東北地理所在中國濕地植被葉面積指數(shù)遙感反演方法研究領(lǐng)域取得重要進展
葉面積指數(shù)（Leaf Area Index，LAI）作為表征植被冠層結(jié)構(gòu)與生態(tài)功能的重要參數(shù)，可直接反映濕地植被的生長狀態(tài)、物質(zhì)能量交換能力及生態(tài)系統(tǒng)初級生產(chǎn)力，是濕地退化評估、修復(fù)成效監(jiān)測和氣候變化響應(yīng)研究的核心指標。由于濕地生態(tài)系統(tǒng)具有景觀破碎復(fù)雜、植被類型多樣、土壤-水體背景異質(zhì)顯著、季節(jié)性和潮汐性周期淹水等特征，傳統(tǒng)遙感LAI反演在濕地場景中常受到水體信息干擾、混合像元效應(yīng)和模型泛化能力不足的多重限制，未能實現(xiàn)大尺度、長時序濕地LAI的精準反演。開展大尺度濕地植被LAI的精確反演，對于評估濕地生態(tài)系統(tǒng)健康和理解濕地碳循環(huán)過程及其對氣候變化的響應(yīng)機制具有重要的科學(xué)意義，極具科學(xué)意義和應(yīng)用迫切性。
為解決上述科學(xué)問題，中國科學(xué)院東北地理所濕地遙感研究團隊基于多年野外原位數(shù)據(jù)積累與多源遙感數(shù)據(jù)，率先構(gòu)建了一套面向全國尺度的濕地LAI混合反演與制圖方法框架，實現(xiàn)了我國國家尺度濕地植被生態(tài)參數(shù)、10 m空間分辨率的突破。該研究整合了2013–2023年期間我國不同濕地植被類型的865組野外實測LAI數(shù)據(jù)，通過遙感云計算平臺融合多源衛(wèi)星影像（Sentinel-2與Landsat-8），創(chuàng)新性地提出一種“物理模型+主動學(xué)習(xí)+機器學(xué)習(xí)回歸”的混合建模策略。通過經(jīng)典輻射傳輸模型（PROSAIL-5B）增強模型可解釋性，采用主動學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化訓(xùn)練樣本分布，緩解病態(tài)反演和樣本冗余問題，提高復(fù)雜濕地生物群系下的模型泛化能力，結(jié)合隨機森林機器學(xué)習(xí)算法建立高效穩(wěn)健的LAI反演模型。
圖1 基于PROSAIL?5B模擬數(shù)據(jù)集、高斯過程回歸（GPR）和五種主動學(xué)習(xí)（AL）方法的模型評估
研究結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)物理或經(jīng)驗回歸方法，該混合模型顯示出顯著優(yōu)勢，R2提升 0.15–0.40，RMSE降低0.02–0.27，RRMSE下降3.37%–12.78%。該研究自主研發(fā)了適應(yīng)濕地高水分背景與復(fù)雜下墊面的新型植被指數(shù)TBVI5、TBVI3和TBVI1，進一步提升了濕地植被LAI反演的穩(wěn)健性和有效性。濕地LAI制圖結(jié)果在精度、一致性等方面明顯優(yōu)于已有LAI產(chǎn)品，可為濕地的保護與修復(fù)評估其對氣候變化的響應(yīng)研究提供有力支撐。
該成果近期在線發(fā)表于遙感領(lǐng)域國際重要期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（東北地理所C刊，IF=12.2），由東北地理所甄佳寧助理研究員（第一作者）、毛德華研究員（通訊作者）、王宗明研究員等，聯(lián)合美國羅德島大學(xué)Yeqiao Wang（王野喬）教授和深圳大學(xué)王俊杰副教授等共同完成，得到國家重點研發(fā)計劃項目（2023YFF0807204）、國家自然科學(xué)基金（42301429,42330109,and 42171372）、吉林省自然科學(xué)基金（YDZJ202401491ZYTS）、自然資源部大灣區(qū)地理環(huán)境監(jiān)測重點實驗室開放基金（GEMLAB-2023013）的共同資助。
論文信息：Jianing Zhen,Dehua Mao*,Yeqiao Wang,Junjie Wang,Chenwei Nie,Shiqi Huo,Hengxing Xiang,Yongxing Ren,Ling Luo,Zongming Wang,2026. National mapping of wetland vegetation leaf area index in China using hybrid model with Sentinel-2 and Landsat-8 data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,232: 18-33.
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.11.031
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