【有研究生态环境方面的大神吗？】

比辐射率是物体在温度T，波长λ处的辐射出射度M1（T，λ）与同温度，同波长下的黑体辐射出射度M2（T，λ）的比值。由斯忒藩-波尔兹曼定律可知，比辐射率与同温度、同波长时该物体对电磁波的吸收率相同，它是反映物体热辐射性质的一个重要参数，与物质的结构、成份、表面特性、温度以及电磁波发射方向、波长（频率）等因素有关。青海省地表比辐射率

利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。差值植被指数又称农业植被指数，为二通道反射率之差，它对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。

    增强型植被指数（EVI）是在归一化植被指数（NDVI）改善出来的，根据大气校正所包含的影像因子大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧等因素进行全面的大气校正，EVI大气校正分三步，第一步是去云处理。第二步是大气校正处理，校正内容除了NDVI已有的瑞利散射和臭氧外，还包括大气分子、气溶胶、水汽等。第三步是进一步处理残留气溶胶影响，方法是借助蓝光和红光通过气溶胶的差异。由于输入的NIR、Red、Blue都经过比较严格的大气校正，所以在设计植被指数算式时，无须为了消除乘法性噪音而采用基于NIR/Red比值的植被指数，因此也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。

    多种卫星遥感数据反演增强型植被指数（EVI）产品是地理国情监测云平台推出的生态环境类数据产品之一，产品包括2000-2009年逐8天数据，值域0-10153之间，数据类型为32bit整型。该产品经过专家组验证，质量良好。

  植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况和监测生态环境的重要指标。指某一地域植物垂直投影面积与该地域面积之比，用百分数表示。植被覆盖度取值在0-1之间，数值越大表示植被覆盖度越高。

植被覆盖度（VFC）通常采用像元二分模型计算，即假设NDVI每个像元分解为纯植被与纯裸土，两种纯组分以面积比例加权的方式组合，求算出植被所占百分比，即植被覆盖度。

地理国情监测云平台提供的植被覆盖度产品，是通过多种卫星遥感数据（Landsat、MODIS等）反演得到的多种尺度栅格数据产品，已通过野外实测数据验证，空间一致性良好。

在自然界，任何生物群落都不是孤立存在的，它们总是通过能量和物质的交换与其生存的环境不可分割地相互联系相互作用着，共同形成一种统一的整体，这样的整体就是生态系统。生态系统就是在一定地区内，生物和它们的非生物环境之间进行着连续的能量和物质交换所形成的一个生态学功能单位。

      全国生态系统类型空间分布数据是以Landsat TM/ETM/OLI遥感影像为主要数据源，经过影像融合、几何校正、图像增强与拼接等处理后，通过人机交互目视解译的方法，建立生态系统结构数据集，数据包含六大类生态系统，即农田生态系统、森林生态系统、草地生态系统、水体与湿地生态系统、聚落生态系统、荒漠生态系统。

地表温度(LST)是指地面的温度，太阳的热能被辐射到达地面后，一部分被反射，一部分被地面吸收，使地面增热，对地面的温度进行测量后得到的温度就是地表温度。地表温度是区域和全球尺度地表物理过程中的一个关键因子，也是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数。许多应用如干旱、高温、林火、地质、水文、植被监测，全球环流和区域气候模型等都需要获得地表温度。

      遥感反演地表温度的方法大致可归纳为5大类：单通道方法、分裂窗（双通道）方法、多通道温度-比辐射率分离方法、多角度温度反演方法和多角度与多通道相结合的方法。

是采用分裂窗等遥感反演算法，通过多种卫星遥感数据（Landsat、MODIS等）反演得到的多种尺度栅格数据产品。

地表蒸散通常是指土壤蒸发(E-vaporation,E)和植物蒸腾(Transpiration,T)的总和，是土壤-植物-大气连续体系中水分运动的重要过程，是农作物生长发育至关重要的水分和能量来源，是陆面生态系统与水文过程的重要纽带，其强度大小与下垫面条件、植物等有密切的关系。

      蒸散包括了地表水分蒸发与植物体内水分的蒸腾，它是维持陆面水分平衡的重要组成部分，也是维持地表能量平衡的主要部分。地表蒸散数据通常由地表净辐射和气温数据计算得到。

      地理国情监测云平台提供的地表蒸腾与蒸散数据产品，是采用经验公式遥感反演法，通过多种卫星遥感数据（Landsat、MODIS等）反演得到的多种尺度栅格数据产品。

模型算法

      地表蒸散数据属于定量遥感范畴，植被蒸散和土壤蒸散在不同环境条件下有不同的变化规律。对地表蒸散量的精确估算，不但可以改善农作物估产精度，也对做好水资源和农业资源管理工作有重要意义。公式如下：

ET=Rn *(0.137+0.159 *ndvi+0.004 *tair)

      其中：Rn为地表净辐射，ndvi为归一化植被指数，tair为气温。

净初级生产力（NPP：Net PrimaryProductivity），是指单位时间、单位面积上植被所积累的有机物质的总量，是光合作用所吸收的碳和自养呼吸所释放的碳之间的差，即绿色植物把无机碳（CO2）固定、转化为有机碳这一过程的能力。NPP反映了植物固定和转化光合产物的效率，也决定了可供异养生物（包括动物和人）利用的物质和能量。

      地理国情监测云平台提供的净初级生产力数据产品，是采用光能利用率（GLOPEM）模型算法，通过多种卫星遥感数据（Landsat、MODIS等）反演得到的多种尺度栅格数据产品。

模型算法

      GLOPEM-CEVSA模型建立在碳循环过程及其生理生态学理论基础上。通过模拟光能利用率，以植被生物量和气温及不同植被群落的维持性呼吸系数及温度关系模拟植被维持性呼吸(Rm)和生长性呼吸(Rg)，获得植被净初级生产力(NPP)。

      总初级生产力(GPP)与自养呼吸(Ra)之差即为净初级生产力(NPP)。采用基于过程的自养呼吸模拟，反映植被生长过程，避开了自养呼吸以植被生物量与气温之间的单纯经验关系模拟，从而有可能提高NPP模拟精度。

      公式中PAR为光合有效辐射，FPAR为植被吸收光合有效辐射比率，PAR与FPAR的乘积即为植被吸收的光合有效辐射量(APAR)，是植被光能利用率，Ra是植被自养呼吸。

叶面积指数（LAI：Leaf AreaIndex），是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。即：叶面积指数=叶片总面积/土地面积。它是大多数生态系统生产力模型和全球气候、水文、生物地球化学和生态模型中的重要参数。

  叶面积指数（LAI：Leaf AreaIndex），是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。即：叶面积指数=叶片总面积/土地面积。它是大多数生态系统生产力模型和全球气候、水文、生物地球化学和生态模型中的重要参数。

       获取LAI的方法可分为三类：接触测量法、仪器与半球数字摄影测量法、遥感反演法。前两种方法获取的LAI其空间覆盖范围和持续时间有限，只有遥感手段观测LAI能对全球范围实现长期连续监测。

       地理国情监测云平台提供的叶面积指数数据产品，是采用经验公式遥感反演法，通过多种卫星遥感数据（Landsat、MODIS等）反演得到的多种尺度栅格数据产品。

模型算法

       叶面积指数LAI产品主要采用经验公式法计算，利用植物的胸径、树高、边材面积、冠幅等容易测量的参数与叶面积或叶面积指数的相关关系建立经验公式来计算。研究表明：叶面积指数与胸径平方和树高的乘积有显著的指数相关性，边材面积与叶面积具有很高的相关性，林冠开阔度与叶面积指数呈较好的指数关系。经验公式法的优点在于测量参数容易获取，对植物破坏性小，效率较高。

LAI=αNDVI/β

       其中α与β均为经验系数。

生态系统净生产力(NEP)指净第一生产力中再减去异养呼吸所消耗的光合产物。多种卫星遥感数据反演生态系统净生产力（NEP）产品是地理国情监测云平台推出的生态环境类系列数据产品之一。

     

※数据反演产品及算法

       目前已有产品介绍

       目前已有产品包括中国2000～2008年以及内蒙古自治区、青海省、西藏自治区2010年16天、逐月、年均产品，分辨率为1km、0.01度，精度良好。

       模型算法

       中国生态系统净生产力（NEP）采用GLO–PEM模型，GLO–PEM模型基于GPP与APAR间成线性关系的理论基础上，因此NEP可以表示为：NEP=NPP-一样呼吸

                           

森林面积是指由乔木树种构成，林地和林带组成的面积，即有林地面积。通过数据可以看出，2014年我国森林面积为22879.17万公顷，平均为738.03万公顷，其中内蒙省最大为2487.9万公顷，上海市最小为6.81万公顷其中PAR为光合有效辐射，FPAR是植被吸收光合有效辐射比率，ε是基于GPP概念的现实光能利用率。

森林面积是指由乔木树种构成，林地和林带组成的面积，即有林地面积。

森林是人类的摇篮，由于人类对森林的过度采伐，现在世界上的森林资源在迅速的减少。

通过数据可以看出，2014年我国森林面积为22879.17万公顷，平均为738.03万公顷，其中内蒙省最大为2487.9万公顷，上海市最小为6.81万公顷

该数据由地理国情监测云平台提供