【蓝碳】基于GEE云计算、多源遥感、高光谱遥感技术、InVEST模型、PLUS模型的蓝碳储量估算；红树林植被指数计算及提取
蓝碳和红树林研究的重要性主要体现在以下几个方面：
1.全球碳循环的关键角色：蓝碳生态系统，包括红树林、盐沼和海草床，虽然覆盖面积不到海床的0.5%，但其碳储量却高达海洋碳储量的50%以上，甚至可能高达71%。红树林作为最主要的蓝碳植被，对全球碳循环具有重要影响。
2.高效的碳储存和捕获能力：红树林在单位面积上的固碳能力显著地高于附近的森林生态系统和大部分的内陆湿地。红树林沉积物约占整个生态系统碳储量的70%，其含量随着地理位置变化，这主要取决于沿海环境（如河口和海洋红树林）。
3.应对气候变化：红树林和海草床作为典型的海岸带生态系统，它们的根系结构不仅能够稳定沉积物，减少海岸侵蚀，而且还能够在风暴潮等极端气候事件中发挥天然“生态海堤”的作用。这些生态系统在缓冲海洋酸化和海平面上升等气候变化影响中起到了关键作用。
4.生物多样性和生态服务：红树林和海草床是鱼类、甲壳类动物和鸟类等众多物种的重要繁殖和育幼场所。它们的生物多样性和生态复杂性有助于维持渔业资源的可持续性，从而对沿海社区的食物安全和经济福祉产生直接影响。
5.海岸带生态韧性：海岸带蓝碳生态系统对于适应气候变化和提升海岸带的生态韧性具有不可估量的价值。保护和恢复这些生态系统对于减轻由于气候变化带来的生态灾害风险至关重要。
6.红树林恢复和修复工程：红树林的保护和恢复工程被认为是减缓气候变化的一种极为重要、基于自然解决方案的碳中和技术（即蓝碳碳汇）。研究表明，在已破坏的红树林生境再造林相比于红树林造林本身可以带来更高的碳固存效益。
7.科学研究和监测：通过结合野外样方调查和高精度遥感影像，可以开发红树林全碳库的估算方法，定量估算现存蓝碳碳库，为区域或全球尺度量化、监测和计量红树林蓝碳潜力提供参考。综上所述，蓝碳和红树林的研究对于理解全球碳循环、应对气候变化、保护生物多样性以及提升海岸带生态韧性等方面都具有极其重要的意义。
本教程聚焦目前遥感应用领域-碳储量估算，重点结合典型应用案例综合展示如何基于云计算与多源遥感技术，通过高光谱遥感对研究区域福建沿海的蓝碳植被进行精准探测，结合多光谱遥感技术监测并分析海岸带蓝碳植被的长时序分布变化与健康状态。结合ENVI和PIE Hyp讲述高光谱遥感信息处理技术，包括光谱恢复、光谱库建立、光谱特征提取、混合像元分解、图像分类及精度检验等内容；同时以JavaScript版本GEE为主进行讲解长时序多尺度的遥感信息提取技术，包括GEE基本知识，遥感影像数据处理的关键知识进行串讲，最后结合海岸带应用典型案例进行综合讲解。
“遥感+”助推蓝碳生态系统碳储量调查简介
①蓝碳生态系统碳储量研究背景
红树林、海草床和盐沼是海岸带最具固碳效率的三大生态系统，统称为“蓝色碳汇”。虽然这三类生态系统的覆盖面积不到海床的0.5%，植物生物量只占陆地植物生物量的0.05%，但其碳储量却高达海洋碳储量的50%以上，甚至可能高达71%。尽管红树林面积有限，仅占陆地表面的0.1%，但它比陆地生态系统具有更高的碳储存和碳捕获的能力。作为蓝碳的重要组成部分，由于周期性的潮汐淹没、土壤厌氧和独特的复杂根系，红树林能有效捕获悬浮物质，埋藏有机物，并降低有机质分解速率进而达到固碳的效果。
②蓝碳生态系统碳储量研究方法
传统的碳库调查方式成本高、效率低，制约了长时间、大尺度区域开展红树林碳库分布的估算和监测，建立大尺度区域及时准确估算红树林碳储量的方法至关重要。从全球范围来看，红树林主要分布在热带与亚热带地区海岸带沿线，生境碎片化且分布不均匀，具有高度的空间异质性。
③遥感技术在蓝碳生态系统研究中的优势
结合高光谱遥感技术图谱合一的特点，利用高光谱遥感技术分析红树林光谱数据，实现物种进行精准识别或分类。针对桌面端软件处理遥感影像时效性低的问题，我们将结合遥感云计算平台实现对长时间、不同尺度区域的红树林碳库分布的估算和监测。
章节简要
第一章 高光谱遥感数据介绍及预处理
第二章 光谱特征分析与参量提取
第三章 高光谱遥感数据分类与制图
第四章 GEE数据处理介绍
①国外Earth Engine（GEE）平台简介
②GEE主要数据类型与对象等
③GEE影像预处理
④机器学习分类提取红树林
⑤红树林植被指数计算及提取
⑥红树林分布时序分析
⑦结果统计分析与绘图
⑧数据导出
第五章 碳储量时空变化与预测
①基于InVEST模型的碳储量估算
②基于InVEST模型的蓝碳储量估算
③基于PLUS模型的碳储量的时空变化分析与预测
第六章 科技论文写作与制图
更多了解
①双碳目标下DNDC模型建模及在土壤碳储量、温室气体、农田减排、土地与气候变化中的应用
②双碳目标下基于“遥感+”集成技术的碳储量、碳排放、碳循环、温室气体等多领域监测与模拟
③基于“PLUS模型+”生态系统服务多情景模拟预测实践技术应用
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