植被生产力水平和多样性是直接度量陆地生态系统的健康状况的优良指标。而植被生产力水平可以通过地面植被调查、遥感等手段获取。当前，通过植被多光谱和高光谱数据定量反演植被生产力、叶面积指数等关键参数的方法和技术已日臻成熟。并且通过长期、定量和高频监测区域植被健康状况来间接监测大区域CO2地质储存的环境影响情况，是一种极具潜力的低成本、高效率技术。
1.高光谱数据对比
高光谱数据主要是通过可见光到近红外的植被反射光谱（通常为400～2500nm）来反演植被的生长状况。高光谱传感器可以搭载在卫星、飞机以及安装在地面观测平台上（例如监测塔或者三脚架等），不同搭载平台的主要差异是地面覆盖范围和空间分辨率不同。对于健康正常的植被，叶绿素吸收400～650nm波段的太阳辐射，在蓝光和红光波段的吸收率非常强，而在绿光波段的吸收率相对很弱，从而在可见光谱曲线中形成了绿光的反射峰，大约在550nm。植被对太阳光的反射曲线在1300nm出现较强低谷，同时在1400nm 和1900nm 两个波段由于水的吸收也出现波谷（Keith,2009）。
由于植被在不同波段的吸收特性取决于植被有机体的化学组成和结构，因此当植被生理健康出现问题时，其对于太阳辐射的反射和吸收特征会相比正常植被出现偏差。利用多光谱和高光谱遥感同时也可以定量反演植被的能量交换、植被净第一生产力（NPP）（误差范围低于20％）。归一化植被指数（NDVI）和植被净第一生产力，植被叶面积指数（LAI）都是评价植被生长状况和健康状况的关键参数，而这些指标都可以通过已有卫星遥感多光谱和高光谱数据基于较为成熟的方法获取。直接监测和评价植被的生长和健康状况，可以及时和有效地掌握植被是否受到损伤，以及间接推测储存于地下的CO2是否泄漏。生态系统对于CO2浓度变化的敏感性会随物种及种群结构的不同而有所不同，因此长期的本底值观测非常重要，同时要注意监测期间内的气象条件（温度、积温和降雨等）的变化，防止对植被生产力变化的错误归因。
对于水生生态系统，水质特别是p H值对于诊断水域系统是否受到CO2泄漏影响非常重要。直接测量和监测水生生态系统的生产力和生物多样性也是评价海洋生态系统受CO2浓度变化影响的重要手段。
土壤中高浓度的CO2容易对植被长势造成压力，植被压力可以作为一个独立的指标用来表征CO2是否从地下泄漏。植被压力可以用航空摄影、卫星图像和光谱图像方法测得。调查前必须建立背景基线条件，包括特定场地的温度、湿度和光线的季节性自然变化以及场地的营养变化等。一旦基线建立后，就可能观察到异常的植被压力。
2.高光谱成像技术
高光谱成像技术的定义是在多光谱成像的基础上，在从紫外到近红外（200～2500nm）的光谱范围内，利用成像光谱仪，在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成像。在获得物体空间特征成像的同时，也获得了被测物体的光谱信息。在研究与应用中，通过现场测量高浓度CO2胁迫条件下植被样本光谱曲线，并根据其他实验组测量的土壤CO2通量、大气CO2浓度及生物量等要素，能够分析不同CO2浓度胁迫条件下与植被光谱之间的相关性等。
3.多光谱成像监测技术
利用植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性及其在近红外波段有很强的反射特性，进行植被长势遥感监测，通过这两个波段测值的不同组合得到不同的植被指数，从而识别植被种类及其长势差异，同时可利用波段组合计算的指数反映植被生长对土壤背景的变化。该指数随生物量的增加而迅速增大。比值植被指数又称为绿度，为二通道反射率之比，能较好地反映植被覆盖度和生长状况的差异，特别适用于植被生长旺盛、具有高覆盖度的植被监测。归一化植被指数为两个通道反射率之差除以它们的和。在植被处于中、低覆盖度时，该指数随覆盖度的增加而迅速增大，当达到一定覆盖度后增长缓慢，所以适用于植被早、中期生长阶段的动态监测。蓝光、红光和近红外通道的组合可大大消除大气中气溶胶对植被指数的干扰，所组成的抗大气植被指数可大大提高植被长势监测和作物估产精度。