废弃矿山碳汇遥感监测原理及相关统计模型
发布者: 2025-11-13 内容简介
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       基于样地抽样调查手段对废弃矿山碳源汇监测的基础上,利用遥感监测方式对矿山修复后的林地进行碳汇监测。卫星遥感可以获得本项目研究区域内的温室气体和陆地碳汇分布,具有稳定、长时间序列、广空间区域等优点,可弥补地基站点的不足,有助于提高对碳源汇和气候变化的认识。基于卫星对地观测技术进行双碳相关遥感信息产品的反演,包括碳源(二氧化碳、甲烷、氧化亚氮等)和碳汇(森林、草地、湿地、农田、海洋等)监测指标体系的建立和指标的精准量化,为碳交易宏观监测提供量化依据。

        碳排放遥感监测方面:主被动卫星遥感观测大气二氧化碳都是基于碳分子在 红外波段的光谱特性。红外吸收光谱反映了红外辐射分子之间的相互作用,即分 子由于吸收或反射而引起的振动和旋转状态变化。就大气而言,其主要成分N2和O2在红外(IR)区域是弱吸收体,而痕量气体如CO2、H2O或CH4是有效的吸收体,导致地球温度升咼。只有在分子具有改变它们在跃迁期间的偶极矩的能力时,红外辐射的吸收才会发生。目前GOSAT卫星和OCO-2卫星所使用的反演算法都是利用近红外辐射光谱数据获得廓线浓度加权的柱二氧化碳干空气混合比XCO2。反演算法的主要组成是前向模型、反演方法和误差分析。


     碳吸收遥感监测方面:遥感技术在获取大尺度陆表参数等方面具有独特的优势,并且可以从遥感影像上直接获取到重要的生态学特征和生物生长参数,包含了植被面积、净初级生产力、净生态系统生产力等宏观参数,此外还可获取叶面积指数、冠层化学成分、冠层温度、气孔导度、光合有效辐射、植被吸收光和有效辐射、冠层结构、土壤含水量、地表温度等参数。通过遥感反演获取这些物理参数,可直接作为陆地生态系统模型的驱动变量或参量,结合遥感影像上获取的土地覆盖度或植被现状动态信息进行碳汇的研究。
     利用遥感数据对生物量进行估算通过利用遥感数据计算植被指数,建立植被指数与生物量的关系估算区域的生物量。遥感碳储量估算模型主要有:基于遥感信息参数的生物量估算的统计模型、遥感数据与过程模型相结合的机理模型。
      研究森林生物量与遥感数据各波段及NDVI、RVI、TVI等指数的相关性,筛选出估算森林生物量的最优光谱模型,进而估算整个地区的森林生物量。遥感图像上的植被信息,主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化进行反映,不同光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性,这种相关性可定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。