T-CI 230-2023 衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系

CCSM54團(tuán)體I前言 V 2規(guī)范性引用文件 3術(shù)語(yǔ)和定義 4縮略語(yǔ) 5監(jiān)測(cè)體系分級(jí)原則 6衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系 7衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品體系 附錄A（規(guī)范性）空天地一體化農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)技術(shù)體系框架 附錄B（資料性）遙感碳中和監(jiān)測(cè)原理及優(yōu)勢(shì) 附錄C（資料性）國(guó)內(nèi)外主要碳源碳匯監(jiān)測(cè)常用衛(wèi)星的主要參數(shù) 參考文獻(xiàn) 本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》起草。請(qǐng)注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別專利的責(zé)任。本文件由中國(guó)國(guó)際科技促進(jìn)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)化工作委員會(huì)提出。本文件由中國(guó)國(guó)際科技促進(jìn)會(huì)歸口。本文件起草單位：中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院、北京市大興區(qū)生態(tài)環(huán)境局、北京市大興區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村局、合肥中科空天信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究院有限公司、生態(tài)環(huán)境部信息中心、上海浦東新區(qū)中和雙碳產(chǎn)業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)促進(jìn)中心、新疆天業(yè)（集團(tuán)）有限公司、中科衛(wèi)星科技集團(tuán)有限公司、浙江天尚鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展公司、國(guó)合千庭控股有限公司、福建省南平碳計(jì)量中心、國(guó)家碳計(jì)量中心（福建）、福建空天碳智慧科技有限公司、北京華通星元科技有限公司、浙江大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院、浙江生態(tài)文明研究院、東華理工大學(xué)、北京數(shù)字城市基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)集團(tuán)有限公司、北京壹宣投資有限公司、遙聚信息服務(wù)（上海）有限公司、星熠領(lǐng)航（北京）文化傳媒有限公司、紅墻展播（北京）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)有限公司、山西聯(lián)創(chuàng)新港信息科技有限公司、湖北省農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)推廣總站、福建達(dá)程衛(wèi)星科技有限公司、北京星河大地?cái)?shù)字科技有限公司、中科云遙（深圳）科技有限公司、福建省數(shù)智雙碳創(chuàng)新研究院、山西航天華碳科技有限公司、福建理工大學(xué)智慧海洋與工程研究院、“一帶一路”海洋碳匯研究院（福建）、湖南時(shí)空北斗科技有限公司、國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局信息中心、國(guó)家國(guó)防科技工業(yè)局重大專項(xiàng)工程中心、中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院、笛東規(guī)劃設(shè)計(jì)（北京）股份有限公司、南陽(yáng)師范學(xué)院、興業(yè)銀行股份有限公司、廈門產(chǎn)權(quán)交易中心、武夷發(fā)展集團(tuán)、海峽股權(quán)交易中心（福建）有限公司、北京萬(wàn)德福蘭科技有限公司、中境生態(tài)科技（北京）有限公司、南方電網(wǎng)綜合能源股份有限公司、中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司智能城市研究院、內(nèi)蒙古小草數(shù)字生態(tài)產(chǎn)業(yè)有限公司、內(nèi)蒙古峰茂科技創(chuàng)新有限公司、中科?；郏ㄌ旖颍┛萍加邢薰?、湖北民族大學(xué)、集美大學(xué)、梅州市國(guó)土空間規(guī)劃編制研究中心、中科?；郏ū本┛萍加邢薰尽⒈本┛仗焯伎萍及l(fā)展有限公司、理工清科（北京）科技有限公司、山西農(nóng)谷中科產(chǎn)業(yè)科技有限公司、科智綠創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（深圳）集團(tuán)有限公司、中國(guó)國(guó)際科技促進(jìn)會(huì)碳中和分會(huì)、中科探碳（北京）科技有限公司、天勰力（山東）衛(wèi)星技術(shù)有限公司、內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)、北京萬(wàn)合創(chuàng)景國(guó)際規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限公司、內(nèi)蒙古蒙原空間科技有限公司、中科星圖智慧科技有限公司、內(nèi)蒙古北宸空間數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)研究院、北京德普新源生態(tài)技術(shù)有限公司。本標(biāo)準(zhǔn)主要起草人：王大成、滕啟治、鮑力、姚曉婧、王璞、黃明祥、王坡、李燕、劉亞嵐、楊邦會(huì)、謝佳冀、寇玉山、胡錫敏、周欣、霍旺、賀子錦、鄭明月、李敏飛、張斌、項(xiàng)鳳華、黃為民、朱煜峰、何海清、林萍、賀明、鄧勁松、周健、王無(wú)敵、陳丁江、林道輝、姜男、楊曉軍、李宇遼、蘇仁忠、林艷聰、宋華斌、司艷紅、李林、黃桂恒、黃紅武、解烽瑞、池天河、王樹(shù)東、李志勇、安廣福、徐來(lái)、索永峰、劉建平、楊新宇、高福光、張利枝、趙忠偉、李鎖柱、田珈瑞、李藝琳、焦越、李航、胡喬利、郭建洋、沈強(qiáng)、史寅虎、常青、姚廈瑜、賴積寶、袁松亭、李楠、魯豐先、黃子果、黃達(dá)飛、邵焜琨、臧寶運(yùn)、賈超、侯勇、連煒、金國(guó)平、肖俊光、孟兵站、韓兵兵、孫皓、魯翔信、陳偉、張曉東、周偉、劉錦繡、閆凱、何訓(xùn)、李西軍、孫震強(qiáng)、曾宇、劉建華、楊迪、高俊剛、苑峰、溫瑩瑩、熊小勇、劉顯明、付亞梁、辛軍飛、黃飛、周輝、王陽(yáng)春、王鵬、丁佰鎖、劉暢、梁霞、柯紅霞、鄧成明、董正浩、祝欣越、朱立明、孫小振、劉利、李彩、鮑泓、丁峰、黃平平、王志國(guó)、賀靜、左江紅、關(guān)瑞華、黃照強(qiáng)、崔凱、陳偉、林喬木、陳廷安、石建偉。本標(biāo)準(zhǔn)為首次發(fā)布。V引言中國(guó)在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論上宣布：“中國(guó)將提高國(guó)家自主貢獻(xiàn)力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”。我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)中農(nóng)田的碳儲(chǔ)量占我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)總碳儲(chǔ)量的20.6%。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)是巨大的碳庫(kù)，是陸地碳循環(huán)的重要組成部分。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳匯主要由農(nóng)田植被碳匯（作物碳匯）和農(nóng)田土壤碳匯組成。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)田土壤碳匯平均值遠(yuǎn)大于植被碳匯。因此，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳匯主要來(lái)源于該系統(tǒng)的土壤碳積累，即農(nóng)田土壤碳匯。農(nóng)田土壤具有極大的固碳減排潛力和減排成本優(yōu)勢(shì)。未來(lái)50年，實(shí)施有效的農(nóng)田管理措施（有機(jī)肥應(yīng)用、秸稈還田、保護(hù)性耕作）對(duì)土壤固碳的貢獻(xiàn)率為30%～36%（相當(dāng)于抵消3.4%～19%的工業(yè)碳排放）。衛(wèi)星遙感技術(shù)的實(shí)用化發(fā)展助力“雙碳達(dá)標(biāo)”的國(guó)家戰(zhàn)略目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。圍繞農(nóng)田碳匯價(jià)值實(shí)現(xiàn)的核心需求，本文件依托中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，在中國(guó)國(guó)際科技促進(jìn)會(huì)碳中和分會(huì)指導(dǎo)下，開(kāi)展對(duì)國(guó)內(nèi)外農(nóng)田碳指標(biāo)的廣泛調(diào)研，提出衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系，以期對(duì)區(qū)域農(nóng)田碳指標(biāo)進(jìn)行有效定量監(jiān)測(cè)和客觀評(píng)價(jià)，便于建立體現(xiàn)農(nóng)田碳匯價(jià)值的生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償機(jī)制，為各級(jí)政府主管部門有效開(kāi)展雙碳達(dá)標(biāo)任務(wù)中的監(jiān)控、核查、實(shí)施、考核等工作提供科學(xué)指導(dǎo)和技術(shù)支撐，為農(nóng)田碳交易管理中交易跟蹤制度的完善發(fā)揮效力、提供技術(shù)保障。1衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系本文件規(guī)定了衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系和農(nóng)田碳指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品體系。本文件適用于采用衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)技術(shù)進(jìn)行農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳監(jiān)測(cè)相關(guān)遙感信息產(chǎn)品的業(yè)務(wù)化反演生產(chǎn)和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)監(jiān)測(cè)技術(shù)系統(tǒng)的建設(shè)，為農(nóng)田碳匯計(jì)量與監(jiān)測(cè)提供量化依據(jù)。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過(guò)文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件的必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T32453—2015衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品分類分級(jí)規(guī)則IPCC2006年國(guó)家溫室氣體清單指南IPCC2006年國(guó)家溫室氣體清單指南2019修訂版3術(shù)語(yǔ)和定義3.1農(nóng)田土壤碳匯croplandsoilcarbonsink作物在生長(zhǎng)過(guò)程中通過(guò)光合作用吸收大氣中的二氧化碳并將其以有機(jī)質(zhì)的形式存儲(chǔ)在土壤碳庫(kù)中，從而降低大氣中二氧化碳等溫室氣體的濃度。通過(guò)保護(hù)性耕作措施，增加秸稈還田和有機(jī)肥的施用、采用輪作制度和土地利用方式等，使土壤有機(jī)碳庫(kù)產(chǎn)生顯著差別，讓農(nóng)田土壤由碳源轉(zhuǎn)化為碳匯。3.2農(nóng)田土壤有機(jī)質(zhì)soilorganicmatter農(nóng)田耕地土壤中形成的和外加入的所有動(dòng)、植物（包括作物）殘?bào)w不同階段的各種分解產(chǎn)物和合成產(chǎn)物的總稱。注：包括高度腐解的腐殖物質(zhì)、解剖結(jié)構(gòu)尚可辨認(rèn)的有機(jī)殘?bào)w和各種微生物體。[來(lái)源：DB11/T1562—2018，3.3，有修改]3.3葉面積指數(shù)leafareaindex單位土地面積上植物葉片總面積占土地面積的倍數(shù)。3.4光合有效輻射吸收比例fractionofabsorbedphotosyntheticallyactiveradiation與植被結(jié)構(gòu)有關(guān)的冠層光學(xué)參數(shù)，太陽(yáng)入射光和有效輻射被植被冠層攔截并吸收的比例。23.5土地利用與土地覆蓋變化landuseandlandcoverchange土地利用是指人類及其棲息地使用土地的方式，通常強(qiáng)調(diào)土地對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的功能作用。土地覆蓋變化是指地球表面的物理特征，體現(xiàn)在植被、水、土壤和土地其他物理特征的分布中，包括那些完全由人類活動(dòng)（例如定居點(diǎn)）創(chuàng)造的特征。4縮略語(yǔ)下列縮略語(yǔ)適用于本文件：DEM：數(shù)字高程模型（DigitalElevationModel）GPP：總初級(jí)生產(chǎn)力（GrossPrimaryProductivity）HS：高光譜數(shù)據(jù)產(chǎn)品（HyperspectralDataProduct）IPCC：聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（IntergovernmentalPanelonClimateChange）LIDAR：激光雷達(dá)數(shù)據(jù)產(chǎn)品（LightDetectionandRanging）MS：多光譜數(shù)據(jù)產(chǎn)品（MultispectralDataProduct）MW：微波數(shù)據(jù)產(chǎn)品（MicrowaveDataProduct）NDVI：歸一化差異植被指數(shù)（NormalizedDifferenceVegetationIndex）NPP：凈初級(jí)生產(chǎn)力（NetPrimaryProductivity）5監(jiān)測(cè)體系分級(jí)原則依據(jù)GB/T32453—2015《衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品分類分級(jí)規(guī)則》第5章對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)分類分級(jí)原則，結(jié)合碳中和背景下的農(nóng)田遙感碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)需求，制定以下體系分級(jí)原則：5.1科學(xué)性監(jiān)測(cè)指標(biāo)的設(shè)計(jì)和產(chǎn)品體系的劃分符合國(guó)家有關(guān)農(nóng)田經(jīng)營(yíng)碳匯等方法學(xué)、標(biāo)準(zhǔn)在內(nèi)的碳源匯分類科學(xué)體系，并能反映衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)類別和級(jí)別劃分的客觀需求，符合已經(jīng)發(fā)布的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。分級(jí)結(jié)構(gòu)清晰，能反映不同級(jí)別產(chǎn)品之間的內(nèi)在特征與聯(lián)系。5.2可擴(kuò)展性體系制定首先考慮目前使用廣泛、可標(biāo)準(zhǔn)化程度高的主流遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品，同時(shí)還應(yīng)考慮未來(lái)一定時(shí)期出現(xiàn)的新類別、級(jí)別可能性，應(yīng)具備可擴(kuò)展性。5.3實(shí)用性分級(jí)設(shè)置應(yīng)簡(jiǎn)潔明確，易于操作并為各類用戶所接收和使用。5.4兼容性3應(yīng)能夠與現(xiàn)行使用的國(guó)際溫室氣體排放分類、國(guó)內(nèi)外遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)分級(jí)規(guī)則建立明確的映射關(guān)系，能方便地與國(guó)內(nèi)外相關(guān)分類分級(jí)方案接軌。6衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系根據(jù)碳中和核算要素分為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量和碳儲(chǔ)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)，以及農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)模型輸入?yún)?shù)兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)。在一級(jí)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，依據(jù)碳源匯目標(biāo)地物或要素能夠利用遙感衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)技術(shù)手段監(jiān)測(cè)可獲得性原則進(jìn)行二級(jí)指標(biāo)的劃分。根據(jù)《IPCC2006年國(guó)家溫室氣體清單指南2019修訂版》、定量衡量農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量大小的參數(shù)指標(biāo)和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量變化的影響因子等參數(shù)設(shè)置二級(jí)監(jiān)測(cè)指標(biāo)。其中，農(nóng)田溫室氣體碳源監(jiān)測(cè)指標(biāo)主要為二氧化碳、甲烷、氧化亞氮；農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量和碳儲(chǔ)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的直接指數(shù)；農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)模型輸入?yún)?shù)為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的模型變量。衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系見(jiàn)表1。4表1衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)體系7衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品體系對(duì)應(yīng)表1中的二級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品體系，對(duì)應(yīng)的碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品、產(chǎn)品類別、對(duì)應(yīng)衛(wèi)星數(shù)據(jù)和傳感器主要參數(shù)、輔助數(shù)據(jù)及計(jì)算方法見(jiàn)表2，依托附錄A空天地一體化農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)技術(shù)體系框架標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。其中，根據(jù)GB/T32453—2015《衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品分類分級(jí)規(guī)則》中6.2.2和6.2.4確定各產(chǎn)品的類別及類別標(biāo)識(shí)，便于標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)及交換共享。5表2衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品體系標(biāo)二氧化碳高光譜產(chǎn)品高光譜遙感數(shù)據(jù)，空間分辨率優(yōu)4氧化亞氮總初級(jí)生多光譜產(chǎn)品多源遙感監(jiān)測(cè)，空間分辨率優(yōu)于據(jù)、DEM數(shù)據(jù)以及土地利用數(shù)植被—大氣—土壤系統(tǒng)碳循環(huán)模型（CEVSA）計(jì)算區(qū)域的總初級(jí)生產(chǎn)力?；谶b感統(tǒng)計(jì)方法，建立總初級(jí)生產(chǎn)力數(shù)據(jù)與遙感植凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力多光譜產(chǎn)品多源遙感監(jiān)測(cè)，空間分辨率優(yōu)于據(jù)、DEM數(shù)據(jù)以及土地利用數(shù)壤異養(yǎng)呼吸模型，建立日步長(zhǎng)的機(jī)理性生態(tài)模型估算農(nóng)田地上多光譜產(chǎn)品光雷達(dá)產(chǎn)品高/多光譜遙感監(jiān)測(cè)，空間分辨率6表2衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品體系（續(xù)）標(biāo)農(nóng)田地下多光譜產(chǎn)品光雷達(dá)產(chǎn)品高/多光譜遙感監(jiān)測(cè)，空間分辨率優(yōu)于a）基于多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的地物識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)田作物類型、農(nóng)田與多源遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)等相結(jié)合，使用機(jī)器學(xué)習(xí)回歸擬合建農(nóng)田土壤多光譜產(chǎn)品光雷達(dá)產(chǎn)品高/多光譜遙感監(jiān)測(cè)，空間分辨率優(yōu)于衛(wèi)星數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)等相結(jié)合，使用機(jī)器通過(guò)高分辨率水文—生物地球化學(xué)過(guò)程模型（CNMM-DNDC），對(duì)從熱帶農(nóng)田土壤多光譜產(chǎn)品高/多光譜遙感監(jiān)測(cè)，空間分辨率優(yōu)于耕地土壤Landsat8遙感圖像，用快速大氣校正（QUAC）模型對(duì)遙感圖像段多元線性回歸分析的方法，構(gòu)建區(qū)域土壤有機(jī)質(zhì)含量的土壤碳密度多光譜產(chǎn)品波數(shù)據(jù)產(chǎn)品7表2衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品體系（續(xù)）葉面積指數(shù)多光譜產(chǎn)品構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)或物理模型，結(jié)合適當(dāng)?shù)姆囱莶呗詫?shí)現(xiàn)參數(shù)病態(tài)反演；或采用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法實(shí)現(xiàn)由多波段反射率反演葉面歸一化差異植被指多光譜產(chǎn)品實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)主要指利用實(shí)時(shí)NDVI圖像的值，通過(guò)其與去年或多年平均，以統(tǒng)計(jì)和顯示區(qū)域的作物生長(zhǎng)狀況。過(guò)程監(jiān)測(cè)主要是通過(guò)時(shí)序NDV1圖像來(lái)也有稱隨時(shí)間變化監(jiān)測(cè)。通過(guò)比較尋找出當(dāng)年與典型年曲線間的相似和差病蟲害監(jiān)多光譜產(chǎn)品通過(guò)遙感可周期性提取病蟲害作物面積、空間分布等信息。選擇病害葉片中對(duì)葉綠素敏感的波段，結(jié)合實(shí)測(cè)葉綠素含量，建立葉片葉綠素含量的估算模型，提取病蟲害信息；從而評(píng)估對(duì)作物產(chǎn)作物種植多光譜產(chǎn)品波數(shù)據(jù)產(chǎn)品通過(guò)遙感快速、準(zhǔn)確識(shí)別農(nóng)作物類型，對(duì)于完善農(nóng)作物面積監(jiān)測(cè)方法?；捎蒙鷳B(tài)分類法的監(jiān)督分類與決策樹(shù)分類相結(jié)合的人機(jī)交互解譯方法，進(jìn)多光譜產(chǎn)品不同類型的農(nóng)作物的葉子內(nèi)部構(gòu)造有一定的差別，利用遙感技術(shù)識(shí)別作物類型。根據(jù)實(shí)地調(diào)查關(guān)鍵時(shí)段特征和遙感影像，采集提取作物、種植地在不同時(shí)間階段的光譜特征進(jìn)行作物分類。詳細(xì)NDVI時(shí)間分布可以有效的8表2衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品體系（續(xù)）農(nóng)田土壤多光譜產(chǎn)微波數(shù)據(jù)微波遙感監(jiān)測(cè)，空間分辨率優(yōu)于特征選擇（DEFS）和主成分分析（PCA）算法對(duì)特征參數(shù)后，結(jié)合地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，使用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GA-B農(nóng)田土壤多光譜產(chǎn)遙感影像和土壤有效磷（AP）、速效鉀（AK）和速效氮含量量的空間分布圖，實(shí)現(xiàn)區(qū)域土壤養(yǎng)分含量的大面積、土地利用與土地覆多光譜產(chǎn)對(duì)中國(guó)歷史碳收支進(jìn)行重新模擬評(píng)估，更正中國(guó)土光合有效輻射吸收多光譜產(chǎn)基于遙感植被指數(shù)，構(gòu)建光合有效輻射吸收比例遙9附錄B（規(guī)范性）附錄C空天地一體化農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)技術(shù)體系框架A.1概述空天地一體化農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)技術(shù)系統(tǒng)主要包括天空地一體化數(shù)據(jù)獲取、產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)、模擬分析與決策支持以及綜合應(yīng)用幾個(gè)部分，具體關(guān)系見(jiàn)圖A.1。圖A.1空天地一體化農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)技術(shù)體系框架A.2空天地一體化觀測(cè)系統(tǒng)衛(wèi)星遙感觀測(cè)在碳源/匯核查方面發(fā)揮重要作用。我國(guó)于2016年發(fā)射了第一顆二氧化碳監(jiān)測(cè)科學(xué)實(shí)驗(yàn)衛(wèi)星，又陸續(xù)發(fā)射風(fēng)云三號(hào)D星、高分五號(hào)大氣成分監(jiān)測(cè)衛(wèi)星和高分六號(hào)衛(wèi)星。2022年，我國(guó)首顆陸地生態(tài)系統(tǒng)碳監(jiān)測(cè)衛(wèi)星“句芒號(hào)”成功發(fā)射。“句芒號(hào)”碳星通過(guò)激光、多角度、多光譜、超光譜、偏振等綜合遙感手段，可實(shí)現(xiàn)植被生物量、大氣氣溶膠、植被葉綠素?zé)晒獾纫氐奶綔y(cè)和測(cè)量。圍繞碳達(dá)峰、碳中和實(shí)施過(guò)程中農(nóng)田碳匯計(jì)量監(jiān)測(cè)和建立體現(xiàn)農(nóng)田碳匯價(jià)值的生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償機(jī)制的核心需求，建議發(fā)展利用衛(wèi)星、飛艇浮空器、無(wú)人機(jī)與地面在線監(jiān)測(cè)空天地一體化立體監(jiān)測(cè)技術(shù)，研究“自上而下”的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源匯監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提供高分辨率的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量同化數(shù)據(jù)。A.3農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過(guò)程模型通過(guò)模擬農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的過(guò)程和機(jī)制，提供網(wǎng)格化碳通量變化估計(jì)，從而定量劃分不同驅(qū)動(dòng)因素對(duì)農(nóng)田碳匯變化的貢獻(xiàn)，并預(yù)測(cè)其未來(lái)變化。具體包括以下方面：a）發(fā)展遙感大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量估算方法，建立農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)關(guān)鍵參量高時(shí)頻、高精度、全要素農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源匯核算服務(wù)平臺(tái)，建設(shè)農(nóng)田碳匯監(jiān)測(cè)評(píng)估體系，全面量化邊界組織區(qū)域內(nèi)的碳匯指數(shù)。b）開(kāi)發(fā)人類－自然耦合農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過(guò)程模型，建立農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，提高模型模擬精度，以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)中國(guó)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳匯潛力。A.4綜合應(yīng)用在空天地一體化觀測(cè)系統(tǒng)和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過(guò)程模型的支持下，利用衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)下的農(nóng)田碳指標(biāo)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品開(kāi)展農(nóng)田碳匯綜合應(yīng)用。包括以下方面：a）開(kāi)展農(nóng)田碳匯計(jì)量監(jiān)測(cè)評(píng)估，推進(jìn)農(nóng)田碳匯監(jiān)測(cè)－核算－核證工作，服務(wù)國(guó)家溫室氣體清單編制、國(guó)家自主貢獻(xiàn)目標(biāo)進(jìn)展評(píng)估與更新、碳匯交易。深入研究農(nóng)田陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯潛力及實(shí)現(xiàn)路徑，積極參與國(guó)家碳市場(chǎng)制度建設(shè)，鼓勵(lì)社會(huì)主體參與農(nóng)田碳匯項(xiàng)目開(kāi)發(fā)建設(shè)，指導(dǎo)開(kāi)展農(nóng)田碳匯項(xiàng)目開(kāi)發(fā)交易和碳中和行動(dòng)。依托空天地一體化的建設(shè)成果，加快建設(shè)全國(guó)范圍內(nèi)農(nóng)田碳匯“一張圖”，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目動(dòng)態(tài)管理、信息共享發(fā)布、線上線下互動(dòng)等，增強(qiáng)我國(guó)農(nóng)田碳匯市場(chǎng)可信度和社會(huì)參與度。b）進(jìn)行情景模擬和決策分析，通過(guò)設(shè)置不同的碳中和目標(biāo)約束（如何減排、如何增匯等），得到最有效、最合理的碳中和路徑，為尋找碳中和最優(yōu)科學(xué)路徑提供強(qiáng)有力的技術(shù)和工具支持。c）管理農(nóng)田資源數(shù)據(jù)，掌握現(xiàn)有農(nóng)田狀況，選擇合適的農(nóng)田管理措施（施肥方式、種植制度、耕作模式等），有效解決農(nóng)田經(jīng)營(yíng)管理成效評(píng)價(jià)和干擾監(jiān)測(cè)的問(wèn)題。d）在農(nóng)田碳指標(biāo)監(jiān)測(cè)平臺(tái)支持下，定期更新農(nóng)田碳匯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和計(jì)量監(jiān)測(cè)結(jié)果，加快推進(jìn)農(nóng)田碳匯計(jì)量監(jiān)測(cè)工作科學(xué)化、規(guī)范化、常態(tài)化。加強(qiáng)農(nóng)田碳匯計(jì)量監(jiān)測(cè)新技術(shù)研發(fā)和推廣應(yīng)用，逐步實(shí)現(xiàn)農(nóng)田碳匯數(shù)據(jù)采集無(wú)紙化和自動(dòng)化；同時(shí)開(kāi)展農(nóng)田碳排放預(yù)警等應(yīng)用。附錄E（資料性）附錄F遙感碳中和監(jiān)測(cè)原理及優(yōu)勢(shì)B.1遙感監(jiān)測(cè)原理碳排放遙感監(jiān)測(cè)方面：主被動(dòng)衛(wèi)星遙感觀測(cè)大氣二氧化碳都是基于碳分子在紅外波段的光譜特性。紅外吸收光譜反映了紅外輻射分子之間的相互作用，即分子由于吸收或反射而引起的振動(dòng)和旋轉(zhuǎn)狀態(tài)變化。就大氣而言，其主要成分N2和O2在紅外（IR）區(qū)域是弱吸收體，而痕量氣體如CO2、H2O或CH4是有效的吸收體，導(dǎo)致地球溫度升高。只有在分子具有改變它們?cè)谲S遷期間的偶極矩的能力時(shí)，紅外輻射的吸收才會(huì)發(fā)生。目前GOSAT衛(wèi)星和OCO-2衛(wèi)星所使用的反演算法都是利用近紅外輻射光譜數(shù)據(jù)獲得廓線濃度加權(quán)的柱二氧化碳干空氣混合比XCO2。反演算法的主要組成是前向模型、反演方法和誤差分析。碳吸收遙感監(jiān)測(cè)方面：遙感技術(shù)在獲取大尺度陸表參數(shù)等方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，并且可以從遙感影像上直接獲取到重要的生態(tài)學(xué)特征和生物生長(zhǎng)參數(shù)，包含了植被面積、凈初級(jí)生產(chǎn)力、凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力等宏觀參數(shù)，此外還可獲取葉面積指數(shù)、冠層化學(xué)成分、冠層溫度、氣孔導(dǎo)度、光合有效輻射、植被吸收光合有效輻射、冠層結(jié)構(gòu)、土壤含水量、地表溫度等參數(shù)。通過(guò)遙感反演獲取這些物理參數(shù)，可作為陸地生態(tài)系統(tǒng)模型的驅(qū)動(dòng)變量或參量，應(yīng)用于農(nóng)田監(jiān)測(cè)涉及作物生育期至成熟期監(jiān)測(cè)、保護(hù)性耕作和秸稈還田等田間管理措施的監(jiān)測(cè)。結(jié)合遙感影像上獲取的土地覆蓋度或植被現(xiàn)狀動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行碳匯的研究。地形、氣候、水土保持、農(nóng)作物種類、土壤理化性質(zhì)等是影響農(nóng)田土壤碳匯的主要自然因素。利用遙感影像估算生物量是常用的方法之一，該方法具有時(shí)效強(qiáng)、成本低、大面積估算、連續(xù)觀測(cè)的優(yōu)勢(shì)。綜合應(yīng)用遙感及地理信息系統(tǒng)（GeographicInformationSystem）技術(shù)，并根據(jù)地區(qū)地形、作物類型及生長(zhǎng)環(huán)境的特點(diǎn)，開(kāi)展了對(duì)整個(gè)區(qū)域作物產(chǎn)量遙感估算、作物長(zhǎng)勢(shì)情況監(jiān)測(cè)的研究，不僅擴(kuò)大了監(jiān)測(cè)覆蓋范圍，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了面向應(yīng)用的自動(dòng)化。以利用采集的作物干質(zhì)量數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感影像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的歸一化差異植被指數(shù)（NDVI）值之間的關(guān)系建立回歸模型，得出冪函數(shù)模型的反演結(jié)果精度最高、穩(wěn)定性最強(qiáng)，也是最適合監(jiān)測(cè)農(nóng)田生產(chǎn)力的模型，可廣泛應(yīng)用。B.2遙感監(jiān)測(cè)優(yōu)勢(shì)傳統(tǒng)的碳源匯計(jì)算主要依賴于地面觀測(cè)、野外調(diào)查、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析、大氣和生態(tài)系統(tǒng)模型模擬等方法，但這些方法都存在很大的局限性，比如地面觀測(cè)的空間代表性不足，野外調(diào)查空間樣本有限且耗費(fèi)巨大等。目前，全球監(jiān)測(cè)溫室氣體的地面觀測(cè)站點(diǎn)不足300個(gè)，并且地區(qū)分布很不均勻，大多分布在發(fā)達(dá)國(guó)家和人口稠密地區(qū)。雖然觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)量仍在不斷擴(kuò)展中，但是其有限的空間代表性，導(dǎo)致定量