東北地理所研發(fā)紅樹林植被指數(shù)并有效監(jiān)測淹沒紅樹林
準(zhǔn)確的紅樹林分布制圖是研究紅樹林濕地生態(tài)功能和價(jià)值、解析紅樹林濕地對氣候變化和人類活動響應(yīng)的基礎(chǔ)，也是實(shí)現(xiàn)紅樹林濕地保育和有效管理的重要依據(jù)。由于紅樹林生長于海岸潮間帶灘涂上，環(huán)境復(fù)雜、可達(dá)性差，遙感解譯是紅樹林調(diào)查的重要手段。然而，周期性的潮水淹沒以及濱海地區(qū)多云的天氣條件給紅樹林遙感解譯帶來很多不確定性。為解決這一長期困擾紅樹林乃至濱海濕地遙感研究的問題，中科院東北地理所地理景觀遙感學(xué)科組的研究人員基于紅邊波段建立了一種新的植被指數(shù)，為紅樹林以及潮間帶濕地植被精準(zhǔn)制圖奠定了理論和技術(shù)基礎(chǔ)。
研究人員以廣西珍珠港為實(shí)驗(yàn)區(qū)，測量了被海水淹沒的紅樹林冠層在哨兵2號衛(wèi)星圖像中的光譜反射曲線。發(fā)現(xiàn)在紅邊波段，淹沒紅樹林像元的反射率與純水面像元的反射率具有較大的差距，如圖1所示。為提取和放大這種差距，研究人員研發(fā)構(gòu)建了紅樹林植被指數(shù)（MFI）。MFI的定義為：各個(gè)紅邊波段反射率到基線的距離之和，其中基線指的是紅波段和短波近紅外波段反射率的連線，指數(shù)原理如2所示，公式如（1）（2）。
圖1. 不同潮汐狀態(tài)下紅樹林反射率曲線（EMF代表浮于水面的純紅樹林像元，SMF代表淹沒紅樹林像元，WB代表純水體像元）
圖2.紅樹林指數(shù)（MFI）建立原理（SMF代表淹沒紅樹林，WB代表水體）
MFI =[〖(ρ〗_λ1-ρ_(Bλ1)+) 〖(ρ〗_λ2-ρ_(Bλ2)+) 〖(ρ〗_λ3-ρ_(Bλ3)+) 〖(ρ〗_λ4-ρ_Bλ4)]/4 (1)
ρ_Bλi= ρ_2190+(ρ_(665-) ρ_2190 )×(2190-λi)/(2190-665) (2)
為定量評估MFI對淹沒紅樹林的敏感性，研究人員將MFI與當(dāng)前常用的植被指數(shù)NDVI、LSWI、MNDWI及相似植被指數(shù)FAI進(jìn)行了定量比較，發(fā)現(xiàn)MFI可以顯著增加淹沒紅樹林像元與水體像元的距離（圖3），達(dá)到將淹沒紅樹林像元準(zhǔn)確提取出來的目的。基于以上結(jié)果，研究人員應(yīng)用MFI，對世界范圍內(nèi)3個(gè)典型區(qū)（中國珍珠港、印度孫德爾本和巴西亞馬遜）的紅樹林進(jìn)行提取，發(fā)現(xiàn)MFI在實(shí)際應(yīng)用中可以將99%到102%的淹沒紅樹林像元提取出來。理論和實(shí)踐兩方面均證明，MFI可以有效地提取淹沒紅樹林像元，降低在遙感解譯過程中潮汐淹沒帶來的誤差。但是受到局地海水能見度、淹沒深度等多變環(huán)境條件的影響，MFI仍有一些不確定性，需在未來的研究中加以改進(jìn)。
圖3. 不同植被指數(shù)中淹沒紅樹林像元與水體像元值分布箱形圖
本研究首次發(fā)現(xiàn)淹沒植被在哨兵數(shù)據(jù)的紅邊波段仍存在較強(qiáng)的反射，利用這一特征建立了淹沒紅樹林指數(shù)（MFI）。以往的潮汐修正方法均需要2幅甚至多幅不同潮汐狀態(tài)的影像，然而濱海地區(qū)特殊的天氣條件使得獲取時(shí)間相近的高質(zhì)量衛(wèi)星影像存在困難。MFI指數(shù)的優(yōu)勢在于：只需一幅質(zhì)量較高的影像，無論影像獲取時(shí)當(dāng)?shù)爻毕珷顟B(tài)如何，都可以達(dá)到提取所有紅樹林的目的。該指數(shù)不僅適用于紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的精準(zhǔn)遙感研究，對于其它潮間帶濕地植被、以及常年處于浮水和沉水狀態(tài)的濕地植被遙感研究也有重要的借鑒價(jià)值。
該研究由東北地理所賈明明副研究員、王宗明研究員、毛德華副研究員、武漢大學(xué)王超副教授、香港中文大學(xué)、中國科學(xué)院國家天文臺張淵智教授共同完成，發(fā)表于Remote Sensing期刊，得到國家科技基礎(chǔ)資源調(diào)查專項(xiàng)課題(2017FY100706)、國家自然科學(xué)基金青年基金（41601470）和中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會人才項(xiàng)目（2017277，2012178）等共同資助。論文信息如下：
Jia, M., Wang, Z.*, Wang, C, Mao, D., Zhang, Y.*, 2019. A new vegetation index to detect periodically submerged mangrove forest using single-tide Sentinel-2 imagery. Remote Sensing, 11, 2043, doi:10.3390/rs11172043.
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