近日传来喜讯，课题组博士研究生陈瑞成功入选首届中国科协青年人才托举工程博士生专项计划。
中国科协青年人才托举工程博士生专项计划旨在面向高校和科研机构中30周岁以下的高年级在读博士生，通过组织吸纳、学术兼职、学术资助等方式，全面支持青年科技人才成长与发展，并为入选者提供4万元资助，用于支持其参加高水平学术会议、发表高水平学术论文及出国（境）交流访学等。
陈瑞博士研究方向为山地植被定量遥感，长期聚焦复杂地形下植被总初级生产力的高精度、高时空连续性估算。截至目前，以第一作者身份在IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine和IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing等顶级期刊发表SCI论文5篇，在中文顶刊《遥感学报》发表论文1篇。此前，陈瑞博士还获得了博士研究生国家奖学金、硕士研究生国家奖学金和四川省优秀毕业生等荣誉称号。
此次入选不仅是对其个人学术能力和研究成果的认可，也展现了课题组在青年科技人才培养方面的显著成效。
供稿：陈瑞
审核：尹高飞
2024年12月15日，国家重点研发计划“典型脆弱生态系统保护与修复”专项项目第一（“多尺度植被结构参量分层精细遥感反演技术”，北京师范大学主持）、第二课题（“生态系统关键过程参量遥感估算技术”，西南交通大学主持）2024年度联合总结会议以线上、线下结合方式在北京顺利召开。
会议邀请了北京大学范闻捷教授、北京林业大学黄华国教授、南京大学居为民教授、北京大学袁文平教授担任会议专家。项目负责人中国科学院空天信息创新研究院柳钦火研究员、课题负责人北京师范大学阎广建教授、西南交通大学尹高飞教授及项目组15余位骨干成员参加了本次会议。会议由居为民教授主持。
会议首先由柳钦火研究员介绍与会专家及参会成员，并致欢迎辞。各子课题负责人围绕年度工作进展、年度考核目标完成情况、经费使用情况以及下年度工作安排进行了详细汇报。本课题年度代表性成果包括：(1)构建了考虑土壤背景影响的SIF冠层逃逸概率估算机理模型，为后续的SIF高光谱反演奠定了基础；(2)发展了基于光谱不变理论的叶片光谱重构方法，通过该方法可以提高叶片叶绿素含量估算精度；(3)提出了基于三维模型的叶片叶绿素含量反演方法，该方法更有利于无人机数据发挥其高空间分辨率优势；(4)发展了生态系统碳水循环过程分层原型模型等。
专家组听取了各子课题的进展汇报，并对课题的进展和成果表示高度肯定，同时提出了宝贵建议。会议最后，专家组与课题组成员进行了深入交流与讨论，进一步明确了下一阶段的研究重点与技术攻关方向。
2024年10月11日至10月19日，课题组在云南开展为期9天的野外科学考察，途径丽江市、剑川县、鹤庆县、宾川县、祥云县和弥渡县。此次考察旨在结合无人机航测与地面测量手段，系统调查和收集川滇生态屏障区的植被生态特征数据，为科技基础资源调查专项“川滇生态屏障区生态环境综合科学考察与数据库建设”项目提供支持。
10月12日，考察测量工作从丽江市出发，沿项目划定的暖性针叶林样线向南推进。样方的选择充分考虑了地形和地面植被的异质性。在进行机载高光谱数据采集的同时，辅以地面测量，每个样方均采集了5-6组地面测量数据。
本次野外考察共完成24个样方的无人机飞行任务与地面测量。这些数据不仅丰富了川滇生态屏障区的生态环境数据库，还为该区域的生态保护与管理提供了重要的科学依据。
2024年7月29日至8月1日及8月21日至24日，课题组沿龙门山开展为期8天的野外科学考察，途经江油市、绵阳市安州区、绵竹市、彭州市等地。此次野外科学考察的主要目标是通过无人机和地面测量相结合的方式，对川滇生态屏障区的植被生态特征进行系统调查和数据收集，以支撑科技基础资源调查专项“川滇生态屏障区生态环境综合科学考察与数据库建设”项目需求。
7月29日，课题组成员顺利到达绵阳江油市并完成了无人机飞行准备工作。考察从江油市出发，沿龙门山山地常绿阔叶林、针叶林样线向南推进，主要进行机载高光谱数据采集。为和无人机保持同步，在无人机安全起飞后，在无人机拍摄区域进行地面测量。地面测量区域的选择考虑了地势，地面植被异质性，以及植被类型多样性等情况，在保证安全的情况下，每条无人机样方对应3-5个地面测量样点。
考察过程中，课题组成员克服了复杂地形和高温天气带来的挑战，顺利完成了41个测量样方的无人机飞行任务，并准确记录了样方内各类植被的生态参数。这些数据不仅丰富了川滇生态屏障区的生态环境数据库，还为该区域的生态保护与管理提供了重要的科学依据。
供稿：陈瑞、张雯清
审核：尹高飞
2024年8月19日，应尹高飞教授的邀请，西班牙国家研究委员会荒漠化研究所的Aleixandre Verger教授专程访问了我课题组，并作了题为“Global Monitoring of Vegetation Productivity, Phenology and Their Responses to Climate Change”（全球植被生产力与物候监测及其对气候变化的响应）的精彩学术报告。课题组全体师生积极参与了此次报告会。
在报告中，Verger教授深入介绍了与我课题组多年合作的研究成果，涵盖了遥感与人工智能技术在植被监测中的应用，以及陆地植被生产力和物候对气候变化的响应等方面的最新进展。报告内容丰富，深入浅出，极大地拓宽了在场师生的研究视野与思路。在随后的交流环节中，课题组师生与Verger教授就植被参数深度学习反演、交通生态效应等问题展开了深入讨论，现场气氛热烈。
Aleixandre Verger教授于2008年在西班牙巴伦西亚大学获得物理学博士学位，现任西班牙荒漠化研究所研究员，拥有20余年的遥感研究经验。他的主要研究方向包括植被生物物理参数的遥感算法开发与验证、物候学、气候-植被动力学及全球变化等。他参与了30多个研究项目，并担任了其中7个项目的负责人。此外，Verger教授还为哥白尼全球陆地监测服务和哥白尼气候变化服务开发了LAI和FAPAR估算算法。目前，他担任CSIC跨学科遥感平台PTI-TELEDETECT的协调员。
2024年7月18日-31日，尹高飞教授带领课题组两位硕士研究生张翼、倪逸旻并联合西南民族大学、福建农林大学、四川师范大学等多家单位，赴三江源国家公园开展野外考察。本次行程途径玉树市、杂多县、治多县、沱沱河、五道梁、不冻泉、玛多县等地，累计行程3000公里。共采集植物、土壤样品300多个，为三江源国家公园“多功能性”草地综合评价提供了宝贵数据支持。
供稿：张翼、倪逸旻
审核：尹高飞
2024年05月13日，课题组尹高飞教授指导的严欣钰、唐愉松、李望超、陈雅雪、陈樟锴五位硕士生顺利通过了硕士学位论文答辩。
答辩委员会主席由成都信息工程大学徐维新教授担任，答辩委员包括四川省林业科学研究院简毅副研究员、中国科学院成都山地灾害与环境研究所靳华安副研究员、西南交通大学钱丽源副教授以及西南交通大学熊川副教授，答辩秘书为西南交通大学张国东老师。经投票表决，五位答辩专家一致同意五位同学通过学位论文答辩，并建议授予硕士学位。
花开花落万物道，聚散离别终有时。三年千日，始于金秋，终于盛夏。在此对五位同学顺利通过学位论文答辩表示祝贺，祝愿他们未来前程似锦！
供稿人：陈樟锴
摄影：闫麦瑞、张雯清
阳光正好，微风不燥，我们决定不辜负身边每一场花开。我们闻风而来，向花而去，与春天撞了个满怀。2024年4月27日，交通线路安全与生态保护遥感小组在蕉下小院迎来了本年度备受期待的春季出游活动——“蔚迹”（Veg）第二期。
本次活动从踏青赏花开始，一路欢歌笑语，小组成员们探索着大自然的美妙与奥秘。在到达小院后，一顿丰盛的围炉煮茶为大家提供了满满的能量。在享受美食的同时，大家还互相交流着心得，增进了彼此之间的友谊。下午，摘樱桃、摘桑葚等采摘活动，让大家体验到了丰收的喜悦，同时也感受到了大自然的慷慨与馈赠。而娱乐项目更是精彩纷呈，池塘捞鱼、吹牛皮等趣味游戏，让大家尽情释放青春活力，笑声不断。此外，画石膏娃娃等手工艺制作环节，更是点亮了创意的火花，展现了小组成员的多才多艺。临近傍晚，小组成员伴着晚霞开始了户外烤肉的美食之旅，尽情感受着清雅宁静的小院里美妙的闲暇时光。
在活动结束之际，大家纷纷表示对本次“蔚迹”春季出游活动的满意与感激，同时也期待着未来更多类似的精彩活动。交通线路安全与生态保护遥感小组将继续努力，为小组成员带来更多愉快的活动体验，共同度过更加美好的时光。让我们一起期待着下一次“蔚迹”的绽放，与春天再次相遇，继续留下美好的回忆与足迹！
供稿：陈樟锴
摄影：陈樟锴、汪宇、张雯清
2024年1月18日下午，课题组在陌上小雅召开了2023年度总结会议，回顾过去一年课题组在人才培养、科学研究等方面的成果、不足，并规划2024年的重点目标。尹高飞教授、张国东老师、于慧男老师以及在读硕、博士研究生，共19人参加了本次年会，年会由杨雅洁同学主持。
博士生谢江流、马杜娟和陈瑞分别就全球植被生产力气候限制变迁、全球山地植被变绿、遥感观测地形校正进行了专题汇报；每位同学从年度工作、年度进展、年度心得和来年计划四个方面对过去一年工作进行了总结；张国东老师也总结了其年度工作，并给与会硕博生带来了文献阅读、精美制图和团队合作等方面的经验分享；尹高飞教授对课题组2023年取得的科研成绩进行了总结，并部署了2024年的重点工作。
2023年度，课题组毕业博士1名、硕士4名；引进助理教授1名、博士研究生1名、硕士研究生4名；两位同学在外访学；发表SCI论文18篇（中科院1区10篇）；获批国家重点研发计划项目课题1项、教育部高端外国专家引进项目1项、技术研发项目2项；开展野外科学考察3次。
总结会在欢声笑语中落下了帷幕。欢送2023，喜迎2024，正是课题组的老师和同学们过去一年的全力投入与奉献，才会在年终之际绽放最绚烂的笑容。旧岁已展千重锦，新年再进百尺竿，西南交通大学植被生态遥感课题组全体师生将会站在新的起点，在新的一年里续写新篇。
供稿：陈瑞、杨雅洁
审核：尹高飞
地形扭曲了方向冠层间隙率，进而影响叶面积指数实测和传感器探测到的冠层反射率。路径长度（PL）校正是一种简单、有效的坡地校正方法。对连续冠层，已有研究已对PL校正进行了严格的理论推导。然而，对于离散冠层，PL表现出严重的异质性，迫切需要发展理论推导，以评估PL校正在森林冠层中的效果。在本研究中，（1）PL校正首先被证明对具有泊松树分布的森林是完全有效的，但对于树木分布偏离泊松模型的森林，尤其是树冠分布规则的森林，可能在某些方向产生不确定性。（2）在通用森林冠层间隙率模型的基础上，提出了一种改进的森林PL校正模型。结果表明，改进后的模型能有效地降低部分PL校正在森林冠层中所产生的误差。树冠分布参数cB(θ)随坡度的变化是造成森林PL校正产生误差的主要原因。该研究对于更好地理解和更准确地应用PL理论进行山地森林冠层的地形校正和叶面积指数的野外测量具有重要意义。
研究背景：
坡地改变了冠层结构，扭曲了太阳-目标-传感器三者空间关系。路径长度（PL）校正被广泛应用于从坡地到平地的多种参数（例如冠层间隙率、反射率、叶面积指数、聚集度指数等）校正。已有研究证明，基于严格的理论推导，PL校正对于连续冠层是有效的。然而，离散的冠层（例如森林），目前仍然缺乏严格的理论推导。一个重要原因是连续冠层与离散冠层之间的PL存在明显差异（如图1所示）。本研究的目的是给出一个明确的森林PL校正推导过程。我们想要回答以下问题：（1）PL校正对于森林冠层是否完全可行？（2）如果不是，是什么原因，如何提高其精度？
模型原理：
（1）连续冠层PL校正原理回顾和PL校正本质
PL早期应用于Beer-Lambert 定理计算平地连续冠层间隙率，如公式 (1) 所示
其中，P为冠层方向间隙率，G为叶倾角投影系数，与叶倾角分布密切相关；ρ为叶面积体密度，l为PL。
对于坡地连续冠层（图2），PL可以表达为
其中，h为冠层高度；θ为观测天顶角；λ是一个非常重要的坡地校正系数，与观测天顶角θ、观测方位角φ、坡度α和坡向β密切相关（图3），可以表达为，
坡地和平地连续冠层某一方向上的PL关系本质上属于空间几何，具体证明见论文II.A推导。
综上可得，坡地和平地连续冠层的间隙率关系如下所示。换言之，只需已知观测天顶角、观测方位角、坡度和坡向四个角度信息，便可将坡地连续冠层间隙率转化为同方向的平地间隙率。
公式 (5) 是PL校正的核心。本质上，PL校正原理是冠层方向间隙率的校正。
（2）树冠随机分布下的森林PL校正证明
上述推导过程在连续冠层严格有效，然而，对于森林等离散冠层，仍需要进一步证明。树冠随机分布是遥感辐射传输模型、几何光学模型等正演模型以及反演模型中常见的假设。对于树冠随机分布下的水平森林，其冠层间隙率可以表达为：
此处n为树冠数目，ta为单棵树冠在视线主平面上的投影面积，pc为单棵树冠间隙率，SP(θ)为样地在视线主平面上的投影面积。同理，根据空间几何学，对于树冠随机分布下的坡地森林的冠层间隙率公式为：
根据空间几何可以证明（图3），这种情况下坡地和平地间隙率的关系完全满足PL校正。即对于树冠随机分布下的森林，PL完全有效（详细推导过程见论文II. B）。
（3）树冠非随机分布下的森林PL校正评估
虽然树冠随机分布在遥感辐射传输和几何光学模型以及参数反演中是常见的假设，但是真实世界的森林却不仅仅具有随机性，还表现出排斥和聚集等特性。Geng 等将泊松分布加入树冠排斥因子，构建超几何分布，推导出适合于规则分布下的森林冠层间隙率，该模型被证实在小尺度（例如10m~100m）下广泛适用 (Geng et al., 2016, 2017)。Geng 等最新研究构建了一个适合于多种树冠空间分布的森林冠层间隙率模型，发现对于多种树冠分布均具有普遍适用性，且能够同时满足平地和坡地应用 (Geng et al., 2023)。本研究基于Geng 等提出的通用森林冠层间隙率模型，推导出坡地和平地森林冠层间隙率的关系如下（详细公式推导过程见论文II.D），
该公式与公式(5)唯一的区别在于加入了树冠分布参数cB，使得模型能够适合多种树冠分布下的森林，而非局限于随机分布。从公式可以发现，坡地到平地冠层间隙率转换时，若树冠分布不变，则PL有效；若树冠分布发生变化，PL可能会产生误差。
研究方法：
研究基于(Yin et al., 2020)文中森林场景，拓展为多种分布下的场景（图4）。根据公式(5)、(8)分别计算坡地和水平森林冠层间隙率，评估PL和新模型在森林冠层中的效果。
主要结果：
以光线跟踪算法结果作为参照，发现树冠随机分布下森林冠层PL校正精度非常高；然而，当树冠偏离随机分布，PL在某些方向会产生一定误差。这是由于PL校正是基于e指数形式的校正（公式(5)），对于树冠随机分布的森林而言，坡地和平地冠层间隙率关系完全满足e指数形式。然而，对于非随机分布，这种关系并非完全成立。一个简单的例子：对于球形树冠且有明显间距的森林，若垂直于下坡方向树冠未发生重叠，该方向的冠层间隙率P’=1-n*ta*(1-pc)/SP’(θ)，此处n为树冠数目，ta为单棵树冠在视线主平面上的投影面积，pc为单棵树冠间隙率，SP’(θ)为样地在视线主平面上的投影面积；若此时同方向下的平地树冠间也未发生重叠，则P=1-n*ta*(1-pc)/SP(θ)。显然，此时坡地和平地冠层间隙率并不满足公式(5)关系。
结果表明，对于树冠规则分布的森林，PL在下坡方向可能产生误差；对于聚集分布，PL在上坡会产生一定误差。改进方法能够很好地降低误差，适用于随机、规则、聚集分布下的森林冠层。
项目资助
本研究得到国家自然科学基金(41701383、41801234、4197128)、安徽省自然科学基金(2208085MD90)、中央部署高校学术新人项目(JZ2022HGTB0253)以及国家留学基金委(202006695009)项目资助。
主要参考文献
供稿：耿君
