立足当下信息科学的革新发展，融合遥感和生态科学的技术优势，研发植被空间分布与动态监测、植被结构解析、植被功能多维监测与分析、植被大数据实时传输与智能解译等技术体系，开发新一代植被动态模型，攻坚植被科学的核心技术难题，推动信息科学尤其是人工智能、新型遥感/近感观测等在植被科学中的应用，全面提升对植被健康与风险的感知预测和预警能力。

（1）植被分布与动态监测技术：结合地面联网监测、新型近地面遥感与卫星立体观测技术，利用人工智能模型开展多模态大数据融合和智能分析，研发适用于全国范围的植被调查、分析与监测新技术，开发自动化数据处理和分析算法，提升植被监测的时空精度，实现对植被特征变化的近实时监测。

（2）植被结构定量化解析技术：基于激光雷达、极化及合成孔径雷达等3D遥感/近感工具，利用点云大模型、空间层析等前沿分析手段，研发跨器官、个体、种群、群落及景观层次的植被结构解析技术，构建多层次的植被结构大数据，实现兼容个体精细结构的区域3D实景重现，推动植被结构研究“见林见树又见枝”。

（3）植被功能监测与分析技术：整合主被动微波、高光谱、日光诱导叶绿素荧光等先进探测技术，融合红外相机和声景记录等无损伤取样及高频生长监测手段，实时监测器官、个体、种群及群落等层次的植物与植被生理、生化和生物物理等多维度功能参数，实现功能参数的智能解译与分析，构建多模态数据融合的植被功能监测与分析技术体系。

（4）植被大数据技术：基于下一代通信技术，以卫星-局域网-手机等个人终端为信息节点，研发植被大数据技术体系，实现海量地面联网及无线传感、众源调查、遥感/近感等数据的智能融合、解译及远程传输，搭建国家植被大数据传输模式及分析管理平台，并为政府和行业部门提供标准化、可视化服务。

（5）植被动态模型研发：基于高精度植被结构与功能大数据，深入解析植被3D精细结构与功能间的关系，融合枝叶、个体动态与区域环境要素的变化，开发以3D结构和功能性状为基础，以个体生长、种间作用及群落动态为核心，“大数据+生物过程”双重驱动的新一代植被动态模型，实现对植被动态变化的精准模拟以及未来气候情景下的预测和预警。