星空地一体化对地观测是研究以山地、湿地等为代表的高时空异质性地表生态环境与地表变化的重要手段。其中，无人机观测是衔接离散地面观测和卫星观测的重要桥梁。在当前国内外具有重要影响力的大型综合观测实验中，星空地一体化综合观测已成为研究生态系统关键过程及时空尺度转换机制的关键手段和主要信息源。

近日，中国科学院成都山地灾害与环境研究所山地定量遥感研究团队研究员李爱农、助理研究员边金虎等，在国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划课题、青年基金等的支持下，以“若尔盖高原湿地生态遥感综合观测实验”多尺度观测数据为依托，利用我国国产环境减灾卫星，发展了针对该卫星数据的自动几何校正方法、云雪监测方法以及时空融合方法，相关算法提升了国产卫星数据的几何定位精度、云雪识别精度以及时空连续性。在此基础上，面向湿地变化的高时空异质性特征，提出了一种改进的端元自适应选择光谱分解模型，并利用时空融合数据和地面实测地物光谱进行了湿地、草地生态系统的植被覆盖度时间序列监测。利用地面时间序列观测数据和多期无人机观测数据验证发现，模型反演结果能够准确反映湿地、草地生态系统的植被变化趋势，较传统模型草地覆盖度估算精度得到显著提高。

同时，采用国产光学卫星时空融合影像反演获得的植被覆盖度数据克服了云雾干扰造成的时空不连续。基于地面-无人机与卫星的一体化观测在研究高原湿地生态系统变化方面具有应用潜力，该工作为后续开展高原湿地生态系统碳收支变化及时空尺度转换研究奠定了基础。

研究成果发表在remote sensing of environment等期刊上。现有工作将为后续开展山地定量遥感综合观测实验提供重要参考。

成都山地灾害与环境研究所研究人员在星-空-地一体化高原湿地遥感监测研究获进展，利用地面时间序列观测数据和多期无人机观测数据验证发现，模型反演结果能够准确反映湿地、草地生态系统的植被变化趋势，较传统模型草地覆盖度估算精度得到显著提高。同时，为后续相关工作奠定了坚实基础。

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