東北地理所首次完成亞米級全國無瓣海槡空間分布遙感
無瓣海桑（Sonneratia apetala）是紅樹林優(yōu)良喬木樹種，為了恢復因沿海開發(fā)而受損的紅樹林，該紅樹林樹種已在中國被廣泛引種以用于造林和再造林。然而，無瓣海桑具有一定的競爭和擴散能力，其潛在的入侵能力引起了我國學者的廣泛擔憂和關(guān)注。中國科學院東北地理所地理景觀遙感學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精細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習相結(jié)合的無瓣海桑提取新方法，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年中國無瓣海桑空間分布數(shù)據(jù)集。
結(jié)果顯示，2022年中國無瓣海桑面積為4000.4 ha，比現(xiàn)有的無瓣海桑分布數(shù)據(jù)覆蓋面積大33.4%。使用測試樣本得到的地圖總體準確率為98.2%，基于現(xiàn)場樣本圖得到的地圖準確率為91.0%。這一結(jié)果首次提供了中國國家尺度下單一紅樹林物種的個體水平分布數(shù)據(jù)。
基于獨立獲取的樣本點驗證，該無瓣海桑分布數(shù)據(jù)總體精度為98.2%?；谝巴鈽臃剑湔_率為91.0%。經(jīng)過比較，本研究檢測到的無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影像和隨機森林算法識別的分布面積大34.8%；相較于基于野外調(diào)查和谷歌地球影像進行視覺解釋的檢測結(jié)果增加783公頃。
圖1 與現(xiàn)有的無瓣海桑地圖進行比較，重點分析代表性區(qū)域內(nèi)的差異。第一列為本研究繪制的個體水平無瓣海桑地圖，第二列是使用Sentinel-2圖像和隨機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行視覺解釋得到的分布結(jié)果。
該研究構(gòu)建了一個詳盡的單一紅樹林物種制圖框架，并成功完成了中國無瓣海桑的個體水平制圖。這一數(shù)據(jù)為該外來紅樹林物種的疏伐、移除和種植計劃提供了重要依據(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，具有良好的可擴展性，可應(yīng)用于中國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，得到國家自然科學基金(No.42201422)、資源與環(huán)境信息國家重點實驗室開放基金、中國科學院青年創(chuàng)新促進會（No.2021227）及國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)中心（www.geodata.cn）的共同資助。
論文標題:
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:
https://authors.elsevier.com/c/1k3Uv3I9x1qo5Z
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