研究人員告訴記者，無(wú)瓣海桑是典型的外來(lái)物種，具有耐水淹、生長(zhǎng)速度快、適應(yīng)性強(qiáng)、成活率高等特性，在立地造林中發(fā)揮了積極作用，但也具有加劇泥沙淤積、抑制鄉(xiāng)土紅樹(shù)生長(zhǎng)、侵占水鳥(niǎo)覓食地等負(fù)面影響。

 

為高效利用衛(wèi)星遙感技術(shù)開(kāi)展無(wú)瓣海桑監(jiān)測(cè)研究，必須克服其空間分布具有離散性、難以高效獲取均勻樣本等困難。

 

科研團(tuán)隊(duì)受二分類算法機(jī)理啟發(fā)，在正樣本固定的前提下，通過(guò)迭代優(yōu)化負(fù)樣本不斷改進(jìn)決策面，提出了一種決策面優(yōu)化方法。這一方法能夠在不引入新的正樣本情況下，通過(guò)迭代方式獲取新的誤分類樣本，從而壓制誤分類斑塊、減輕樣本獲取壓力，首次完成了中國(guó)國(guó)家尺度外來(lái)紅樹(shù)植物無(wú)瓣海桑遙感提取。

 

這一方法在正樣本固定情況下，將局地尺度分類結(jié)果集成轉(zhuǎn)化為國(guó)家尺度，為外來(lái)紅樹(shù)植物無(wú)瓣海桑的跟蹤監(jiān)測(cè)、本土紅樹(shù)植物的修復(fù)重建提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

 

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，無(wú)瓣海?？偯娣e達(dá)到2968公頃，占全國(guó)紅樹(shù)林面積的11.0%。其中，廣東無(wú)瓣海桑面積占全國(guó)的87.7%，廣西無(wú)瓣海桑面積占全國(guó)的7.8%?；讵?dú)立獲取的樣本點(diǎn)驗(yàn)證，無(wú)瓣海桑分布數(shù)據(jù)總體精度為96.4%?；谝巴鈽臃剑湔_率為91.7%。該數(shù)據(jù)結(jié)果與米級(jí)高空間分辨率影像結(jié)果高度一致。

 

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