東北地理所在應(yīng)用時間序列哨兵影像進(jìn)行濕地植物群落分類研究方面取得重要進(jìn)展
濕地是最具生物多樣性的生態(tài)系統(tǒng)。植物群落是濕地的基本單元，也是濕地能夠提供諸多生態(tài)系統(tǒng)功能與服務(wù)和保護(hù)生物多樣性等的重要基礎(chǔ)。因此，準(zhǔn)確的植物群落空間分布信息對于濕地的健康評估和可持續(xù)生境管理至關(guān)重要。然而，受濕地環(huán)境的動態(tài)性和復(fù)雜性、濕地植物光譜的相似性以及遙感影像云（陰影）噪聲像素等因素的限制，實(shí)現(xiàn)基于遙感技術(shù)的濕地植物群落精細(xì)分類十分困難，這已成為影響濕地精細(xì)管理的制約因素之一。因此，迫切需要開發(fā)有效的濕地植物群落分類方法。
針對上述問題，東北地理所地理景觀遙感學(xué)科組的研究人員在Google Earth Engine遙感云平臺的支持下，采用密集時間序列Sentinel光學(xué)和雷達(dá)影像數(shù)據(jù)，研發(fā)了一種基于時間序列數(shù)據(jù)的隨機(jī)森林分類算法，并在莫莫格國際重要濕地實(shí)現(xiàn)了濕地植物群落的自動化和高精度分類，分類的一般流程如圖1所示。
圖1 濕地植物群落分類的一般框架
研究結(jié)果表明，2020年莫莫格保護(hù)區(qū)濕地總面積達(dá)1054 km2，占保護(hù)區(qū)總面積的70.6%。其中苔草群為主要類型（16.2%），堿蓬（12.2%）和蘆葦（6.3%）群落次之。結(jié)合多源遙感特征的隨機(jī)森林分類器所繪制的分類圖較好地反映出了保護(hù)區(qū)濕地植物群落的分布格局（圖2），并且與野外調(diào)查和高空間分辨率圖像具有較高的一致性。本研究提出的濕地植物群落分類方法集成了十米分辨率光學(xué)和雷達(dá)影像免費(fèi)獲取、GEE云計(jì)算支撐下的特征向量集構(gòu)建和自動分類等優(yōu)勢，具有良好的泛化能力，有望在大范圍、長時序的濕地植物群落分類中發(fā)揮作用，為濕地生境評價等提供重要的支撐。
圖2 分類結(jié)果圖及面積統(tǒng)計(jì)
該研究發(fā)表在遙感領(lǐng)域國際知名期刊《GIScience & Remote Sensing》（影響因子6.397），由東北地理所2020級碩士生馮凱東（第一作者）、毛德華研究員（通訊作者）和王宗明研究員等共同完成。研究得到國家自然科學(xué)基金（42222103、42171379和42101379）、中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會（2017277, 2021227）、“一帶一路”國際濕地研究聯(lián)盟項(xiàng)目（ANSO-PA-2020-14）等項(xiàng)目的共同資助。
論文信息如下：Feng, K.D., Mao, D.H., Qiu, Z.Q., Zhao, Y.X., Wang, Z.M., 2022. Can time-series Sentinel images be used to properly identify wetland plant communities? GIScience & Remote Sensing, 59(1), 2202–2216.
論文鏈接：https://doi.org/10.1080/15481603.2022.2156064
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