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基于Sentinel-2A数据的东北森林植物多样性监测方法研究

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植物多样性监测是开展生物多样性评估,制定生物多样性保护政策的基础.传统的森林植物多样性监测以实地调查为主,难以快速获取森林植物多样性的空间分布及其动态变化信息.遥感技术的发展为评估区域尺度森林植物多样性提供了重要工具.该研究选取凉水、丰林和珲春3个国家级自然保护区,利用Sentinel-2A卫星影像和野外实测数据,探讨了基于像元和聚类的光谱多样性直接估算方法,以及基于随机森林回归的森林植物多样性反演方法.研究结果表明:(1)在像元尺度,基于凸包面积计算的光谱多样性指数对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度(R2=0.74)优于基于变异系数的方法(R2=0.60);(2)基于像元的光谱多样性估算方法对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度优于聚类分析方法(R2=0.59);(3)基于6个特征变量,利用随机森林回归算法对Shannon-Wiener多样性指数的估算精度最高(R2=0.79);(4)上述方法均不能精确估算Simpson多样性指数和物种丰富度.研究发现基于Sentinel-2A卫星影像能较好地反演Shannon-Wiener多样性指数,为下一步能在大尺度上进行森林植物多样性估算提供了参考和依据.
Study on forest plant diversity monitoring based on Sentinel-2A satellite data in northeast China

周楷玲、赵玉金、白永飞

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中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室,北京100093

中国科学院大学生命科学学院,北京100049

中国科学院大学资源与环境学院,北京100049

森林植物多样性 Sentinel-2A 光谱多样性 聚类分析 随机森林回归

XDA23080303

2022

10.17521/cjpe.2021.0373

植物生态学报
中国科学院植物研究所　中国植物学会

植物生态学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.162
ISSN：1005-264X
年,卷(期)：2022.46(10)
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