基于Landsat或Sentinel 2A系列数据，进行长江口北支岸线及沙洲数据解译。时相总体为1980s、1990s、2000s、2008年、2015年和2023年，共6期，具体根据Landsat数据的可用性确定。各期影像时相间隔均匀，每一期尽量选取该年内7~10月份，云量小且为低潮位的影像。

基于Landsat进行江苏海岸带滨海湿地数据解译。时相总体为2021-2022年，具体为2021年9月、11月和2022年3月、6月，分别计算当月NPP，以代表植物自然生长过程当中的四个不同阶段。利用全年四个代表月份的NPP值求各月份的平均值，最终形成植被生物量碳库数据。每一期尽量选取该年内云量小，地物信息丰富的影像。

Landsat系列数据1980s、1990s、2000s、2015年、2022年和2023年，共6期，具体根据Landsat数据的可用性确定。各期影像时相间隔均匀，每一期尽量选取该年内7~10月份，云量小，地物信息丰富的影像。数据不全时，可补充其他同级别数据，如Sentinel-2A。

基于Landsat进行辽河口湿地数据解译（行列号132/43），分为13类，即浅海水塘、水库坑塘、交通用地、工矿建设用地、草地、旱地、滩涂、河流、芦苇湿地、碱蓬、林地、水稻田、围海养殖塘等。年份为1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2020年，共6期。

基于长时间序列Landsat遥感影像进行云南省德宏州瑞丽市土地利用遥感解译。解译年份为1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2020年和2022年，共8期。分类标准参考中国土地利用分类系统，分为8个一级分类和14个二级分类。

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收集四川泸州、江西南昌、浙江台州三区域的数据资源，分别统计三区域植被覆盖度、地表温度、土壤湿度、PM2.5、湿度、温度、森林覆盖率、绿度（NDVI）、湿度（SWCI）、热度（LST）、改进的干度（NDSIM）等指标，并分析四川泸州区别于江西南昌、浙江台州的自然环境特点。