東北地理所完成10米空間分辨率中國(guó)濱海紅樹(shù)林冠層高度遙感反演
紅樹(shù)林冠層高度是估算紅樹(shù)林碳儲(chǔ)存的關(guān)鍵參數(shù),對(duì)于理解紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過(guò)程及制定相關(guān)保護(hù)與恢復(fù)等策略至關(guān)重要。然而,受濱海地區(qū)復(fù)雜潮汐環(huán)境背景影響,在大尺度上精準(zhǔn)反演紅樹(shù)林冠層高度一直是遙感領(lǐng)域的難題。先前的紅樹(shù)林冠層高度遙感研究成果基本為30米空間分辨率。2025年1月美國(guó)國(guó)家航空航天局科研人員Simard等基于2011-2013年間TanDEM-X衛(wèi)星高程測(cè)量數(shù)據(jù),首次發(fā)布了空間分辨率12米、RMSE為2.4米的全球紅樹(shù)林樹(shù)高數(shù)據(jù)集。然而該數(shù)據(jù)集有兩方面缺陷,首先所用的數(shù)據(jù)源不能支撐周期性監(jiān)測(cè),其次因?yàn)樵谌蚣t樹(shù)林生長(zhǎng)區(qū)的邊緣(例如中國(guó)福建和浙江)紅樹(shù)林較為矮小,該數(shù)據(jù)集2.4米的高度誤差很難滿足實(shí)際應(yīng)用需求。
為解決上述問(wèn)題,中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所賈明明副研究員團(tuán)隊(duì)聯(lián)合多家科研單位,通過(guò)融合高分辨率無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)(UAV-LiDAR)、SDGSAT-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)及時(shí)間序列Sentinel-1/2影像,基于XGBoost回歸模型率先繪制了10米空間分辨率中國(guó)濱海紅樹(shù)林冠層高度數(shù)據(jù)集(CMCH),精度檢驗(yàn)結(jié)果R2為0.84,RMSE為1.19米。與現(xiàn)有全球尺度產(chǎn)品(如Simard_2025、Lang_2023、Potapov_2021等)相比較,中國(guó)紅樹(shù)林冠層高度的反演精度提升了40%。
該研究提出了一套多源遙感數(shù)據(jù)協(xié)同的冠層高度反演框架,首先,基于全國(guó)7個(gè)區(qū)域的UAV-LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),獲得了空間分布均勻的2022年紅樹(shù)林冠層高度樣點(diǎn);然后,協(xié)同SDGSAT-1多光譜數(shù)據(jù)與時(shí)間序列Sentinel-1/2影像,基于XGBoost回歸模型以及冠層高度的樣點(diǎn),完成了10米空間分辨率中國(guó)紅樹(shù)林冠層高度數(shù)據(jù)集(CMCH)。該框架成功突破了高分辨率遙感數(shù)據(jù)覆蓋范圍有限、多模態(tài)影像協(xié)同建模復(fù)雜等困難帶來(lái)的紅樹(shù)林冠層高度精細(xì)化反演的技術(shù)瓶頸,有效整合了多源遙感影像和機(jī)器學(xué)習(xí)模型,消除了潮汐動(dòng)態(tài)影響,顯著提高了紅樹(shù)林冠層高度反演的分辨率和精度。
研究發(fā)現(xiàn),SDGSAT-1紅邊波段(10米)的引入,解決了Sentinel-2紅邊波段分辨率不足(20米)的瓶頸,成為冠層高度反演的最敏感變量(SHAP貢獻(xiàn)值占比22%);中國(guó)紅樹(shù)林平均高度僅為6.0米,顯著低于全球紅樹(shù)林的平均高度(12.7米),且平均高度隨緯度增加而遞減(圖1);外來(lái)物種無(wú)瓣海桑(Sonneratia apetala)平均冠層高度8.8米,最高達(dá)18.7米,遠(yuǎn)超本土物種(如秋茄平均7.0米、白骨壤平均5.2米,圖2)。另外,CMCH首次揭示了國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)內(nèi)、外紅樹(shù)林冠層高度的差異,即保護(hù)區(qū)外部因分布有較多的無(wú)瓣海桑,平均高度較保護(hù)區(qū)內(nèi)的紅樹(shù)林高2.3米。
圖1中國(guó)紅樹(shù)林冠層高度空間分布圖及國(guó)家級(jí)紅樹(shù)林自然保護(hù)區(qū)內(nèi)紅樹(shù)林冠層高度圖;(a)海南東寨港;(b)廣西北侖河口;(c)廣西山口;(d)廣東高橋;(e)深圳福田和香港米浦;(f)福建漳江口。
圖2中國(guó)主要紅樹(shù)樹(shù)種冠層高度箱線圖
(KO:秋茄,AC: 桐花樹(shù),AM: 白骨壤,BG: 木欖,RS: 紅海欖,CT: 角果木,SA: 無(wú)瓣海桑,LR: 欖李,ELR: 拉關(guān)木)
該研究發(fā)表在國(guó)際頂級(jí)期刊《Remote Sensing of Environment》,中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所為第一完成單位,賈明明副研究員為第一作者,張蓉特別研究助理為通訊作者。研究獲國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃青年科學(xué)家項(xiàng)目(2023YFF1305600)、國(guó)家自然科學(xué)基金(42076161,42101392)及可持續(xù)發(fā)展大數(shù)據(jù)國(guó)際研究中心開(kāi)放研究計(jì)劃項(xiàng)目(CBAS2022ORP06)支持。
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