東北地理所在松嫩鹽堿化草地FVC/AGB無(wú)損監(jiān)測(cè)研究中取得進(jìn)展
準(zhǔn)確、高效地監(jiān)測(cè)草地覆蓋度（FVC）和地上生物量（AGB）兩項(xiàng)核心生態(tài)指標(biāo)，是科學(xué)診斷草甸草原退化程度、評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)力、制定精準(zhǔn)恢復(fù)與管理策略的關(guān)鍵基礎(chǔ)。傳統(tǒng)依賴人工野外調(diào)查的方法周期長(zhǎng)、覆蓋范圍有限。近年來(lái)，“天空地一體化”監(jiān)測(cè)體系的發(fā)展顯著提升了草地退化監(jiān)測(cè)的速度與準(zhǔn)確性。然而，發(fā)展高效、精準(zhǔn)、低成本的無(wú)損監(jiān)測(cè)技術(shù)仍是提升生態(tài)系統(tǒng)管理科學(xué)化水平的迫切需求。
針對(duì)這一挑戰(zhàn)，東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所鹽堿地資源與利用學(xué)科組的研究人員成功開(kāi)發(fā)出一套基于智能手機(jī)RGB圖像和深度學(xué)習(xí)的全新無(wú)損估算方法，顯著提升了AGB與FVC的評(píng)估效率和精度。研究團(tuán)隊(duì)在中國(guó)吉林西部草甸草原采集了574張智能手機(jī)RGB圖像（圖1），并通過(guò)結(jié)合U-Net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與凸包掩膜自動(dòng)識(shí)別1m × 1m樣方區(qū)域，將圖像分割精度從61.8%顯著提升至90.1%。研究比較了多種植被指數(shù)，發(fā)現(xiàn)植被顏色指數(shù)（CIVE）在草地圖像中的表現(xiàn)最為穩(wěn)健，在鮮草樣地中FVC與AGB的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)0.85與0.54。為應(yīng)對(duì)干草與土壤之間的光譜混淆問(wèn)題，特別是在干草占比超過(guò)10%的圖像中，團(tuán)隊(duì)提出“先分割后重分類(lèi)”的新流程，引入了TurboPixels超像素、邊緣引導(dǎo)分水嶺分割與k均值聚類(lèi)等圖像處理技術(shù)，顯著提升了分類(lèi)準(zhǔn)確性（圖2）。
圖1 吉林省西部采樣點(diǎn)位置及典型樣方調(diào)查照片
建模過(guò)程中，研究采用了五種主流回歸算法（嶺回歸、k近鄰、支持向量回歸、隨機(jī)森林和偏最小二乘回歸），并分別在兩組輸入變量上開(kāi)展訓(xùn)練。結(jié)果表明，對(duì)鮮草和干草分別建模，平均可提升模型決定系數(shù)（R2）0.23，最大降低均方根誤差（RMSE）達(dá)41%。其中，融入植被高度信息對(duì)提升AGB估算精度尤為關(guān)鍵，最優(yōu)模型R2可達(dá)0.62（圖3）。該研究所提出的技術(shù)框架僅依賴輕量化RGB影像和低成本計(jì)算資源，具備實(shí)地實(shí)時(shí)應(yīng)用的巨大潛力，為多尺度草地遙感監(jiān)測(cè)與生態(tài)評(píng)估提供了新的可靠工具。
圖2 基于深度學(xué)習(xí)與圖像處理技術(shù)的 FVC和AGB 估算流程圖
圖3 FVC與AGB實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值散點(diǎn)圖
相關(guān)研究成果以“Integrating image segmentation and auxiliary data for efficient estimation of FVC and AGB”為題，”發(fā)表在國(guó)際期刊《Smart Agricultural Technology》上，研究生張禧鳳為第一作者，博士后徐璐、馬紅媛研究員為通訊作者。研究得到國(guó)家自然科學(xué)聯(lián)合基金(No.U23A2004)、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目(No.2022YFF1300601)及中國(guó)科學(xué)院東北地理所創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)(2023CXTD02）等項(xiàng)目共同資助。
論文信息：
Zhang XF,Xu L*,Li YX,Yang Y, Li JG,Ma HY*. Integrating image segmentation and auxiliary data for efficient estimation of FVC and AGB,Smart Agricultural Technology,2025,12,101233.
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.101233
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