作者：CSDN @ _养乐多_
本文将介绍全球生态系统动态调查（GEDI）项目的科学概述和应用领域。包括，生物多样性、生物量和变化、生态系统建模；森林管理和碳循环、地形和地表形变、水资源、天气预报。
文章目录
一、科学概述
1、BIODIVERSITY
多层森林冠层的插图
GEDI在地球上最多样化的森林生物群落中进行了详细且系统的生态系统结构测量。
与栖息地相关的生态系统结构特征包括植被高度、覆盖度和冠层物质的垂直分布。这是植物多样性、干扰、环境梯度（如温度、降水和地形）以及动物活动（如啃食、吃草和种子扩散）之间相互作用的结果。我们对不同栖息地结构要素在地球上的变化的了解，来自于稀疏分布的野外样地和空中和空间激光雷达的有限采样。GEDI通过其密集的空间采样填补了重要的数据和知识空白，使我们能够对热带、亚热带和温带生态系统的栖息地结构进行量化。GEDI实现了对主要森林生态系统中冠层高度和结构的详细表征，以及这些特征与植物多样性和动物栖息地利用模式的关系。与光学和雷达卫星系统的融合进一步提供了高分辨率三维栖息地结构、植被状况和群落特征的全覆盖地图。
2、BIOMASS AND CHANGE
GEDI的一个关键科学动机是为全球森林的碳储量在与碳储量和流量的监测、报告和验证相关的空间分辨率上提供定量、全球一致和透明的评估。
GEDI数据提供了全球温带和热带森林垂直结构的代表性测量。这些测量用于量化每个GEDI脚印范围内的地上生物量密度（AGBD），每个脚印约为一个直径约25米的圆圈，包含有关植被垂直剖面的信息。统计模型将垂直高度剖面与已从野外清点中估计的AGBD在地理位置上相关联。这些模型应用于在2年任务期内获取的数十亿个GEDI剖面，以预测AGBD及其相关的不确定性，在每个剖面测量点的位置。这些模型预测数据作为GEDI Level 4A脚印地上生物量数据产品公开发布。全球一致的测量和算法有助于克服由于不完整采样以及在世界各地使用不同数据来源和方法而带来的不确定性。GEDI提供了每个脚印的生物量估算以及1公里网格的估算，以及它们相关的不确定性。
通过与Landsat和其他光学卫星图像的融合，可以估算土地利用变化对AGBD的影响。使用Landsat绘制的植被清除干扰与GEDI产生的共定位AGBD估算进行比较，以量化可能的碳排放。另外，还使用一种补充方法估算植被在干扰后重新生长时的碳封存。
3、ECOSYSTEM MODELING
插图显示了森林生长和变化模型中的关键变量和过程，
预测森林碳对变化的气候模式和土地管理决策的未来响应是GEDI所涉及的一个具有高度社会关联的重要科学问题。
世界的森林提供许多重要的生态系统服务，保持大量碳储量，并与大气交换大量碳通量。森林碳建模用于改进对关键碳储量和通量的理解，预测未来动态，并量化未来陆地生物圈中碳损失的风险和未来增益的机会。目前，这些模型存在不确定性，并且由于缺乏森林范围和演替状态的数据而受到限制。从具体表示局部森林间隙模型中的个体树木，到最新一代全球土地模型，各种计算机模型都在跟踪植被的三维结构，以改进对关键过程的理解。
基于强大的地球观测基础，GEDI测量森林结构的数据相较以前可用的数据，实现了植被结构测量的数量、准确性和分辨率的飞跃。这反过来为更详细的模型初始化和测试提供了可能，最终改进了对陆地生态系统动态和碳的预测。
二、应用领域
1、APPLICATIONS OVERVIEW
GEDI的冠层和地表三维测量应对了多个科学领域的关键挑战，如下图所示，
GEDI为许多科学和社会应用提供了宝贵的数据。
GEDI在许多领域推动了应用，包括水资源管理、天气预测、森林管理和地貌学。对地表水、冰、植被和陆地表面的精确高度测量可以改善对暴风雨引发的洪水风险、淡水供应、森林资源的估计，并有助于确定生物多样性保护的优先事项。GEDI的高程数据可被科学家、模拟者、资源管理者、决策者等应用，以增进对自然资源的了解，促进其可持续利用。
2、FOREST MANAGEMENT AND CARBON CYCLING
GEDI提供了大量有助于理解、预测和管理火灾动态、碳循环和生物多样性的森林结构测量数据。
2.1 保护
GEDI数据为全球温带和热带生态系统的植被冠层垂直结构提供了全球一致的测量。这些信息有助于保护和管理濒危物种，尤其是在像亚马逊盆地、中非和东南亚等生物多样性热点的物种丰富的湿润森林中。这些地区包含大量物种，受到与农业扩张、伐木和采矿相关的栖息地丧失的威胁。
哥伦比亚的切叶蚁。
GEDI数据被用于识别能够提供支持濒危物种群体的结构复杂性的完整森林区域。通过描述剩余高保护价值区域的结构和质量，以及它们与合适栖息地走廊的连接程度，GEDI数据在以前难以达到的尺度上指导了保护规划。来自Landsat时间序列的植被干扰信息还允许系统评估植被结构在干扰后的恢复情况，从而提供了关于次生林的潜在保护价值的信息。
加蓬的伐木卡车。
与民间社会组织和保护机构的合作使GEDI项目可以促进数据在针对重点保护区域和向国际生物多样性公约报告森林状况方面的应用。正在进行的具体应用包括使用GEDI的栖息地结构信息来支持地球观测小组-生物多样性观测网络（GEO BON）的活动。
2.2 生物多样性
植被的垂直分布是影响许多动物栖息地适宜性的重要因素，例如灵长类动物社群在森林中如何分割垂直空间，以及一些蝙蝠物种如何在冠层内和冠层上方觅食。森林砍伐、森林退化和干扰会改变森林结构，对生物多样性可能产生重要影响。
目前，我们没有足够详细的高密度采样观测来表征植被的垂直分布。GEDI提供了所需的观测，以表征森林结构在主要森林区域、气候梯度和干扰强度上的变化，从而改进我们对这些因素相互作用对栖息地质量、动物多样性和物种濒危的影响模式的理解。
GEDI波形与野生动物观测（如野外调查、自动声学调查和相机陷阱网格）共位时，提供了有价值的植被结构信息，否则需要进行大量的野外调查或使用空中或地面扫描系统进行激光雷达获取。GEDI数据与光学和雷达影像融合，为每年进行的数百项生物多样性和栖息地利用研究添加了重要的垂直维度。全面的信息对于将动物运动数据与遥测研究数据相结合尤为重要。
动物栖息地利用和行为与从激光雷达导出的植被结构信息相关。美国东北部地区的森林冠层高度和垂直变异性被用于预测和绘制黑喉蓝莺的繁殖栖息地，这是一种新热带候鸟。在南非克鲁格国家公园，激光雷达的植被测绘结合GPS遥测数据揭示，雄性狮倾向于在密集植被中伏击猎物，而雌性狮倾向于在较开阔的栖息地中合作狩猎。
黑喉蓝莺。
2.3 生态系统建模
生态系统模型可用于改进我们对生态系统运作方式的科学理解，并为我们如何管理生态系统的决策提供信息。动态植被模型代表了影响植被在特定地点生长的因素。将森林表示为个体树木或队列的植被模型可以使用冠层高度、冠层形状、叶面积指数、生物量和其他植被特征的信息，提高模型在异质景观中预测碳通量等变量的准确性。生态系统模型可用于量化重建热带森林的气候缓解效益，了解不同森林采伐策略的碳动态，或估算火灾频率变化对碳储量的影响。然而，环境和土地利用梯度经常在短距离内发生显著变化，导致森林结构随距离的变化迅速。这使得模型对空间尺度敏感，并导致模型误差。由于冠层高度和结构是许多植被模型的重要组成部分，GEDI的数十亿个密集观测点可以提高这些模型的整体准确性和空间细节，极大地提高了它们作为政策、规划和研究工具的实用性。
森林人口统计过程由基于个体的动态植被模型表示（WWW.FORMIND.ORG）。GEDI 的森林结构测量可用于改善影响森林未来的这些过程和其他过程的代表性。如下图所示，
2.4 火灾模拟
景观中的火灾行为，无论是计划性烧荒还是野火，取决于可用燃料的数量和分布（水平和垂直）。燃料与植被的特征相关联，包括结构、类型和湿度。燃料在空间上的组织方式对给定火灾的行为有直接影响。例如，当地表和冠层燃料之间的垂直植被柱存在显著间隙时，火灾扩散进入冠层的可能性可能较低。然而，如果存在所谓的阶梯燃料，导致连续的燃料柱，火灾在其他有利条件下可能更容易扩散到冠层。
由于火灾与植被结构之间的密切关联，火灾社区长期以来一直有兴趣使用激光雷达来表征景观中燃料的空间模式。激光雷达可以直接测量与燃料负荷相关的植被结构，因此非常适合在大范围内遥感估算燃料参数。这些估算可以补充直接的局部燃料特征观测，从而描述地景至区域尺度上的燃料负荷。虽然已成功使用激光雷达数据推导出一些燃料指标，尤其是与描述冠层燃料部分有关的指标，但对于地表或近表面的燃料表征则更具挑战性，需要更多的研发工作才能实现操作性。
两个激光雷达波形的形状表明植被通过冠层柱的垂直分布。左侧的波形表明从地表到上层树冠存在植被，这可能是梯子燃料的指示。右侧的波形表明表面和冠层燃料之间存在间隙，因此火灾从表面蔓延到冠层的潜在风险较低。如下图所示，
GEDI使得土地管理者能够评估景观中燃料处理的有效性，识别具有高燃料负荷的区域，从而可能面临更高火灾风险，并监测影响生态系统和对火灾易感性或恢复力的其他因素（如干旱、昆虫和疾病）的影响，通过与其他数据来源的联系来生成结构和燃料产品的映射。GEDI植被结构样本使得在地景至区域尺度上进行评估成为可能，并可为国家级的制图工作提供信息，如美国国家火灾计划（LANDFIRE），该计划旨在一致地描述大范围的与火灾相关的植被和燃料特征。这通常涉及从GEDI波形中的局部尺度派生出感兴趣的指标（如冠层高度或冠层覆盖率），然后使用建模或外推技术从GEDI的点样本数据中生成空间连续产品。结合GEDI观测中可获得的详细结构数据和空间连续的光谱数据（如Landsat），可以生成支持火灾决策管理的中分辨率植被结构和燃料数据层。一些指标（如冠层高度和冠层覆盖率）的推导算法已基本成熟，而其他与火灾相关的指标（如冠层基高度或冠层体积密度）需要进一步研究，与传统野外测量、空中激光雷达或地面激光雷达进行比较。
用于生成 GEDI 衍生信息产品的数据流，以帮助管理者和政策制定者进行与荒地火灾相关的评估、监测和决策。
3、TOPOGRAPHY AND SURFACE DEFORMATION
哥伦比亚北部圣玛尔塔内华达山脉，如下图所示，
GEDI提供数十亿个大地测量级激光高程观测，即使在茂密树冠下也能测得地表高程。
来自航天激光测高技术的精确地表反射数据为改进数字高程模型（DEMs）和测量地表高程变化提供了宝贵的观测数据。这些激光测高数据在精确而明确定义的地面参考框架内进行地理定位，因此成为其他地表高程数据的校准数据集。ICESat激光测高仪的地表高程观测数据广泛用于验证和量化由立体摄影测量和雷达数据构建的区域和全球DEM中的误差。ICESat激光测高仪的地表高程观测数据也被用作地面控制观测，显著改进InSAR导出的DEM的基线精修和控制多个DEM拼接。航天激光测高观测数据被用于消除大尺度系统性偏差以及雷达系统引起的误差，包括来自植被覆盖的影响。GEDI获得的精确地表高程观测在足迹级别上相较于ICESat表示空间采样的显著改进，并在± 51.6°纬度范围内相较于ICESat和ICESat-2表示空间轨道采样的显著改进。GEDI的密集轨道采样和精确地理定位构成了重要的地面控制点数据集，用于验证和校准全球和区域DEM，并作为地表高程变化的参考数据。
4、WATER RESOURCES
乌普萨拉冰川崩解而成的冰。
GEDI激光测高仪观测为地表、沿海水域和温带冰川提供了前所未有的测量。
4.1 大陆表面水
大陆表面水是水文循环的主要组成部分，为人类消耗的水资源的来源，但地球总水量中仅占不到1%。监测大陆表面水是国家、州和地方政府的重要问题，对于水文学科研究理解气候变化及其对人类和生物多样性的影响至关重要。卫星测高技术长期以来一直为大陆表面水监测做出贡献，特别是提供内陆海、湖泊、河流、水库和湿地的水表面高程观测。这些高程观测对多个水文产品的制作有所贡献，包括湖泊和水库的体积变化、河流水位和流量、河流高程剖面和原位站水准测量以及湿地水位。GEDI收集的大地测量高程观测数据是全球土地表面水监测的重要数据集。GEDI数据集独特之处在于，它提供亚千米空间采样的大足迹激光测量的水表面高程，而不会穿透水体。多轨道、高分辨率的沿轨道采样使GEDI数据在测量河流河段坡度方面特别有用。
4.2 冰川、冰盖和积雪
冰川、冰盖和格陵兰和南极洲冰盖是全球海平面上升的主要贡献因素。从1992年到2010年，格陵兰和南极洲冰盖约占全球海平面上升的20%。最近从2004年到2016年，冰盖约占全球海平面上升的35%。然而，在接下来的100年里，山地冰川和冰盖将比冰盖合计对全球海平面上升的贡献更大，约有60%的冰损失可能导致未来100年内37厘米的全球海平面上升。实际上，当前对全球海平面上升的第二大贡献来自阿拉斯加湾的冰川，约占全球海平面上升的7%。尽管国际空间站的轨道无法观测极地冰川，但GEDI观测到最易受损和剧烈退化的亚极地冰川，包括高山地区的亚洲和巴塔哥尼亚冰川和冰盖。巴塔哥尼亚冰原正在快速失去体积，目前的估算显示，这些冰原的冰损失相当于全球海平面上升的2%。高山地区的亚洲冰川是亚极地地区最大的冰冻水库，是数百万人口的重要水源。升温迫使该地区迅速失去冰川，据保守估计，到本世纪末近三分之一的冰川将消失。GEDI的多光束大足迹地表高程观测为理解亚极地冰川的现状和未来变化提供了测量数据。同样，亚极地雪层是重要的水资源，GEDI的地表高程观测有助于验证和绘制雪层分布图。
4.3 沿海水域
沿海地形是驱动海岸变化过程的关键参数，并用于量化海平面上升、风暴潮和潮汐洪水的淹没和影响。了解区域和局部海平面上升的影响需要精确的与海平面相关联的地表地形测量。GEDI在海洋陆界面提供大量大足迹地表高程观测。GEDI还为遥远和高度植被覆盖的沿海地区提供这些观测数据。这些高精度地表高程观测可以用于控制和改进海平面相对于海平面的海岸数字高程模型，用于研究海平面上升、潮汐洪水和风暴潮的地方和区域洪水模型，以及量化飓风危害区。
非洲加蓬蓬加拉国家公园的红树林，在 NASA 2016 年 AFRISAR 任务期间拍摄。
5、WEATHER PREDICTION
GEDI通过对3D树冠结构和地面高程的详细表征，改进了天气预报和气候建模。
森林结构元素的水平和垂直分布以及地形地貌的影响，使得树冠表面具有各种气动特性，改变了空气在地表的流动方式。GEDI在广泛应用于美国国家环境预报中心（NECP）和气象研究预报（WRF）等操作性天气预测模型，以及世界气象组织（WMO）使用的大多数气候模型中，提供了更准确的地表生物物理变量估计。这些变量包括树冠缺口，用于计算植被和地面的覆盖比例，树冠高度，用于估算地表粗糙度，以及叶面积指数，用于计算区域辐射和蒸散发。GEDI的数据产品进一步增进了我们对生物圈 - 大气界面湍流形成、热量和气体交换以及气溶胶扩散的理解，从而提供更准确的天气和气候动态预测。
树冠的气象影响，如下图所示，
