TCI 230-2023 卫星对地观测下的农田碳指标监测体系

在TCI 230-2023《卫星对地观测下的农田碳指标监测体系》中，有一项重要的更新是关于农田碳储量计算方法的改进。与旧版相比，新版标准引入了基于多源遥感数据融合的动态监测模型，这一变化显著提升了监测精度和效率。

以农田土壤有机碳密度（SOCD）为例，新标准提出了一种结合Landsat系列卫星影像、Sentinel-2光学数据以及高程数据的联合反演算法。该算法首先利用时间序列光学影像获取植被覆盖度的变化信息，再通过数字高程模型校正地形效应影响，最后整合土壤类型图谱进行空间插值处理，从而实现更准确的SOCD估算。

具体应用时，用户需遵循以下步骤：第一步，选择研究区域内的连续多年Landsat影像及同期Sentinel-2数据；第二步，预处理影像数据，包括大气校正、几何校正等操作，并提取归一化植被指数NDVI的时间序列；第三步，构建植被生长模型，分析不同季节NDVI与已知土壤样品SOCD之间的关系；第四步，结合DEM修正坡度和坡向因素导致的辐射误差；第五步，在GIS平台内叠加土壤类型分布图，采用克里金法完成网格化预测。

这种新的计算方式不仅能够适应复杂多变的农业生态环境，还大大减少了传统地面采样所需的大量人力物力成本，为制定科学合理的碳减排政策提供了可靠的数据支持。同时，它也强调了跨学科协作的重要性，要求使用者具备遥感技术、地理信息系统以及土壤学等领域的专业知识。