CASA模型是一个基于过程的遥感模型(Potteret al，1993；Potter et al，1994)，耦合了生态系统生产力和土壤碳、氮通量，由网格化的全球气候、辐射、土壤和遥感植被指数数据集驱动。模型包括土壤有机物、微量气体通量、养分利用率、土壤水分、温度、土壤结构和微生物循环。模型以月为时间分辨率来模拟碳吸收、营养物分配、残落物凋落、土壤营养物矿化和 二氧化碳 释放的季节变化。Potter和Klooster考虑了人为活动导致的土地覆盖变化，对CASA模型以及某些参数做了一些调整，来改善与植物吸收需求有关的土壤碳循环和总生态系统可获得氮量的计算

第一 CASA模型介绍（讲解+案例实践）

1.1 碳循环模型简介

1.2 CASA模型原理

1.3 CASA下载与安装

1.4 CASA注意事项

第二 CASA初步操作

2.1 ENVI界面介绍

2.2 ENVI 数据及格式

2.3 基于ENVI的CASA模拟

2.4 CASA结果分析

第三CASA数据制备（一）

3.1 数据制备中的遥感和GIS技术

3.2 ArcGIS软件界面

3.3 坐标系与坐标变换

3.4 区域数据的处理

3.5 CASA网络数据资源与下载

3.6 CASA网络数据的处理

第四 CASA数据制备（二）

4.1 遥感技术简介

4.2 遥感图像获取与显示

4.3 遥感图像处理

4.4土地利用遥感解译

第五CASA数据制备（三）

5.1 定量遥感简介

5.2 遥感影像的辐射定标

5.3 FLASSH大气校正

5.4 NDVI计算

第六 CASA数据制备（四）

6.1 气象点位数据空间显示

6.2 气象站数据的下载与处理

6.3 气象数据地统计学空间插值

6.4 基于渔网工具的采样点设计

6.5 CASA静态参数设置

第七 土地利用变化下的CASA模拟

7.1 土地利用变化与碳排放

7.2 基于转移矩阵的土地利用变化分析

7.3 土地利用变化情景分析

7.4 未来土地利用预测

7.5 土地利用变化下的CASA模拟

第八 气候变化下的CASA模拟

8.1 CMIP6数据简介

8.2 CMIP6数据下载

8.3 CMIP6数据显示

8.4 CMIP6数据转CASA气象数据

8.5 未来气候变化下的CASA模拟

第九 基于CASA模型的碳源碳汇模拟

9.1 碳源碳汇分析简介

9.2 异养生物呼吸消耗量Rh计算

9.3 净生态系统生产力NEP计算

9.4 碳源碳汇分析

二 蒸散发与光合作用阻抗&Python实践

1. 蒸散发与光合作用阻抗

蒸散发和光合作用阻抗是植物生理学中的重要概念。蒸散发与植物水分平衡、生长和代谢密切相关；而光合作用阻抗则反映了植物在限制水分蒸散的情况下，为维持光合作用而形成的扩散阻力。研究蒸散发与光合作用阻抗的原理有助于了解植物的光合作用效率、生长速度和生态适应性等方面信息，为农业生产、林业经营和环境保护等领域提供科学依据和决策支持。

2. Python使用说明

2.1. Jupyter Notebook编辑器+Anaconda管理器的安装

Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，具有丰富的标准库和广泛的第三方库支持，适用于大数据处理、人工智能、Web开发等多个领域。

2.2 虚拟环境的安装与配置

虚拟环境允许同一台机器上创建多个独立的Python环境，每个环境都可以有自己的Python版本和安装的第三方库。不同的项目可以使用不同的Python版本和依赖库，避免了版本冲突和依赖冲突的问题。

四 数据处理实践4. 数据下载与处理4.1 站点数据下载与处理 FLUXNET2015是一个全球尺度的碳、水和能量通量观测数据集，汇集了来自200多个观测站点的数据。该数据集提供了关于碳、水和能量通量等多个观测变量的实地观测数据，并按照标准化格式存储和共享 。

数据下载 打开网址 https://fluxnet.org/data/fluxnet2015-dataset/ ，点击Download FLUXNET2015 Dataset，进行用户名和账号密码登录后，可以根据需求选择站点，填写申请需求即可完成下载。

Ø 数据处理下载后的数据为hdf格式，根据研究需求，对下载后的数据进行处理，包括数据格式转换、定义投影、对应栅格值提取、数据汇总等。

五 冠层导度与水、碳通量空间模拟 案例分析实践5. 应用案例案例一：蒸散发、土壤蒸发、植被蒸腾在站点尺度的计算 在站点尺度上，利用叶面积指数、净辐射等计算出冠层有效能量和土壤有效能量，并根据一定时间的累积降水和土壤表面平衡蒸发速率得到土壤蒸发，进而计算出植被蒸腾与冠层导度。具体操作如下：1、叶面积指数的站点值提取与插补 数据格式转换定义投影站点值提取数据插补2、土壤蒸发计算冠层有效能量和土壤有效能量计算土壤蒸发分数计算土壤平衡蒸发计算3、植被蒸腾计算干湿表常数计算饱和水汽压和温度关系曲线斜率计算空气动力学导度计算4、冠层导度计算数值计算结果可视化

案例二：蒸散发与植被总初级生产力的区域数据下载、处理与显示

区域地表蒸散发及其组分（土壤蒸发、植被蒸腾、冠层截留蒸发）、植被总初级生产力数据的下载、处理、显示与统计。

先了解如何利用 python 语言实现以平面和标记物进行姿态估计 本实验只是先实现一个简单的小例子。简单来说就是先识别出图像中的参考面，再拍摄一张目标图像，将参考面顶部的3D模型投影到目标图像上。 大致步骤如下： 识别参考平面 在这一步中，我们所需要做的事就是提取参考图像和目标图像的sift特征，然后使用RANSAC算法稳健地估计单应性矩阵。 代码如下: #计算特征 sift.process_image('D:输入图片/book_frontal.JPG', 'im0.sift') l0, d0 = sift.read_features_from_file('im0.sift') sift.pro 前提：已经配置好了 python 环境和GDAL库，numpy库实现过程：1. 读取数据：读取需要的各种数据:（这里需要用到NDVI、温度、降水、太阳辐射数据）。以读取NDVI数据为例：filename = r'G:\graduation\code\NDVI15.tif'NDVI = gdal.Open(filename)2. 将读取的数据转存到numpy数组Data = NDVI.ReadAsArr... 在 估算 植被 的 NPP 时，相信很多人都会选择CASA模型，因为它实在是一个参数少易实现且应用广泛的光能利用率模型啊。 CASA模型 估算 NPP ，公式就是 NPP = APAR * E，APAR是 植被 吸收的光合有效辐射，E是 植被 的光能利用率。因为今天要说最适温度，暂不说APAR。 Python 是一种强大的编程语言，可以帮助我们轻松实现复杂的算法和任务，包括获取全球二氧化碳排放数据、进行简单的数据可视化处理以及将数据保存到本地文件中等。有了这些工具，我们可以更好地掌握全球环境的状况，并采取相应的措施来保护我们的地球。随着人类活动的不断增加，全球二氧化碳排放量也呈现出不断上升的趋势，这给我们的生态环境带来了巨大的挑战。为了更好地掌握全球二氧化碳排放的情况，我们可以使用 Python 实现一个 CO2 排放数据获取算法。最后，我们可以将数据存储到本地的文件中，方便以后使用。 碳中和可以从碳排放（ 碳源 ）和碳固定（ 碳汇 ）这两个侧面来理解。陆地生态系统在全球碳循环过程中有着重要作用，准确地评估陆地生态系统 碳汇 及 碳源 变化对于研究碳循环过程、预测气候变化及制定合理政策具有重要意义。