近日，中國(guó)科學(xué)院東北地理所地理景觀遙感學(xué)科組研究人員提出一種新遙感分類(lèi)方法，首次完成了中國(guó)國(guó)家尺度外來(lái)紅樹(shù)植物無(wú)瓣海桑遙感提取，并為樣本獲取難度較大的濱海濕地植物群落識(shí)別提供了新思路。相關(guān)研究成果發(fā)表在中科院一區(qū)期刊《ISPRS攝影測(cè)量和遙感雜志》上。
研究人員告訴記者，無(wú)瓣海桑是典型的外來(lái)物種，具有耐水淹、生長(zhǎng)速度快、適應(yīng)性強(qiáng)、成活率高等特性，在立地造林中發(fā)揮了積極作用，但也具有加劇泥沙淤積、抑制鄉(xiāng)土紅樹(shù)生長(zhǎng)、侵占水鳥(niǎo)覓食地等負(fù)面影響。
為高效利用衛(wèi)星遙感技術(shù)開(kāi)展無(wú)瓣海桑監(jiān)測(cè)研究，必須克服其空間分布具有離散性、難以高效獲取均勻樣本等困難。
科研團(tuán)隊(duì)受二分類(lèi)算法機(jī)理啟發(fā)，在正樣本固定的前提下，通過(guò)迭代優(yōu)化負(fù)樣本不斷改進(jìn)決策面，提出了一種決策面優(yōu)化方法。這一方法能夠在不引入新的正樣本情況下，通過(guò)迭代方式獲取新的誤分類(lèi)樣本，從而壓制誤分類(lèi)斑塊、減輕樣本獲取壓力，首次完成了中國(guó)國(guó)家尺度外來(lái)紅樹(shù)植物無(wú)瓣海桑遙感提取。
這一方法在正樣本固定情況下，將局地尺度分類(lèi)結(jié)果集成轉(zhuǎn)化為國(guó)家尺度，為外來(lái)紅樹(shù)植物無(wú)瓣海桑的跟蹤監(jiān)測(cè)、本土紅樹(shù)植物的修復(fù)重建提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
經(jīng)統(tǒng)計(jì)，無(wú)瓣海?？偯娣e達(dá)到2968公頃，占全國(guó)紅樹(shù)林面積的11.0%。其中，廣東無(wú)瓣海桑面積占全國(guó)的87.7%，廣西無(wú)瓣海桑面積占全國(guó)的7.8%?；讵?dú)立獲取的樣本點(diǎn)驗(yàn)證，無(wú)瓣海桑分布數(shù)據(jù)總體精度為96.4%?；谝巴鈽臃?，其正確率為91.7%。該數(shù)據(jù)結(jié)果與米級(jí)高空間分辨率影像結(jié)果高度一致。(楊侖)
關(guān)鍵詞： 中國(guó)科學(xué)院 東北地理所 地理景觀遙感 新遙感分類(lèi)方法
