激光雷达（Light Detection and Ranging， LiDAR）在林业调查中应用广泛，但单独利用地基或无人机LiDAR难以完整描述复杂的森林垂直结构，地基和无人机的结合可以获取更完整的森林空间结构信息。对地基与无人机点云进行配准融合并提取单木主干，使用随机Hough变换分段拟合树干点云，由分段树干直径拟合削度方程并使用区分求积法计算单木材积，累加单木材积得到样地蓄积量。与二元材积模型计算值进行对比，结果表明：基于融合点云计算单木材积的精度优于地基点云，R^{\mathrm{2}}可提升2%以上，\mathrm{R}\mathrm{M}\mathrm{S}\mathrm{E}降低0.01 m³；削度方程结合区分求积法计算出样地蓄积量R^{\mathrm{2}}=0.98，\mathrm{R}\mathrm{M}\mathrm{S}\mathrm{E}为0.87 m³，达到较高精度，其中杉木材积计算结果的R^{\mathrm{2}}为0.96、\mathrm{R}\mathrm{M}\mathrm{S}\mathrm{E}为0.07 m³，桉树材积的R^{\mathrm{2}}为0.93，\mathrm{R}\mathrm{M}\mathrm{S}\mathrm{E}为0.07 m³；简单、中等、复杂3类样地中，简单和中等样地杉木和桉树材积的R^{\mathrm{2}}均在0.94以上，\mathrm{R}\mathrm{M}\mathrm{S}\mathrm{E}在0.07 m³左右，复杂样地中材积结果的R^{\mathrm{2}}在0.9以下；地基和无人机LiDAR融合点云可以更精细地测量森林空间结构，更好地满足森林资源调查业务化应用的需求。

植被物候是监测陆地生态系统和全球气候变化的重要生物指标。基于经典遥感植被指数的陆表物候监测在不同植被类型的精确分析方面存在较大挑战，日光诱导叶绿素荧光（SIF）可以直接反映植被实际光合作用的动态变化，能够更精确地刻画出植被的年际变异。本研究基于2001~2020年GOSIF数据集，通过D-L拟合函数和动态阈值法提取东北地区植被物候参数，结合一元线性回归分析、稳定性和持续性分析，在多时空尺度下分析2001~2020年东北地区植被物候的时空演变特征，并探讨植被物候对气候变化的响应机制。结果表明：①植被生长季开始（Start of Season，SOS）、结束（End of Season，EOS）、生长季长度（Length of Season，LOS）和生长峰值（Position of Peak，POP）整体上分别呈现出提前、推迟、延长和提前趋势；②草丛SOS提前、EOS推迟趋势较为显著，针叶林EOS提前趋势显著；SOS提前、EOS推迟导致LOS延长，除针叶林外，所有植被类型LOS均呈现出延长趋势；除草丛和草原外，其余植被类型POP均呈提前趋势；③20年来植被SOS、EOS、LOS和POP变化较为稳定，变异系数均小于0.1；④大部分区域植被SOS、EOS、LOS和POP的H值介于0.35~0.5之间，说明其变化趋势与过去相反，将呈现微弱延迟、提前、缩短和延长的趋势；⑤整体上气温和降水对植被物候的影响机制相反，即气温升高（降水增加）导致SOS和POP提前（推迟）、EOS推迟（提前）以及LOS延长（缩短）；相对湿度与植被物候参数均呈负相关关系。本研究结果有助于理解植被进行光合作用的时空格局变化及对气候变化的响应机制，也为东北地区生态环境的评估和管理提供参考。

遥感技术在重大自然灾害应急响应中发挥了重要作用，然而现有基于遥感数据的全球应急响应机制仍存在数据共享不充分、启动程序复杂、响应效率低等问题，亟需建立一个高效稳定可持续的遥感灾害应急机制。本文系统梳理了多源遥感数据在灾害应急响应中的价值和当前国际重大自然灾害应急响应机制的不足，基于大规模多源遥感数据共享资源库和一站式服务协同方法，提出了中国GEO全球重大灾害数据应急响应机制理论框架，并在汤加火山喷发和土叙地震等灾害应急响应中实际应用。通过两个代表性应用案例可以看出，该机制从数据汇集、下载、分析和应用等多方面提升了灾害应急响应服务效率，有效补充了现有机制存在的不足。新机制启动程序简化，数据汇聚能力增强，灾情评估能力更专业，共享能力更精准，有望为国际社会提供稳定可持续的共享服务。

作为增加就业、提振消费及带动区域发展的城市消费“新蓝海”，夜间经济在“后疫情时代”逐渐成为研究热点。“夜间经济集聚中心”是夜间经济发展的核心和基础，国内外鲜有研究，它作为社会经济要素，具有非均匀对称和“灰色聚集”的特点，因此无法简单套用传统地理集聚中心的识别方法。研究从夜间经济的集聚机理出发，基于“点—轴系统”理论，提出了一种夜间经济集聚中心的识别提取方法，并利用广义对称图谱解构上海市中心城区夜间经济集聚中心的空间格局及其分异机理。首次为快速准确地识别夜间经济集聚中心，科学地挖掘其空间分布特点提供了系统的方法参考，为推动夜间经济的繁荣和可持续发展提供了决策支持。结果显示：在上海市中心城区范围内，共提取了12个一级夜间经济集聚中心，26个二级夜间经济集聚区，夜间经济平均活力值分别为0.49和0.24。研究表明：①该方法能快速识别和提取夜间经济集聚中心。②上海夜间经济集聚中心呈“中心—外围”空间分布格局，交通导向性强；③基础设施完善程度和距市中心距离，是上海夜间经济空间集聚分异的主要驱动因子。④集聚中心的“色对称”空间格局，表明上海夜经济处于一种合理、可持续的发展阶段；未来规划中，可沿地铁二号线东西扩展并内部填充，亦可将集聚对称中心连接线作为发展轴，以“集聚区”的形式提升夜经济集聚效应。