東北地理所基于雙時(shí)相影像解析濱海鹽沼植被識別機(jī)理
海岸鹽沼植被是生長在潮水作用區(qū)的禾本、草本和低矮灌木形式的耐鹽植物群落，在促淤消浪、提供棲息地、固碳等方面發(fā)揮著重要的生態(tài)服務(wù)功能。衛(wèi)星遙感技術(shù)以其大范圍、可重復(fù)、低成本等優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用于海岸鹽沼植被監(jiān)測中。應(yīng)用物候信息和各種黑箱算法，海岸鹽沼植被分布制圖的準(zhǔn)確性得到提升。但當(dāng)前基于雙時(shí)相影像的研究存在以下問題：1）雙時(shí)相影像構(gòu)建效率低；2）依賴后處理而非從源頭減少誤分類；3）未揭示已訓(xùn)練黑箱模型隱含的知識。
中國科學(xué)院東北地理所王宗明研究員團(tuán)隊(duì)針對海岸鹽沼植被遙感識別問題，提出了基于雙時(shí)相影像和樣本迭代策略的一套新方法，在Remote Sensing of Environment上發(fā)表論文“Toward a better understanding of coastal salt marsh mapping: A case from China using dual-temporal images”。在迭代樣本優(yōu)化方法（ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，2022）、黑箱模型解析IMMA方法（ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，2023）研究基礎(chǔ)上，通過緯度梯度下的生長季公約數(shù)（枯黃季公約數(shù)）高效構(gòu)建雙時(shí)相影像，通過迭代樣本提升分類效果以減少誤分類，通過決策規(guī)則逼近已訓(xùn)練黑箱模型。
應(yīng)用上述方法，以Sentinel-1/2影像和高程數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了2020年中國海岸鹽沼植被分布提取（圖1）。經(jīng)樣本驗(yàn)證，數(shù)據(jù)總體精度為92.5%。相較于已有數(shù)據(jù)，本數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)了具有相似生態(tài)功能的人工管理濱海濕地，解決了最新公布數(shù)據(jù)中江芏缺失的問題，并剔除了誤分類為鹽沼植被的新種植紅樹林斑塊。
結(jié)果顯示，新方法可以高效構(gòu)建生長季和枯黃季構(gòu)成的雙時(shí)相影像、有效減少誤分類像元、等效逼近已訓(xùn)練隨機(jī)森林模型。此外，本研究提供了一套總體精度92.5%的10米分辨率2020年海岸鹽沼植被分布數(shù)據(jù)，還構(gòu)建了針對雙時(shí)相影像識別海岸鹽沼植被的潛在機(jī)理，即生長季的水信號被植被掩蓋、枯黃季植被枯萎后水信號得到增強(qiáng)。針對雙時(shí)相影像識別海岸鹽沼植被分布的潛在機(jī)理，進(jìn)一步解析決策規(guī)則的各組成部分的作用。發(fā)現(xiàn)：枯黃季B8senescence/B4senescence < 2.06 對包含鹽沼植被的高含水率土地覆被響應(yīng)，生長季B4green/B8green < 0.78 對包含鹽沼植被的低含水率土地覆被響應(yīng)，二者的交集已有效包含鹽沼植被(圖2)。剩余部分決策規(guī)則分別作用于去除不透水面和水體。可以推測，雙時(shí)相影像下鹽沼植被冠層導(dǎo)致的水信號變化或是其遙感識別的潛在機(jī)理。
圖1 2020年中國海岸鹽沼植被分布
圖2 海岸鹽沼植被遙感識別模型的等效決策規(guī)則及其各組成部分的作用。
本研究構(gòu)建了一套海岸鹽沼植被遙感提取方法，在此基礎(chǔ)上分析了物種組合和緯度梯度因素的影響，解析了雙時(shí)相影像下鹽沼植被遙感識別的潛在機(jī)理。本研究在雙時(shí)相影像高效構(gòu)建、誤分類像元抑制與機(jī)理分析、隨機(jī)森林模型知識抽取方面具有重要貢獻(xiàn)，可以為濱海土地覆被識別提供方法借鑒和理論支撐。本研究由東北地理所趙傳朋特別研究助理、賈明明副研究員，王宗明研究員，毛德華研究員，羅德島大學(xué)王野喬教授共同完成，得到國家自然科學(xué)基金(No. 42201422)、中國博士后科學(xué)基金面上資助（(No. 2022M713132）、中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會人才項(xiàng)目(No. 2021227)，東地所青年科學(xué)家小組項(xiàng)目（2022QNXZ03）共同資助。
論文標(biāo)題
Toward a better understanding of coastal salt marsh mapping: a case from China using dual-temporal images
發(fā)表期刊
Remote Sensing of Environment
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