東北地理所首次完成亞米級(jí)全國(guó)無(wú)瓣海槡空間分布遙感
無(wú)瓣海桑（Sonneratia apetala）是紅樹林優(yōu)良喬木樹種，為了恢復(fù)因沿海開發(fā)而受損的紅樹林，該紅樹林樹種已在中國(guó)被廣泛引種以用于造林和再造林。然而，無(wú)瓣海桑具有一定的競(jìng)爭(zhēng)和擴(kuò)散能力，其潛在的入侵能力引起了我國(guó)學(xué)者的廣泛擔(dān)憂和關(guān)注。中國(guó)科學(xué)院東北地理所地理景觀遙感學(xué)科組的趙傳朋和賈明明副研究員為解決遙感影像成本限制對(duì)精細(xì)化紅樹林物種制圖的影響，提出了將亞米分辨率谷歌地球影像和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的無(wú)瓣海桑提取新方法，發(fā)表論文“Advancing mangrove species mapping: An innovative approach using Google Earth images and a U-shaped network for individual-level Sonneratia apetala detection”。應(yīng)用上述方法，以公開且免費(fèi)獲取的谷歌地球影像為數(shù)據(jù)源，建立亞米分辨率的2022年中國(guó)無(wú)瓣海桑空間分布數(shù)據(jù)集。
結(jié)果顯示，2022年中國(guó)無(wú)瓣海桑面積為4000.4 ha，比現(xiàn)有的無(wú)瓣海桑分布數(shù)據(jù)覆蓋面積大33.4%。使用測(cè)試樣本得到的地圖總體準(zhǔn)確率為98.2%，基于現(xiàn)場(chǎng)樣本圖得到的地圖準(zhǔn)確率為91.0%。這一結(jié)果首次提供了中國(guó)國(guó)家尺度下單一紅樹林物種的個(gè)體水平分布數(shù)據(jù)。
基于獨(dú)立獲取的樣本點(diǎn)驗(yàn)證，該無(wú)瓣海桑分布數(shù)據(jù)總體精度為98.2%。基于野外樣方，其正確率為91.0%。經(jīng)過比較，本研究檢測(cè)到的無(wú)瓣海桑面積顯著大于現(xiàn)有研究結(jié)果。本數(shù)據(jù)相較于使用Sentinel-2影像和隨機(jī)森林算法識(shí)別的分布面積大34.8%；相較于基于野外調(diào)查和谷歌地球影像進(jìn)行視覺解釋的檢測(cè)結(jié)果增加783公頃。
圖1 與現(xiàn)有的無(wú)瓣海桑地圖進(jìn)行比較，重點(diǎn)分析代表性區(qū)域內(nèi)的差異。第一列為本研究繪制的個(gè)體水平無(wú)瓣海桑地圖，第二列是使用Sentinel-2圖像和隨機(jī)森林算法獲取的分布結(jié)果，第三列是基于野外調(diào)查和谷歌地球影像進(jìn)行視覺解釋得到的分布結(jié)果。
該研究構(gòu)建了一個(gè)詳盡的單一紅樹林物種制圖框架，并成功完成了中國(guó)無(wú)瓣海桑的個(gè)體水平制圖。這一數(shù)據(jù)為該外來(lái)紅樹林物種的疏伐、移除和種植計(jì)劃提供了重要依據(jù)。此外，該方法有效平衡了亞米分辨率谷歌地球影像與中分辨率Sentinel-2影像的優(yōu)缺點(diǎn)，具有良好的可擴(kuò)展性，可應(yīng)用于中國(guó)其他紅樹林物種的制圖工作。
本研究由東北地理所趙傳朋副研究員，賈明明副研究員，張蓉特別研究助理，王宗明研究員，任春穎研究員，吉林建筑大學(xué)碩士研究生李鈺彬，地理資源所伍程斌博士共同完成，得到國(guó)家自然科學(xué)基金(No.42201422)、資源與環(huán)境信息國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金、中國(guó)科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)（No.2021227）及國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（www.geodata.cn）的共同資助。
論文標(biāo)題:
Advancing mangrove species mapping: An innovative approach using Google Earth images and a U-shaped network for individual-level Sonneratia apetala detection
發(fā)表期刊:
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
論文全文鏈接:
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