生物多樣性使地球充滿(mǎn)生機，是人類(lèi)生存和發(fā)展的基礎，對于維持生態(tài)系統生產(chǎn)力及穩定極其重要。為了更好地了解生物多樣性的分布、確定優(yōu)先保護區、維持重要的生態(tài)系統產(chǎn)品和服務(wù)，需要進(jìn)行大尺度生物多樣性觀(guān)測。傳統的實(shí)地監測方法只能在有限的時(shí)間和空間范圍內進(jìn)行，且耗時(shí)費力、成本高。遙感則通過(guò)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、客觀(guān)的方式提供大范圍數據用于生物多樣性監測。聚焦于森林多樣性監測相關(guān)前沿問(wèn)題，中國科學(xué)院武漢植物園系統生態(tài)學(xué)研究團隊聯(lián)合海南師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院邱彭華教授團隊、中國地質(zhì)大學(xué)地理與信息工程學(xué)院萬(wàn)波教授團隊開(kāi)展了系列研究。

　　1.森林多樣性遙感直接監測 

　　雖然從衛星和航空遙感角度評估植物生物多樣性確實(shí)提供了一個(gè)新的視角，但現有的方法模型主要集中在單獨估算α或β多樣性（即群落內的多樣性或群落間的多樣性）。為此，該研究團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(lái)監測森林多樣性，根據光譜變異假說(shuō)，把γ多樣性拆分為α和β多樣性，并通過(guò)實(shí)地樣方數據進(jìn)行驗證，最終得到準確的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”。 

　　研究區位于中國紅樹(shù)林多樣性最高的海南清瀾港省級自然保護區。紅樹(shù)林是生長(cháng)在熱帶和亞熱帶海岸帶上、以紅樹(shù)植物為主體的木本生物群落，是海陸交錯區生產(chǎn)能力最高的海洋生態(tài)系統之一。研究發(fā)現，α和β多樣性分別占清瀾港紅樹(shù)林保護區的30%和70%，即區域紅樹(shù)林群落間差異顯著(zhù)強于群落內部差異。高分辨率衛星影像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(kāi)放獲取的Sentinel-2（多光譜）和Zhuhai-1（高光譜）衛星數據上精度。對于β多樣性，WorldView-2的精度同樣最高，但是Sentinel-2和Zhuhai-1也可較準確估算出區域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(jià)值。該項研究同時(shí)繪制紅樹(shù)林的α和β多樣性，是在國家或全球范圍內實(shí)現紅樹(shù)林生物多樣性快速監測計劃的第一步。 

　　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多樣性反演結果 

　　2.森林種間分類(lèi) 

　　樹(shù)種直接分類(lèi)方法也是森林生物多樣性監測最常用方法之一。識別具體樹(shù)種空間分布對森林保護和修復具有重要作用。由于樹(shù)種間光譜差異小，難以區分，而無(wú)人機激光雷達可以準確捕獲森林垂直結構信息，可以作為光學(xué)影像的有效補充。為此，該團隊融合無(wú)人機激光雷達點(diǎn)云和Sentinel-2衛星影像數據，在海南東寨港國家級和清瀾港省級保護區開(kāi)展研究，識別該區域紅樹(shù)林樹(shù)種。重點(diǎn)探究了點(diǎn)云密度對分類(lèi)精度的影響，點(diǎn)云密度對特征穩定性的影響，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(huì )（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，基于最新的典型相關(guān)森林機器學(xué)習算法，結合無(wú)人機激光雷達點(diǎn)云和Sentinel-2衛星影像的數據可準確識別樹(shù)種，精度超過(guò)85%，高于單獨使用Sentinel-2（精度約為80%）和無(wú)人機激光雷達點(diǎn)云(精度約為75%)數據情形。重要的激光雷達點(diǎn)云特征包括描述森林樹(shù)冠的頂部、底部和整體形態(tài)特征的指標，這些特征描述了樹(shù)冠的垂直分層和形狀。無(wú)人機激光雷達數據的附加價(jià)值主要在于提高了具有相似光譜特征的灌木狀紅樹(shù)林和喬木紅樹(shù)林之間的區分度，例如白骨壤和紅海欖。點(diǎn)密度可能對特征選擇和分類(lèi)精度影響不大，初始點(diǎn)密度的10%（即10點(diǎn)/m²）時(shí)也可以產(chǎn)生相似的精度。這項研究表明，無(wú)人機激光雷達點(diǎn)云和Sentinel-2數據的組合為紅樹(shù)林種間分類(lèi)提供了一種經(jīng)濟高效且準確的方法。 

　　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(shù)林樹(shù)種在激光雷達點(diǎn)云上的立面圖 

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