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马克切

科学与数学学院地球与环境研究教授

办公室:: 环境与生命科学中心312
电子邮件:: choppingm@montclair.edu
电话:: 973-655-7384
度:: 哲学硕士，剑桥大学（英国）; 博士，诺丁汉大学（英国）
名片:: 下载电子名片

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马克·Chopping获得了哲学硕士学位。1995年获剑桥大学遥感与地理信息系统博士学位，1998年获诺丁汉大学遥感博士学位。主要研究方向为利用星载传感器多角度数据和中分辨率非最低点数据双向反射率分布函数模型绘制植被冠层结构和类型。他曾在中国和美国的干旱和半干旱环境中工作，最近在北极苔原工作。1999年，他加入美国农业部农业研究服务处，担任物理科学家，从事干旱牧场遥感研究。他还曾担任欧洲航天局项目的调查员，该项目利用PROBA任务中飞行的紧凑型高分辨率成像光谱仪提供的多角度数据。2002年，他加入火狐体育地球与环境研究系，担任助理教授。2003年，他成为NASA地球观测系统项目的首席研究员，该项目利用MISR和MODIS的数据绘制干旱环境中的植被群落和碳库。从那时起，他在其他几个nasa资助的项目中担任首席研究员。2017年，他被任命为环境科学与管理博士项目主任链接：ENSM项目：/environmental-management-phd RS实验室：/csam/remote-sensing-lab MISR科学团队：https://misr.jpl.nasa.gov/about-us/science-team/mark-chopping/以上：https://above.nasa.gov/森林地上生物量测绘与MISR: - GCOS 2022演示：https://montclair.hosted.panopto.com/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=5c355a35-51a3-4f20-8b87-af3200f28986 -概述：/remote-sensing-lab/2022/04/11/tracking-forest-biomass-and-disturbance-with-nasas-misr/ -论文：https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.112964 -橡树岭国家实验室DAAC数据集：https://daac.ornl.gov/NACP/guides/MISR_Forest_AGB_SW_US.html

专业化

项目网站：/environmental-management-phd/遥感：-多角度遥感-高分辨率影像解译-陆地生态/碳循环科学-森林生物量制图：..........AGU 2020: https://agu2020fallmeeting-agu.ipostersessions.com/default.aspx?s=96-F2-D0-30-9F-C5-AF-81-68-AE-5C-D5-0A-20-DC-0E ..........GCOS 2022: https://www.youtube.com/live/OR3-5x9ud3k?feature=share&t=25205

简历/简历

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办公时间

秋天

周一: 下午1时至3时; 通过Zoom，或通过预约。

春天

周二: 下午3时至5时; 或者预约。模式：缩放，除非事先要求。

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文档

MISR标志

研究项目

其他几个nasa资助的项目的PI，不在这里列出…

其他几个NASA资助的项目，这里没有列出，包括自2004年以来一直是NASA的成员，喷气推进实验室多角度成像光谱辐射计（MISR）科学小组（NASA官方任命：2008年）。

基于EOS MISR和MODIS的美国西南部地上活干生物量、冠层盖度、高度和林下植被密度的十年变化

该项目的目标是利用多角度成像光谱辐射计（MISR）和中分辨率成像光谱辐射计（MODIS）的数据绘制2000-2009年美国西南部树木和灌木地上直立活干生物量的变化。它将利用在以前的地球观测系统项目中开发的创新方法，利用双向反射因子（BRF）数据中的结构信号而不是光谱信号：这种方法在估计250米高度的灌木丰度和原始森林冠层参数方面取得了成功，精度很高。该方法基于MISR和MODIS BRF数据中提供的强结构信号：这两种仪器都远离最低点，引入了可用于预测林下植被密度的反射各向异性，并利用几何光学（GO）模型反演了冠层盖度和平均冠层高度。使用这两个参数估算的地上直立活干生物量可能比基于光谱测量的估算更准确，因为考虑了冠层高度。该项目建立在GO模型反演行为的基础上，这些行为源于最近针对高分辨率离散返回激光雷达数据和正射影成像（而不是针对中等或中等分辨率数据产品）评估检索结果的努力，以及一种获取高分辨率验证数据的新的高效自动化方法：全色图像冠层分析（CANAPI）算法。这能够仅使用高分辨率全色图像描绘树冠，并为中等分辨率产品验证所需的大（bbb250 m^2）区域提供准确的树冠覆盖测量。树冠覆盖估计也需要改进背景子模型校准，这对通过GO模型反演获得的覆盖和高度检索的准确性和精度至关重要。参考数据还将包括一些特征良好的地点的地面调查数据和可用的激光雷达冠层高度。该方法有几个优点：MISR和MODIS有效覆盖大面积，允许评估自2000年以来随时间变化的轨迹；远离太阳主平面的MISR视图允许隔离背景和上层冠层的贡献；明确承认和利用结构效应提供了比光谱指数更明确的测量方法；输出的地图包括灌木和树木。其他研究小组已经确定了使用多角度图像在大尺度上绘制林下植被密度的能力，并指出了实现与激光雷达和雷达传感器数据的协同作用（例如，DESDyNI和ACE任务之间将分别飞行主动仪器和多角度偏振计）。这项研究很重要，因为可能与气候条件变化有关的干扰——由于全球变暖——似乎在确定美国西南部的地上碳储量方面发挥着越来越重要的作用。这些问题包括：由于改变了火灾制度，森林覆盖范围异常广泛和严重；异常广泛和严重的虫害暴发（松树和云杉甲虫）；以及对前荒漠草原的持续砍伐。在许多地方，荒漠草原上灌木数量的增加已经降低了土地支持可行的畜牧业经济的能力，而且在生态系统结构和功能以及对气候的反馈方面也很重要。除了利用这种新型建模框架利用EOS数据的最新进展外，本研究还解决了NASA碳循环、生态系统和陆地生态项目的迫切需要，以进一步研究从干扰和恢复中量化地上站立生物量的变化，并解决低生物量地区的测量不确定性问题。注：该网站代表了美国宇航局以前赞助的项目以及这个项目的工作。

利用NASA地球观测系统数据绘制北极苔原灌木丰度和生物量的变化：一种结构方法

这个由美国宇航局赞助的项目的目标是利用美国宇航局在非常大的区域（即北极）上的中等分辨率太阳波长反射图像，绘制北极冻土带灌木丰度图，并估计木本生物量的空间分布。我们的主要目标是绘制植物树冠覆盖度分布图，但由于我们正在利用多角度方法（如表面粗糙度指标、冠层高度）的结构指标，我们也可以提供高度和生物量（Mg ha-1）的估计值。采用和应用早期研究项目中开发的多角度遥感方法，我们的目标是利用这两个信息维度（水平和垂直）来为覆盖和地上木质生物量的绘制提供信息。