植被专题

朴世龙院士团队《Global Change Biology 》精确量化全球植被生产力对极端温度的响应阈值！

本文首发于“生态学者”微信公众号！随着全球气候变暖的加剧，极端温度事件对陆地生态系统的影响日益显著。植被作为生态系统的重要组成部分，其生产力对温度变化的响应尤为敏感。然而，关于极端温度如何以及在何种程度上影响植被生产力的具体机制，科学界尚未形成统一认识。这一问题不仅关系到生态系统的健康和稳定，也直接影响到全球生物多样性和人类社会的可持续发展。本研究通过分析2001年至2018年的生

全国10米分辨率逐年植被覆盖度（FVC）数据集

本数据集包括2017至2023年间，全国植被覆盖度数据，FVC范围值为0-1，数据为浮点型，GeoTIFF格式。GeoTIFF文件均可用ArcGIS软件和GDAL读取和打开。植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。是刻画地表植被覆盖的一个重要参数, 也是指示生态环境变化的重要指标之一。植被覆盖度是描述地表植被的重要参数与生态环境的基

中国矿业大学（北京）孙灏老师课题组在遥感学科顶刊RSE上发文，率先提出30m分辨率植被干旱遥感综合监测模型

《Remote Sensing of Environment》高空间分辨率干旱响应指数（HiDRI）：基于遥感、深度学习和时空融合的植被干旱监测一体化框架第一作者：徐振恒通讯作者：孙灏该项研究首次构建30m分辨率植被干旱遥感综合监测模型，突破了国内外现有植被干旱遥感综合监测模型公里级空间分辨率的约束，为农田、矿区等局域尺度植被干旱监测提供了有力工具。介绍

Java实现物候相机和植被分析导出相对指数成果图

一、基础概念植被分析是利用地理信息系统（GIS）、遥感技术、生态学、环境科学等多学科交叉手段，对植被的分布、类型、结构、组成、动态变化、生产力、生态功能进行量化评估的过程。植被分析对于生态保护、生物多样性研究、资源管理、环境监测、气候变化响应评估、灾害预警等方面具有重要意义。以下是一些关键的植被分析方法与应用实例： 1. 遥感植被指数： •NDVI（归一化植被指数）、EV

提取RGB影像的植被

在易康Developer中提取植被，最为常用的就是归一化植被指数NDVI，但是NDVI的计算需要近红外波段的参与；对于一些平时用到的只有RGB三个波段影像，如何提取植被呢？这里提供两种特征，第一种是绿波段比率，在易康里可以直接在光谱特征的Ratio里计算得到该特征，此特征效果较差；第二种称之为VI'，需要在易康里通过自定义特征来计算得到，其计算公式相对较为复杂，所以在

GEE数据集：美国植被干旱响应指数 (Vegetation Drought Response Index,VegDRI)数据集

植被干旱响应指数 (VegDRI) 简介植被干旱响应指数（VegDRI）是一个每周一次的地理空间模型，用于描述干旱对美国本土植被造成的压力。VegDRI干旱监测工具是由美国地质调查局EROS中心、内布拉斯加大学国家干旱缓解中心（NDMC）和高原区域气候中心（HPRCC）的科学家们合作开发的。 VegDRI方法将美国宇航局Terra平台上的中分辨率成像分光仪（MODIS）传感器提供的遥感数

地表温度数据、LST温度数据、地表反照率、NDVI数据、NPP数据、植被覆盖度、土地利用数据

引言地表温度(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。正文

如何利用AI绘制美观的地学图片摘要--提供各类矢量的地表地形和植被元素

我们经常在高级期刊的文章里面见到类似以下的图片（Anatomy of a Glacier - Glacier Bay National Park & Preserve (U.S. National Park Service)）这样的表达对于研究结果非常生动形象。下面的这个网站提供了很多类似的元素，可以有助于我们绘制类似的3D动画示意图 River 3D: watershed with

卫星遥感监测森林植被健康度

随着地球环境的日益恶化，森林作为地球上最重要的生态系统之一，其变化对全球气候、生态环境和人类社会经济发展产生深远影响。因此，及时、准确地监测森林变化对于保护生态环境、维护生态平衡、推进可持续发展具有重要意义。卫星遥感影像技术因其具有覆盖范围广、时空分辨率高、信息量大等特点，已成为监测森林变化的重要手段之一。一、森林植被监测卫星遥感影像能够提供大范围、高分辨率

GEE23：基于植被物候实现农作物分类

地物分类 1. 写在前面2. 北京作物分类 1. 写在前面今天分享一个有意思的文章，用于进行农作物分类。文章提出了一个灵活的物候辅助监督水稻(PSPR)制图框架。主要是通过提取植被物候，并自动对物候数据进行采样，获得足够多的样本点，再使用随机森林等机器学习方法进行分类。这种方法有效解决了样本量不足或者样本位置不够精确的问题，并且分类结构相较于之前的方法更高。我认为这是一种比

GEE计算VCI（植被状况指数）及VHI（植被健康指数）

Google Earth Engine（GEE）提供了强大的工具和功能，使得对遥感数据进行高效处理和分析成为可能。其中，计算植被状况指数（VCI）和植被健康指数（VHI）是遥感领域中的重要应用之一。本文将介绍如何使用GEE计算VCI和VHI，并解释这些指数在遥感分析中的重要性。植被状况指数（VCI）和植被健康指数（VHI）简介植被状况指数（VCI）是一种用于评估当前植被健康状况的指数，其基

2m高分辨率土地利用分类矢量数据/植被类型分布数据

土地利用数据是在根据影像光谱特征，结合野外实测资料，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析，建立统一解译标志的基础之上，依据多源卫星遥感信息，结合实地调查和其他辅助数据，采用全数字化人机交互作业方法，主要根据对图像光谱、纹理、色调等的认识结合地形图目视解译而成；在内业建立解译标示与实现数据获取的基础上，结合外业实地考察验证，提高土地利用

城市土地利用分布数据/城市功能区划分布数据/城市poi感兴趣点/植被类型分布

城市功能分区是按功能要求将城市中各种物质要素，如工厂、仓库、住宅等进行分区布置，组成一个互相联系、布局合理的有机整体，为城市的各项活动创造良好的环境和条件。根据功能分区的原则确定土地利用和空间布局形式是城市总体规划的一种重要方法。目前地理遥感生态网平台已发布城市功能区划分布数据。在现代的城市规划工作中，功能分区通常是在评定、选择

opencv解析系列 - 基于DOM提取大面积植被（如森林）

Note：简单提取，不考虑后处理（填充空洞、平滑边界等） #include <iostream>#include "opencv2/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui.hpp"#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;#pragma comment(lib,"opencv_world490d.l

基于多时间尺度的植被干旱响应特征与机制分析

随着全球气候变暖的趋势愈发明显，干旱事件不仅发生的频率增加，其持续时间和影响范围也在不断扩大。干旱对生态环境造成了严重破坏，导致生物多样性减少、土地退化和水资源短缺；对农业生产而言，干旱会导致作物减产甚至绝收，影响全球粮食供应；对人类生活而言，干旱则可能引发饮水困难、能源短缺和社会经济不稳定等一系列问题。因此，干旱的监测与预测成为了当前科学研究的重要任务。通过建立和完善干旱检测指标，我们能够更

近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演技术应用

李老师（副教授），长期从事无人机近地面植被遥感，植被生理参数，多角度遥感，RGB/多光谱/高光谱数据处理，LiDAR点云处理等领域研究工作，具有资深的技术底蕴和专业背景。专题一、近十年近地面无人机植被遥感文献分析、传感器选择、观测方式及质量控制要点 1.1. 近十余年无人机植被遥感文献分析文献分析软件VOSviewer的使用无人机植被遥感的重点研究方向、研究机构、科学家 1

R语言——AVOCADO“（异常植被变化检测）算法（1990-2015数据分析）监测森林干扰和再生（含GEE影像下载代码）

"AVOCADO"（异常植被变化检测）算法 AVOCADO"（异常植被变化检测）算法是一种连续的植被变化检测方法，也能捕捉植被再生。该算法基于 R 软件包 "npphen"（Chavez 等人，2017 年），开发用于监测物候变化，并经过调整，以半自动和连续的方式监测森林干扰和再生。该算法使用所有可用数据，不需要某些预处理步骤，如去除异常值。参考植被（本例中为未受干扰的森林）取自附近已知在整个

【UE5.1】程序化生成Nanite植被

目录效果步骤一、下载Gaea软件和树林资产二、使用Gaea生成贴图三、生成地形四、生成草地五、生成树林六、生成湖泊七、其它功能介绍 7.1 调整树林生成的面积 7.2 让植物随风飘动 7.3 玩家和植物互动 7.4 雪中树林 7.5 环境音效效果步骤一、下载Gaea软件和树林资产 Gaea链接：https://pan

Google Earth Engine（GEE）——全球植被冠层的光和阴影总初级生产力GPP（1992-2020年）

全球植被冠层的阳光和阴影GPP（1992-2020年）总初级生产力（GPP）是陆地碳预算的一个重要组成部分，在全球碳循环中发挥着突出的作用。准确估计陆地GPP对了解全球气候变化背景下陆地生物圈和大气层之间的相互作用至关重要，预测未来变化，并为气候政策决策提供信息。GPP与植被类型、气象因素、土壤湿度和其他因素密切相关。特别是，GPP受植被冠层结构的影响，如阳光下的叶子和阴影下的叶子。阳光下的叶片

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据月度合成产品

简介：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据月度合成产品包括中国2001~2018年地表短波波段反照率、植被光合有效辐射吸收比、叶面积指数、森林覆盖度和非森林植被覆盖度、地表温度、地表净辐射、地表蒸散发、地上部分自养呼吸、地下部分自养呼吸、总初级生产力和净初级生产力。空间分辨率为0.1°。前言 – 人工智能教程此外，还包括在气候驱动下（无人类干扰）的以上11个生态系统参量在2001

python 提取图片中绿色植被，计算冠层覆盖度

一、任务描述提取绿色植被部分对应的红外光谱（即红绿蓝三波段提取绿色，掩膜到红外波段） """author: Shuai-jie Shen 沈帅杰CSDN: https://blog.csdn.net/weixin_45452300公众号: AgBioIT"""import cv2import numpy as np# 第一种办法-------------------------

Vulkan_顶点着色器特效4(风吹树木等植被效果)

本案例实现在风力作用下树木植被的弯曲旋转等效果。一、基本原理本案例中在上一小节间接绘制的场景基础上实现植被树干会随着风力的大小、方向产生对应的弯曲，下图给出了如何计算某一帧中树干上指定顶点弯曲后位置的策略。从图中可以看出，为了简化计算，本案例中采用的风向是与 XOZ 平面平行的。设当前风向与 z 轴正方向的夹角为 α，树干原始状态下与 y 轴重合。点 A 为树干模型中的任一顶点，在

HD.047 | 水文数据——全球植被数据集[V: VCI]

写在前面植被作为影响联系土壤、大气、水分等地气要素的重要因素，其准确估算不仅对研究植被动态变化、植被物候过程具有重要意义，而且对于流域生态水文等方面具有十分重要的应用价值。目前已有大量全球植被数据产品，本期选取植被条件指数Vegetation Condition Index（VCI）数据集进行介绍。具体下载或处理步骤可参考Hydro90知乎相关技术帖（知乎平台将进行同步），往期数据集介

CAN-EYE软件计算植被冠层参数的方法

本文介绍植被冠层参数计算软件CAN-EYE的具体使用方法。在文章植被冠层参数计算软件CAN-EYE的下载与安装方法（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/126307810）中，我们介绍了CAN-EYE软件的下载、安装方法；本文就对该软件的具体使用方法进行介绍。 CAN-EYE软件计算LAI、FVC等各类植

区域地表蒸散发及其组分（土壤蒸发、植被蒸腾、冠层截留蒸发）、植被总初级生产力数据的下载、处理、显示与统计

熟悉蒸散发ET及其组分（植被蒸腾Ec、土壤蒸发Es、冠层截留Ei）、植被总初级生产力GPP的概念和碳水耦合的基本原理；掌握利用Python与ArcGIS工具进行课程相关的操作；熟练掌握国际上流行的Penman-Monteith模型，并能够应用该模型在各种植被类型上进行冠层导度、蒸散发组分的计算；掌握单站和区域结果的可视化方法、制图方法等。适用范围生态水文相关行业、双碳相关行业。二

AI Earth ——开发者模式案例4：浙江省森林区域植被生长分析

浙江省森林区域植被生长分析¶ 利用 Modis MCD12Q1 地物分类数据产品和 MODIS MOD13Q1 16天标准植被指数产品。通过对 2021 年 8 月植被指数最大值与近 3 年同期指数 8 月最大值的 3 年均值进行对比，实现对浙江省森林区域植被的空间监测。初始化环境¶ import aieaie.Authenticate()aie.Initialize() 定义矢量区域