東北地理所完成10米空間分辨率中國濱海紅樹林冠層高度遙感反演
紅樹林冠層高度是估算紅樹林碳儲存的關鍵參數，對于理解紅樹林生態系統碳循環過程及制定相關保護與恢復等策略至關重要。然而，受濱海地區復雜潮汐環境背景影響，在大尺度上精準反演紅樹林冠層高度一直是遙感領域的難題。先前的紅樹林冠層高度遙感研究成果基本為30米空間分辨率。2025年1月美國國家航空航天局科研人員Simard等基于2011-2013年間TanDEM-X衛星高程測量數據，首次發布了空間分辨率12米、RMSE為2.4米的全球紅樹林樹高數據集。然而該數據集有兩方面缺陷，首先所用的數據源不能支撐周期性監測，其次因為在全球紅樹林生長區的邊緣（例如中國福建和浙江）紅樹林較為矮小，該數據集2.4米的高度誤差很難滿足實際應用需求。
為解決上述問題，中國科學院東北地理與農業生態研究所賈明明副研究員團隊聯合多家科研單位，通過融合高分辨率無人機激光雷達（UAV-LiDAR）、SDGSAT-1衛星數據及時間序列Sentinel-1/2影像，基于XGBoost回歸模型率先繪制了10米空間分辨率中國濱海紅樹林冠層高度數據集（CMCH），精度檢驗結果R2為0.84，RMSE為1.19米。與現有全球尺度產品（如Simard_2025、Lang_2023、Potapov_2021等）相比較，中國紅樹林冠層高度的反演精度提升了40%。
該研究提出了一套多源遙感數據協同的冠層高度反演框架，首先，基于全國7個區域的UAV-LiDAR點云數據，獲得了空間分布均勻的2022年紅樹林冠層高度樣點；然后，協同SDGSAT-1多光譜數據與時間序列Sentinel-1/2影像，基于XGBoost回歸模型以及冠層高度的樣點，完成了10米空間分辨率中國紅樹林冠層高度數據集（CMCH）。該框架成功突破了高分辨率遙感數據覆蓋范圍有限、多模態影像協同建模復雜等困難帶來的紅樹林冠層高度精細化反演的技術瓶頸，有效整合了多源遙感影像和機器學習模型，消除了潮汐動態影響，顯著提高了紅樹林冠層高度反演的分辨率和精度。
研究發現，SDGSAT-1紅邊波段（10米）的引入，解決了Sentinel-2紅邊波段分辨率不足（20米）的瓶頸，成為冠層高度反演的最敏感變量（SHAP貢獻值占比22%）；中國紅樹林平均高度僅為6.0米，顯著低于全球紅樹林的平均高度（12.7米），且平均高度隨緯度增加而遞減（圖1）；外來物種無瓣海桑（Sonneratia apetala）平均冠層高度8.8米，最高達18.7米，遠超本土物種（如秋茄平均7.0米、白骨壤平均5.2米，圖2）。另外，CMCH首次揭示了國家級自然保護區內、外紅樹林冠層高度的差異，即保護區外部因分布有較多的無瓣海桑，平均高度較保護區內的紅樹林高2.3米。
圖1中國紅樹林冠層高度空間分布圖及國家級紅樹林自然保護區內紅樹林冠層高度圖；（a）海南東寨港；（b）廣西北侖河口；（c）廣西山口；（d）廣東高橋；（e）深圳福田和香港米浦；（f）福建漳江口。
圖2中國主要紅樹樹種冠層高度箱線圖
（KO：秋茄，AC: 桐花樹,AM: 白骨壤,BG: 木欖,RS: 紅海欖,CT: 角果木,SA: 無瓣海桑,LR: 欖李,ELR: 拉關木）
該研究發表在國際頂級期刊《Remote Sensing of Environment》，中國科學院東北地理與農業生態研究所為第一完成單位，賈明明副研究員為第一作者，張蓉特別研究助理為通訊作者。研究獲國家重點研發計劃青年科學家項目（2023YFF1305600）、國家自然科學基金（42076161，42101392）及可持續發展大數據國際研究中心開放研究計劃項目（CBAS2022ORP06）支持。
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