生物多樣性使地球充滿生機(jī)，是人類生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，對于維持生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力及穩(wěn)定極其重要。為了更好地了解生物多樣性的分布、確定優(yōu)先保護(hù)區(qū)、維持重要的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)品和服務(wù)，需要進(jìn)行大尺度生物多樣性觀測。傳統(tǒng)的實地監(jiān)測方法只能在有限的時間和空間范圍內(nèi)進(jìn)行，且耗時費(fèi)力、成本高。遙感則通過將光譜和垂直特性與棲息地、物種或功能組的分布相關(guān)聯(lián)，能以連續(xù)、客觀的方式提供大范圍數(shù)據(jù)用于生物多樣性監(jiān)測。聚焦于森林多樣性監(jiān)測相關(guān)前沿問題，中國科學(xué)院武漢植物園系統(tǒng)生態(tài)學(xué)研究團(tuán)隊聯(lián)合海南師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院邱彭華教授團(tuán)隊、中國地質(zhì)大學(xué)地理與信息工程學(xué)院萬波教授團(tuán)隊開展了系列研究。

　　1.森林多樣性遙感直接監(jiān)測 

　　雖然從衛(wèi)星和航空遙感角度評估植物生物多樣性確實提供了一個新的視角，但現(xiàn)有的方法模型主要集中在單獨(dú)估算α或β多樣性（即群落內(nèi)的多樣性或群落間的多樣性）。為此，該研究團(tuán)隊基于常用的遙感影像（WorldView-2, Sentinel-2,和Zhuhai-1）采用了一種全新的全局生物多樣性方法來監(jiān)測森林多樣性，根據(jù)光譜變異假說，把γ多樣性拆分為α和β多樣性，并通過實地樣方數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，最終得到準(zhǔn)確的α和β多樣性空間分布圖。該研究發(fā)表于國際遙感領(lǐng)域頂級期刊Remote Sensing of Environment，題為“Mapping α- and β-diversity of mangrove forests with multispectral and hyperspectral images”。 

　　研究區(qū)位于中國紅樹林多樣性最高的海南清瀾港省級自然保護(hù)區(qū)。紅樹林是生長在熱帶和亞熱帶海岸帶上、以紅樹植物為主體的木本生物群落，是海陸交錯區(qū)生產(chǎn)能力最高的海洋生態(tài)系統(tǒng)之一。研究發(fā)現(xiàn)，α和β多樣性分別占清瀾港紅樹林保護(hù)區(qū)的30%和70%，即區(qū)域紅樹林群落間差異顯著強(qiáng)于群落內(nèi)部差異。高分辨率衛(wèi)星影像WorldView-2（多光譜）上估算的α多樣性精度最高，高于10 m分辨率、開放獲取的Sentinel-2（多光譜）和Zhuhai-1（高光譜）衛(wèi)星數(shù)據(jù)上精度。對于β多樣性，WorldView-2的精度同樣最高，但是Sentinel-2和Zhuhai-1也可較準(zhǔn)確估算出區(qū)域β多樣性。紅邊和近紅外光譜特征是多樣性估算中信息量最大的特征，而短波紅外（SWIR）特征對于β多樣性估算也很有價值。該項研究同時繪制紅樹林的α和β多樣性，是在國家或全球范圍內(nèi)實現(xiàn)紅樹林生物多樣性快速監(jiān)測計劃的第一步。 

　　該研究由武漢植物園王德智助理研究員（第一作者）和張全發(fā)研究員（通訊作者）聯(lián)合海南師范大學(xué)和中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)完成。研究工作得到了國家自然科學(xué)基金（32101525、42061048和32030069）的資助。 

圖1 γ多樣性拆分為α和β多樣性示意圖 

圖2 α多樣性反演結(jié)果 

　　2.森林種間分類 

　　樹種直接分類方法也是森林生物多樣性監(jiān)測最常用方法之一。識別具體樹種空間分布對森林保護(hù)和修復(fù)具有重要作用。由于樹種間光譜差異小，難以區(qū)分，而無人機(jī)激光雷達(dá)可以準(zhǔn)確捕獲森林垂直結(jié)構(gòu)信息，可以作為光學(xué)影像的有效補(bǔ)充。為此，該團(tuán)隊融合無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云和Sentinel-2衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，在海南東寨港國家級和清瀾港省級保護(hù)區(qū)開展研究，識別該區(qū)域紅樹林樹種。重點(diǎn)探究了點(diǎn)云密度對分類精度的影響，點(diǎn)云密度對特征穩(wěn)定性的影響，改進(jìn)已有方法篩選重要特征。該研究發(fā)表于國際空間研究委員會（COSPAR）官方期刊Advances in Space Research，題為“Mapping mangrove species using combined UAV-LiDAR and Sentinel-2 data: Feature selection and point density effects”。 

　　研究發(fā)現(xiàn)，基于最新的典型相關(guān)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云和Sentinel-2衛(wèi)星影像的數(shù)據(jù)可準(zhǔn)確識別樹種，精度超過85%，高于單獨(dú)使用Sentinel-2（精度約為80%）和無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云(精度約為75%)數(shù)據(jù)情形。重要的激光雷達(dá)點(diǎn)云特征包括描述森林樹冠的頂部、底部和整體形態(tài)特征的指標(biāo)，這些特征描述了樹冠的垂直分層和形狀。無人機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的附加價值主要在于提高了具有相似光譜特征的灌木狀紅樹林和喬木紅樹林之間的區(qū)分度，例如白骨壤和紅海欖。點(diǎn)密度可能對特征選擇和分類精度影響不大，初始點(diǎn)密度的10%（即10點(diǎn)/m²）時也可以產(chǎn)生相似的精度。這項研究表明，無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云和Sentinel-2數(shù)據(jù)的組合為紅樹林種間分類提供了一種經(jīng)濟(jì)高效且準(zhǔn)確的方法。 

　　該研究由武漢植物園王德智助理研究員（第一作者）在張全發(fā)研究員指導(dǎo)下聯(lián)合海南師范大學(xué)和中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)完成。研究工作得到了國家自然科學(xué)基金（32101525、42061048和41361090）的資助。 

圖3 不同紅樹林樹種在激光雷達(dá)點(diǎn)云上的立面圖 

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