光谱多样性是一种基于植物反射电磁辐射光谱的生物多样性维度, 反映了不同波段光谱反射率在植物种内与种间个体之间的变异程度。由于植物反射光谱特征的差异可以综合地反映植物间生化组分和形态特征的差异, 光谱多样性成为植物多样性监测和评估的重要技术手段。该文介绍了光谱多样性的概念及其生态学意义, 比对了多源、多平台光谱数据各自的技术优势和局限性, 并概述了基于光谱多样性的植物多样性监测和评估方法及其应用, 探讨了光谱多样性整合不同维度生物多样性的能力, 展望了光谱多样性在生物多样性研究中的发展前景。光谱多样性能在多空间尺度服务于植物多样性的监测与评估, 特别是依托基于无人机技术的近地面遥感, 可以实现精细尺度植物多样性的监测与评估, 在生物多样性的保护和管理中具有广阔的应用前景。

植物功能性状作为指示植物对环境适应和进化的可量度特征, 其变异格局和驱动机制是植物生态学和地球系统建模的重要研究内容。传统野外测定方法费时费力费钱, 且通常关注生长季和优势物种, 使得功能性状的尺度延展和时空覆盖存在极大挑战。近些年兴起的多尺度高光谱遥感技术为解决当前植物功能性状数据时空覆盖度差的问题提供了新的思路和方法。该文在概述高光谱遥感技术监测植物功能性状的基本原理和发展简史的基础上, 详细介绍了当前光谱-性状关系的主要建模方法, 即经验或半经验方法、物理模型反演方法, 其中以经验统计模型方法中的偏最小二乘回归使用最为广泛。进一步结合实例, 重点讨论了高光谱遥感技术在叶片、群落和景观尺度监测植物功能性状的应用及存在的主要问题。最后, 为促进高光谱技术在植物功能性状及其多样性监测方面的研究, 提出以下4个未来应该重点关注的方向: 1)检验光谱-性状模型的普适性, 并解析其背后的调控机理; 2)发展光谱-性状关系尺度延展的方法体系; 3)解析植物功能性状及其多样性的时空变异和调控机制; 4)探究环境-植物功能多样性-生物多样性-生态系统功能间的关联。

日光诱导叶绿素荧光(SIF)是近十年来迅速发展的新型植被遥感技术, 可以弥补以“绿度”为基础的植被指数等传统光学遥感观测的不足, 为大尺度植被光合作用监测提供了新方法。随着塔基、无人机、机载和星载SIF观测技术的快速发展以及SIF机理研究的推进, SIF遥感为陆地生态系统生理生化参数和生产力反演、非生物胁迫早期探测、光合物候提取和植被蒸腾作用监测等研究提供了重要技术支撑。该文首先系统阐述了SIF遥感的基本原理、观测技术和反演算法, 进而回顾了SIF遥感在陆地生态系统监测中的应用现状, 最后对天空地一体化SIF观测、SIF机理研究、新兴生态学应用等领域进行展望。

太阳辐射是森林生态系统功能与服务得以维持并发展的基础, 对森林中的辐射传输过程进行建模对于理解森林生态系统过程具有重要意义。近年来, 三维辐射传输模型的迅速发展使得冠层辐射能量分布格局与动态的准确模拟成为可能。为更好地理解三维辐射传输模型以使其更有效地服务于森林生态系统研究, 该文从模型的原理、应用及发展趋势3个角度展开论述。首先简要介绍了辐射度方法、光线追踪法等森林三维辐射传输模型常用的原理及目前代表性的模型, 然后总结了三维辐射传输模型在森林生态系统研究中的应用, 最后对模型未来如何通过提高易用性、增加多模型耦合等方式更好地应用于森林生态系统研究进行了展望。随着森林生态系统大数据的积累与过程模型的不断完善, 三维辐射传输模型将在未来森林生态理论研究与实践中发挥更加重要的作用。

自然保护地是维护国家生态安全, 提升生物多样性保护成效的重要载体, 对保护地生态系统进行实时、高频、多尺度的监测是认知其动态变化的有效手段, 也是实现自然保护地生态系统健康管理的基石。由于目前我国没有形成自然保护地生态系统监测网络, 缺少统一的联网监测指标体系, 导致多数自然保护地生态系统组成家底不清、动态不明, 应对生物多样性保护新问题的能力不足, 并且在国家尺度上的自然保护地生态系统健康状况及保护成效评估缺乏联网监测数据支撑。因此, 亟需构建国家尺度的自然保护地生态系统组成和动态监测网络, 以及一套科学、系统、规范的自然保护地生态系统联网监测指标体系。该文针对自然保护地生物多样性和生态系统监测的目标和内容, 参考国内外现有的生态系统监测网络的指标体系, 确定了自然保护地生态系统联网监测指标体系建立和选取的基本原则, 建立了一套适用于国家尺度的自然保护地生态系统联网监测指标体系, 并在6个国家级自然保护区进行示范。构建的指标体系针对构成生态系统的6类关键要素(生境要素、生物要素、气象要素、土壤要素、大气和水环境要素、景观要素)制定了30个监测指标, 有效应用于森林、草地、荒漠、湿地等生态系统类型的自然保护地, 能够实现对不同类型自然保护地生态系统组分和结构的现状和演变特征进行长期、动态化监测, 并可为自然保护地保护成效评估和健康管理提供规范化、标准化的基础数据。

生物多样性与生态系统功能的关系是当前生态学研究的焦点和难点。植物功能多样性是影响生态系统功能的重要指标, 开展植物功能多样性的研究对了解生物多样性与生态系统功能之间的关系有着重要意义。传统的草地植物功能多样性研究多以实地调查为主, 不仅费时费力, 而且由于受到时空的限制, 很难拓展到大尺度的研究中。遥感技术的发展为评估草地功能多样性提供了一种经济、有效的手段。该研究选取内蒙古自治区锡林郭勒盟乌拉盖管理区草甸草原为研究区, 利用Sentinel-2卫星影像和野外实测数据, 选取了波段及植被指数等46个特征变量, 探讨了逐步回归、偏最小二乘法(PLSR)和随机森林(RFR)等3种不同方法对草地植物功能丰富度(FRic)、功能均匀度(FEve)和功能离散度(FDiv)的反演精度, 并基于PLSR反演草地地上生物量, 进一步分析了研究区功能多样性与生产力的关系。研究结果表明: (1)波段B11、优化型土壤调节植被指数(OSAVI)、水波段指数(WBI)对FRic解释度最高; 波段B6、B10、B12、类胡萝卜素反射指数1 (CRI1)、双峰光学指数(D)、归一化差值指数45 (NDI45)等6个特征变量对FEve解释度最高; 波段B5、B9、B10、B11、加权差分植被指数(WDVI)、凸包面积等对FDiv解释度最高; (2)基于十折重复交叉验证, 利用逐步回归估算的FRic和FEve反演精度远高于其他两种回归方法, R²分别为0.52和0.44; 而利用PLSR方法估算的FDiv反演精度最高(R² = 0.61); (3)群落地上生物量反演精度为R² = 0.61; FRic与地上生产力的关系最好(R² = 0.40), 其次为FDiv (R² = 0.28)和FEve (R² = 0.27)。研究发现, 基于Sentinel-2卫星影像能较好地反演草地功能多样性和生产力, 为下一步能在大尺度上进行草地功能多样性估算及其与生产力关系研究提供了参考和依据。

植物多样性监测是开展生物多样性评估, 制定生物多样性保护政策的基础。传统的森林植物多样性监测以实地调查为主, 难以快速获取森林植物多样性的空间分布及其动态变化信息。遥感技术的发展为评估区域尺度森林植物多样性提供了重要工具。该研究选取凉水、丰林和珲春3个国家级自然保护区, 利用Sentinel-2A卫星影像和野外实测数据, 探讨了基于像元和聚类的光谱多样性直接估算方法, 以及基于随机森林回归的森林植物多样性反演方法。研究结果表明: (1)在像元尺度, 基于凸包面积计算的光谱多样性指数对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度(R² = 0.74)优于基于变异系数的方法(R² = 0.60); (2)基于像元的光谱多样性估算方法对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度优于聚类分析方法(R² = 0.59); (3)基于6个特征变量, 利用随机森林回归算法对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度最高(R² = 0.79); (4)上述方法均不能精确估算Simpson多样性指数和物种丰富度。研究发现基于Sentinel-2A卫星影像能较好地反演Shannon-Wiener多样性指数, 为下一步能在大尺度上进行森林植物多样性估算提供了参考和依据。

随着沿海人类活动的日益加剧, 其对红树林生态系统健康和可持续发展的影响也逐渐凸显, 实现红树林周边典型人类活动时空动态变化监测对红树林生态系统的保护与修复意义重大。该研究基于Landsat多时相遥感数据和Google Earth Engine平台, 通过面向对象的机器学习方法, 融入水体季节波动信息作为分类特征, 获取了1990、2000、2010和2020年4个不同时期中国沿海红树林分布省区(包括广东、福建、浙江、台湾、广西及海南) 30 m分辨率的养殖池塘空间格局及其变化特征, 并进一步解析养殖池塘对红树林生态系统的影响。研究结果表明: (1)研究区域内4个时间节点的沿海养殖池塘面积总量分别为2 963、5 200、5 377及4 805 km², 呈先增加后减少的趋势, 于2010–2020年间达到峰值。沿海养殖池塘面积变化趋势和达峰时间存在明显区域差异性, 其主要原因是红树林保护政策、养殖池塘规范管理和阶段性经济目标的区域差异化。(2)我国沿海养殖池塘集中分布在21°–24° N区域(广东和广西), 与红树林沿纬度的分布格局呈错峰分布。其中, 红树林与沿海养殖池塘集中分布区(21°–22° N)存在大量养殖池塘堤边生长红树林的特色格局, 此区域内两者交互作用最为紧密, 是探究人类活动对红树林生态系统影响的典型热点地区。(3)养殖池塘侵占红树林是造成红树林损失的最直接原因, 并导致红树林空间分布格局呈现局部破碎化或聚集化的极端发展趋势。该研究通过解析沿海养殖池塘的空间格局, 为精准评估红树林周边典型人类活动变化提供数据支撑, 为进一步监测红树林空间格局动态变化趋势和红树林优先修复区识别提供参考依据。

草地地上生物量是影响其生态系统功能最重要的因素之一, 也是草地生态学研究中不可或缺的监测指标。草地地上生物量监测多采用收割法进行, 但这种破坏性取样方法会对研究区域带来巨大干扰, 尤其是面积较小的长期定位监测或者控制实验研究样地, 从而使得地上生物量监测的频次受到很大限制。因此, 通过获取某些原位易测变量, 建立地上生物量的估算方法具有重要意义。该研究依托内蒙古典型草地刈割控制实验平台, 通过数码照片获取不同土地利用方式下的植被覆盖度, 并对样方内的叶面积指数、植被高度、物种多样性等参数进行了测定, 最后利用一元回归模型、逐步回归模型和随机森林模型对地上生物量进行估算。结果表明, 植被覆盖度、叶面积指数、植被平均高度、植被最大高度和物种丰富度是影响地上生物量的主要驱动因素。通过构建适宜于本地的逐步回归模型, 可以实现草地地上生物量的准确预测。在该研究区域中, 预测模型的决定系数(R²) = 0.91, 均方根误差(RMSE) = 35.60 g·m^–2。该研究提供了一种快速、准确且非破坏性测定草地地上生物量的方法, 可作为传统收割法的有效补充。

基于日光诱导叶绿素荧光(SIF)揭示黄土高原大面积实施生态工程后植被恢复区域的植被生产力效益。通过分析遥感观测的地表绿度特征变化和土地利用动态, 该研究首先识别了近20年来黄土高原植被恢复区域和原有植被的空间分布范围, 在此基础上, 使用SIF和气象数据, 根据改进机理光响应模型(rMLR)计算了植被总初级生产力(GPP), 对比分析了植被恢复区域绿度特征变化下GPP的差异。结果显示: 空间上, 由于生态工程的广泛实施, 黄土高原整体绿化情况得到了明显改善。在2001–2020年间, 黄土高原上林地恢复面积约3.5万km², 占区域总面积的7.42%; 草地恢复面积11万km², 约占区域总面积的25.25%。整体上, 林地恢复区域的光合能力和生产力水平均低于原有林地, 而草地恢复区域较原有草地高; 恢复林地的GPP相当于原有林地GPP的83.86%, 恢复草地的GPP相当于原有草地的121.10%。在相同的叶面积指数(LAI)等级下, 植被恢复区域与原有植被的生产力呈现不同的差异性, 当LAI较大时植被恢复区域与原有植被的GPP差距较大。由裸地转变而来的植被恢复区域生产力效益最差, 而林地生长区域和退耕还草的植被恢复区域分别是林地恢复和草地恢复中的最优模式。植被恢复区域的LAI增长速率和恢复年限也影响了生产力, LAI增长速率越大的区域生产力效益越高, 林地恢复年限越久越利于生产力的提升, 草地恢复年限较短的区域有较高的生产力。总体上, 由于生态工程的实施, 虽然黄土高原上的植被覆盖面积和生物量得到了显著提高, 但植被生产力(尤其是林地)并没有获得同等程度的恢复, 影响了生态工程的生态效益。

准确获取森林结构参数对森林生态系统研究及其保护有着重要意义。卫星遥感数据作为获取大尺度森林结构参数的重要数据源, 已被制作成各种植被监测产品并被应用于森林质量状况变化评估、森林生物量估算以及森林干扰和生物多样性监测等研究。然而, 这些卫星遥感植被监测产品针对中国复杂多样的森林区域缺乏有效验证, 在不同林况和地形条件下的不确定性也不明确。激光雷达具备高精度三维信息采集的优势, 在国内外已被广泛用于森林生态系统监测和卫星遥感产品验证。为此, 该研究利用在中国114个样地收集的153 km²的无人机激光雷达数据, 构建了我国森林结构参数验证数据集, 并以此为基础对3套全球遥感监测产品(全球叶面积指数(GLASS LAI)、全球冠层覆盖度(GLCF TCC)、全球冠层高度(GFCH))进行了像元尺度的验证, 并分析了其在不同坡度、覆盖度和林型条件下的不确定性。研究结果表明: 与无人机激光雷达获取的叶面积指数、覆盖度以及冠层高度相比, GLASS LAI、GLCF TCC、GFCH在中国森林区域均存在一定的不确定性, 且受林况和地形因素影响的程度不一致。对GLASS LAI和GLCF TCC影响的最大因素分别为林型和覆盖度; 而GFCH则更易受地形坡度和覆盖度的影响。