总森林干扰面积和超过

荒野的最后疆域：追踪 2000 年至 2013 年完整森林景观的丧失完整的森林景观 (IFL) 是森林和天然无树生态系统的无缝拼接，没有远程检测到人类活动的迹象，最小面积为 500 平方公里. IFL 对于稳定陆地碳储存、保护生物多样性、调节水文状况和提供其他生态系统功能至关重要。尽管剩余的 IFL 仅占热带森林面积的 20%，但它们占地面热带森林总碳的 40%。研究表明，自 2000 年以来，全球 IFL 范围减少了 7.2%。发现全球 IFL 面积减少的速度越来越快，这主要是由于 2011-2013

21 世纪森林覆盖变化的高分辨率全球地图全世界的森林都处于不断变化的状态，一些地区的损失加速，而另一些地区的增长则加速。汉森等人以 30 米的空间分辨率检查了全球 Landsat 数据，以描述 2000 年至 2012 年的森林范围、损失和收益。在 12 年的研究期间，全球范围内损失了 230 万平方公里的森林和 80 万平方公里的森林。增加了平方公里的新森林。热带地区表现出最大的损失和最大的收益（通过再生和种植），损失超过收益。提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章

森林损失是由多种因素驱动的，包括商品生产、林业、农业、野火和城市化。柯蒂斯等人自 2001 年以来，使用高分辨率谷歌地球图像对全球森林损失进行绘图和分类。全球森林损失的四分之一以上是由于用于生产商品（包括牛肉、大豆、棕榈油和木材）的永久性土地利用变化造成的森林砍伐纤维。尽管存在地区差异，政府、环保主义者和企业都在努力阻止损失。但自 2001 年以来，商品驱动的森林砍伐的总体比率并未下降。

退化和砍伐使原始森林损失的碳影响增加了 626%研究表明，在 2000 年至 2013 年间，对完整热带森林地区的直接清除占整个泛热带地区所有森林砍伐的总碳排放量的 3.2%。然而，完整的碳核算需要考虑放弃的碳封存、选择性伐木、边缘效应和动物区系丧失。考虑到这些因素后，2000 年至 2013 年间完整的热带森林损失导致的净碳影响增加了 6 倍（626%），从 0.34（0.37 到 0.21）到 2.12（2.85 到 1.00）拍克碳（当量），大约 2 年的全球土地利用变化排放量。文章目录退化和

论文阅读（一）《气候变化下森林生物质碳汇增长的限制》北美森林被广泛认为是重要的碳汇，经历了复苏的历史，并面临着不确定的未来。这种不断增长的碳汇取决于土地利用变化的恢复，增长轨迹因环境变化而改变。为了解决这两个过程，研究编制了来自北美的森林清单数据集，以量化不同森林类型和气候梯度的林分年龄的地上生物量增长。研究展示了，在没有进一步干扰的气候变化情景下，生物质从 90 Mg ha –1（2000-2016 年）增长到 105 Mg ha –1（2020 年）、128 Mg ha –1（2050年）和 14

600毫米降水等值线区分了中国年轮宽度对气候的响应基于树木年轮宽度数据的中国大量气温和降水重建对于加深对过去气候变化的认识发挥了重要作用。然而，中国树木对气候变化反应的地理变异性在很大程度上仍未确定。在这里，研究描述了树木对气候变化响应的一个重要空间边界，即 600 毫米年降水量等值线。研究发现，在这条线以北，年轮宽度通常与降水量呈正相关，与生长季节温度呈负相关。在该线以南，树木年轮宽度对温度呈正响应，冬半年温度是主要的重建参数，尤其是在中国地形第三步。研究还发现，基于树木年轮数据和帕尔默干旱严重

由于对极端降水加剧的不对称反应，美国半干旱地区的树木生长减少随着可能对森林生态系统产生负面影响的极端事件的频率发生变化，地球的水文气候变率正在增加。研究使用美国本土的年轮研究了改变降水变异性的可能后果。虽然许多生长记录显示降水限制的证据很少或与降水呈线性关系，但一些物种（特别是半干旱地区的物种）的生长对降水的反应不对称，因此干旱年份的树木生长减少大于，而不是由增加来补偿在潮湿的年份。尤其是美国西南部，降水变异性大幅增加，同时生长对降水的反应不对称。模拟表明，仅由于 20 世纪冷季降水变化的增加，整个西南