東北地理所在應用時間序列哨兵影像進行濕地植物群落分類研究方面取得重要進展
濕地是最具生物多樣性的生態系統。植物群落是濕地的基本單元，也是濕地能夠提供諸多生態系統功能與服務和保護生物多樣性等的重要基礎。因此，準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生境管理至關重要。然而，受濕地環境的動態性和復雜性、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，實現基于遙感技術的濕地植物群落精細分類十分困難，這已成為影響濕地精細管理的制約因素之一。因此，迫切需要開發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光學和雷達影像數據，研發了一種基于時間序列數據的隨機森林分類算法，并在莫莫格國際重要濕地實現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
研究結果表明，2020年莫莫格保護區濕地總面積達1054 km2，占保護區總面積的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。結合多源遙感特征的隨機森林分類器所繪制的分類圖較好地反映出了保護區濕地植物群落的分布格局（圖2），并且與野外調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和雷達影像免費獲取、GEE云計算支撐下的特征向量集構建和自動分類等優勢，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揮作用，為濕地生境評價等提供重要的支撐。
圖2 分類結果圖及面積統計
該研究發表在遙感領域國際知名期刊《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基金（42222103、42171379和42101379）、中國科學院青年創新促進會（2017277, 2021227）、“一帶一路”國際濕地研究聯盟項目（ANSO-PA-2020-14）等項目的共同資助。
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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