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GEE支持下联合植被物候特征与机器学习的入侵植物互花米草提取
引用本文:李敏, 陈利, 李静泰, 闫丹丹, 刘垚, 吴翠玲, 栾兆擎. 基于Sentinel-2数据的互花米草地上生物量反演[J]. 海洋环境科学, 2024, 43(3): 386-397. DOI: 10.12111/j.mes.2023-x-0244
作者姓名:李敏  陈利  李静泰  闫丹丹  刘垚  吴翠玲  栾兆擎
作者单位:1.南京林业大学 南方现代林业协同创新中心, 江苏 南京 210037;2.南京林业大学 生态与环境学院, 江苏 南京 210037;3.河南科技大学 园艺与植物保护学院, 河南 洛阳 471000
基金项目:国家自然科学基金项目(41871097)
摘    要:

互花米草(Spartina alterniflora)作为滨海湿地的主要入侵植被,对滨海湿地生态系统结构和功能造成了严重影响,因此,及时、准确地监测互花米草的生长状况,可为滨海湿地生态系统的恢复提供依据。本研究基于Sentinel-2多光谱卫星影像,提取原始波段、植被指数和生物物理参数3类特征变量,利用多元逐步回归的方法构建互花米草的地上生物量最优估算模型,并对生物量进行空间制图。结果表明,在所构建的模型中,基于结合3类特征变量的逐步回归模型的估算精度最高,其决定系数R2为0.879,均方根误差RMSE为255.5 g/m2,平均相对误差MRE为10.63%。
互花米草地上生物量的空间分布,呈靠近陆地一侧生物量低、靠近海洋一侧生物量高的特点。综上所述,利用Sentinel-2数据对互花米草地上生物量高精度反演是可行和有效的。




关 键 词:滨海湿地  入侵植物  生物量  Sentinel-2  大丰麋鹿国家级自然保护区
收稿时间:2023-09-20
修稿时间:2023-12-21
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