基于Landsat像元级时间序列的海岸带盐沼植被分类

郑嘉豪; 孙超; 林昀; 李璐; 刘永超

doi:10.11834/jrs.20232461

湿地精细分类方法 | 浏览量 : 730 下载量: 799 CSCD: 5 更多指标

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专辑

基于Landsat像元级时间序列的海岸带盐沼植被分类
Classification of salt marsh vegetation based on pixel-level time series from Landsat images
- 角色： First author 第一作者
- 机构：
  宁波大学地理与空间信息技术系, 宁波 315211
- 邮箱： nbuzhengjh@gmail.com
- 简介：郑嘉豪，研究方向为湿地遥感。E-mail：nbuzhengjh@gmail.com
郑嘉豪
1 ，
- 角色： Corresponding author 通讯作者
- 机构：
  宁波大学地理与空间信息技术系, 宁波 315211
  宁波陆海国土空间利用与治理协同创新中心, 宁波 315211
  宁波大学东海研究院, 宁波 315211
- 邮箱： sunchao@nbu.edu.cn
- 简介：孙超，研究方向为海岸带资源环境遥感。E-mail：sunchao@nbu.edu.cn
孙超
1 2 3 ，
- 机构：
  宁波市测绘和遥感技术研究院, 宁波 315042
林昀
4 ，
- 机构：
  宁波市测绘和遥感技术研究院, 宁波 315042
李璐
4 ，
- 机构：
  宁波大学地理与空间信息技术系, 宁波 315211
  宁波陆海国土空间利用与治理协同创新中心, 宁波 315211
  宁波大学东海研究院, 宁波 315211
刘永超
1 2 3
2023年27卷第6期页码：1400-1413
纸质出版日期： 2023-06-07 ，
DOI： 10.11834/jrs.20232461

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郑嘉豪，孙超，林昀，李璐，刘永超.2023.基于Landsat像元级时间序列的海岸带盐沼植被分类.遥感学报，27（6）： 1400-1413

Zheng J H，Sun C，Lin Y，Li L and Liu Y C. 2023. Classification of salt marsh vegetation based on pixel-level time series from Landsat images. National Remote Sensing Bulletin， 27（6）：1400-1413
郑嘉豪，孙超，林昀，李璐，刘永超.2023.基于Landsat像元级时间序列的海岸带盐沼植被分类.遥感学报，27（6）： 1400-1413 DOI： 10.11834/jrs.20232461.

Zheng J H，Sun C，Lin Y，Li L and Liu Y C. 2023. Classification of salt marsh vegetation based on pixel-level time series from Landsat images. National Remote Sensing Bulletin， 27（6）：1400-1413 DOI： 10.11834/jrs.20232461.

基于Landsat像元级时间序列的海岸带盐沼植被分类

郑嘉豪 ; 孙超 ; 林昀 ; 李璐 ; 刘永超 ;

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摘要

盐沼是最具生态价值且最为脆弱的生态系统之一，及时、精确地监测盐沼植被分布对于海岸带生态管理和保护尤为重要。随着多源遥感数据不断积累，时间序列方法日益成为海岸带资源监测的重要手段。然而，由于云雨天气频发，海岸带影像可用性较差，如何有效构建时间序列仍存在较大挑战。本研究耦合多源Landsat影像，以长三角典型滨海湿地为研究区，构建像元级时间序列的XGBoost分类模型，探讨盐沼植被精细识别的可行性与稳定性。研究结果表明：（1）通过相互定标耦合多源影像成效显著，不但提高了影像可用性，还减小了不同传感器之间的光谱反射率差异。（2）基于像元级时间序列方法的盐沼植被分类效果较好，研究区内盐沼植被平均总体分类精度可达81.50%，平均Kappa系数为0.758，对于长三角区域分布广泛的海三棱藨草和互花米草尤为优良。（3）相较于单一时相分类方法，像元级时间序列分类方法的年际绝对均值误差保持小于3.88%，稳定性较好，有望应用在盐沼植被动态变化监测中，为中国海岸带资源高效管理提供遥感技术支持。

译

Abstract

Salt marshes are the world’s most valuable and vulnerable ecosystem. Thus, accurate and timely monitoring of the distribution of salt marsh vegetation is essential. With the accumulation of multi-source remote sensing imagery, the time-series method has increasingly become important for monitoring coastal areas. However, effectively constructing time series is still challenging as the number of available observations is relatively low owing to the frequent cloudy weather in the coastal areas. In this study, we coupled multi-sourced Landsat images and constructed a pixel-level time series with XGBoost. Based on this, the feasibility and stability of classifying salt marsh vegetation were tested using the three typical sites in the Yangtze River Delta. Results showed that (1) Inter-calibration for multi-sourced images was necessary for not only improving the availability of images but also reducing the spectral differences among sensors. (2) The performance of salt marsh vegetation classification based on the pixel-level time series was favorable, reflected by 81.50% as the mean overall accuracy and 0.755 as the Kappa coefficient. The classification results were excellent, particularly for the widely distributed Suaeda salsa and Spartina alterniflora in the Yangtze River Delta. (3) Compared with the single-phrase classifications, the pixel-level time series–based classifications were stable, evidenced by an inter-annual absolute mean error lower than 3.27%. Therefore, our proposed method is expected for dynamic monitoring of salt marsh vegetation, which facilitates managing coastal resources and implementing ecological conservation effectively of China’s coasts.

译

关键词

遥感分类; 盐沼植被; Landsat影像; 像元级时间序列; XGBoost; 长三角; 丹顶鹤自然保护区; 九段沙湿地; 杭州湾南岸湿地

译

Keywords

remote sensing classification; salt marsh vegetation; Landsat; pixel-level time-series; XGBoost; Yangtze River Delta; Red-crowned Crane Nature Reserve; Jiuduansha Wetland; Southern Coastal Wetland in Hangzhou Bay

译

1　引　言

盐沼植被是生长在海岸带的、间歇性被海水淹没的草本植被，一般分布于温带至亚热带河口或海岸（

牛振国等，2012）。盐沼植被是地球上最具价值的生态系统之一，提供了诸如促淤护岸、营养循环、废污净化、生物庇护等多种生态功能（Minello等，2012）。然而，近些年来全球气候变化及人类活动影响导致了盐沼植被处于持续演替和消亡之中（侯西勇等，2018）。例如，作为海岸带空间资源利用主要方式，中国近20年滩涂围垦面积逾2800 km²，直接或间接导致自然湿地面积锐减（王宗明等，2009；毛德华等，2016；Li等，2020）。此外，外来物种入侵也使得本土盐沼植被的生存空间不断减少（张健等，2019）。自1979年引入外来物种互花米草以来，其在中国海岸带上扩张超过340 km²（Zuo等，2012），由于其较高适应性和繁殖性，互花米草与中国本土盐沼植被激烈竞争，不断改变着海岸带整体景观格局（孙超等，2015）。因此，及时、准确监测盐沼植被的物种组成和空间分布对于合理高效开发利用海岸带资源，推动海岸带高质量建设具有重要意义。

译

相比抵近困难、成本高昂的实地调查，遥感凭借覆盖范围大、可重复性观测等优势日益成为海岸带资源调查的主要方式（

李清泉等，2016）。不同种类的光谱特征差异或者物候特征差异使得通过遥感影像分类成为可能（Sun等，2020；刘瑞清等，2021）。早期研究多采用单一时相影像监督分类方式识别盐沼植被（李婧等，2006；侯西勇和徐新良，2011）。但是由于“同物异谱，异物同谱”现象，采用中等空间分辨率光学影像分类效果并不理想。而后，部分研究采用高空间或高光谱分辨率影像分类盐沼植被，在很大程度上保证了分类精度（程乾等，2016；李喆等，2016；任广波等，2015）。但由于影像成本较高、获取困难，以上方式仅适用于小范围的盐沼植被调查，很难用于大范围盐沼植被监测。

译

随着多源遥感影像不断积累，部分学者开始尝试构建时间序列方法进行海岸带资源遥感监测（

陈高等，2022；Ai等，2017；Hu等，2021；Sun等，2016）。起初，时间序列构建主要围绕高时间分辨率的遥感影像（MODIS NDVI/EVI、SPOT VGT等）开展（Zhao等，2009；李加林，2006）。然而，彼时高时间分辨率影像的空间分辨率较低，很难适用于空间分布范围狭长且异质性较强的盐沼植被区域。近些年，学者们逐渐利用空间分辨率与时间分辨率较于前者有所提升的影像构建时间序列，探讨盐沼植被分类可能性。例如，Sun等（2016）采用HJ-1影像（时间分辨率：2 d）构建月度NDVI时间序列来对盐沼植被识别与分类。Ai等（2017）采用构建GF-1影像（时间分辨率：4 d）时间序列对长江口滨海湿地的互花米草制图。Hu等（2021）采用Sentinel-1影像（时间分辨率：12 d）构建时间序列数据绘制分辨率为10 m的中国沿海湿地植被分布图。刘瑞清等（2021）结合Sentinel-2（时间分辨率：2 d）时间序列和植被物候特征，进行了盐城滨海湿地植被精细分类。Li等（2019）采用了Sentinel-2影像构建的时间序列模型进行了红树林分布制图。值得注意地是，部分时间序列方法通过挑选整景无云覆盖影像构建（称为影像级时间序列），由于海岸带云雨天气出现的随机性，上述方式在特定时期的适用性是否具备向其他时期扩展存在一定不确定性。

译

考虑到长时期变化监测，Landsat系列卫星自1972年运行以来，提供了半个世纪的对地观测数据，具备持久的对地观测周期和广泛的应用基础（

Zhu等，2019）。此外，在1999年后，Landsat系列卫星双星同时运行（TM和ETM+，ETM+和OLI）也使得对地观测的时间分辨率由16 d提高为8 d（Jones等，2013）。然而，海岸带云雨天气频发，加之ETM+的条带现象，导致特定时期收集足够的无云覆盖影像仍较为困难。因此，研究尝试收集全部影像，通过云掩膜数据（Zhu和Woodcock，2012）逐像元甄别每景影像中无云覆盖的有效信息，构建一种像元级时间序列。在此基础上，探讨像元级时间序列方式对盐沼植被精细识别的适用性和稳定性，以期服务于海岸带盐沼植被长时期、大范围动态监测工作。

译

2　研究区与数据源

2.1　研究区

研究区来自长三角典型滨海湿地区域，包括江苏省丹顶鹤自然保护区、上海市九段沙湿地以及浙江省杭州湾南岸湿地3块。

译

丹顶鹤自然保护区（33°30′N—33°39′N，120°30′E—120°41′E）位于江苏省盐城市斗龙港与新洋港之间海岸（图1），被认为是中国保留较为完好的盐沼湿地之一。1194年—1855年古黄河在江苏入海，为该区域带来了大量的沉积物，现今形成了宽广的淤泥质海岸。该区域本土盐沼植被主要包括白茅、芦苇、碱蓬等。外来物种互花米草自1979年被引入后迅速蔓延成为该区域又一主要盐沼植被类型（

孙贤斌和刘红玉，2010；左平等，2012）。

译

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图1 研究区地理位置及其盐沼植被样本分布

Fig. 1 Distribution of study sites and salt marsh vegetation samples

九段沙湿地（31°03′N—31°17′N，121°46′E—122°15′E）位于长江河口外南北两槽中（图1），由长江入海携带的泥沙不断堆积而迅速发育扩大。该区域的本土盐沼植被主要包括芦苇和海三棱藨草（

田波等，2008）。1990年代后上海市开展生态工程，在九段沙湿地栽种互花米草，而后互花米草快速扩张与本土物种激烈竞争，取代部分海三棱藨草和芦苇（黄华梅等，2007）。

译

杭州湾南岸湿地（29°91′N—30°45′N，121°4′E—121°18′E）位于浙江省宁波市北岸（图1），属于中国八大盐碱湿地之一。该区域地处河流和海洋的交汇区，持续的沉积物输入使得潮间带发育优良，其上广泛分布着芦苇、海三棱藨草和互花米草等盐沼植被（

李侠等，2007）。此外，杭州湾南岸湿地滩涂围垦频发，滩涂围垦导致盐沼植被群落结构和景观处于不断变化之中。

译

2.2　数据集

研究使用的遥感影像数据包括Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI，通过美国地质调查局USGS EarthExplorer网站（https://earthexplorer.usgs.gov/［2022-09-08］）下载。我们下载覆盖3块研究区2018年和2019年全部Landsat Collection 2 Level-2（C2L2）影像产品共计271景，其中，丹顶鹤自然保护区（119/37）91景（2018年45景，2019年46景），九段沙湿地（118/38）90景（2018年45景，2019年45景），杭州湾湿地（118/39）90景（2018年45景，2019年45景）。C2L2影像产品提供了经过几何校正、辐射定标、大气校正等预处理后的地表反射率数据，同时提供了质量评估QA（Quality Assessment）波段可用于逐像元评估成像质量状况。在研究中，2018年的影像产品主要用于建立时间序列分类方法，进行盐沼植被分类和精度验证；2019年的影像产品主要用于分类方法稳定性和可移植性评估。

译

研究使用的样本数据通过野外实测、无人机遥测和Google Earth目视解译3种方法获得，共计1493个（

Sun等，2021）。野外实测于2018年4月6日至11月29日开展，总共调研15次（3个研究区各5次），主要调查盐沼植被分布，选取对应地面范围超过60 m×60 m的、单一植被类型覆盖的样本区域记录，共获取实测样本点166个。在实地调查的同时（2018年4月6日至11月29日）进行无人机遥测，以获得抵近困难地区盐沼植被分布信息，利用大疆无人机（型号：DJI M600），在航高50 m的条件下获得样本点369个。由于野外实测和无人机遥测收集的样本有限，研究另通过Google Earth目视解译获取额外样本。研究共选取4景Google Earth历史快视图——2018年5月4日位于丹顶鹤自然保护区，2018年4月30日—7月13日位于九段沙湿地，2018年3月13日位于杭州湾南岸湿地，共解译样本点958个。以上样本通过ArcGIS软件中Random Points工具随机生成，在样本解译过程中，除了盐沼植被外，加入了滩涂和水体样本以保证后续盐沼植被分类体系完整。最终，研究获取丹顶鹤自然保护区样本595个、九段沙湿地样本444个、杭州湾南岸湿地样本454个（图1）。各区域的样本点均分，一半用于模型训练，一半用于模型测试（图1）。

译

3　研究方法

研究区内不同类型盐沼植被具有明显的物候差异，例如，芦苇的生长期更早，互花米草的衰亡期更晚，海三棱藨草的物候峰值更低等，相关内容已在前期研究中详细论述（

Sun等，2016，2020；刘瑞清等，2021）。本研究更加关注如何充分利用可用影像信息，构建像元级的时间序列的盐沼植被分类模型，总体思路如图2所示。首先，相对定标多源影像，减少地表反射率差异，为高质量构建时间序列奠定基础；其次，逐影像筛选可用像元，构建像元级时间序列模型，保证时间序列观测数量；最后，构建XGBoost分类模型，充分应对像元级时间序列稀疏、不对等的特性，获取盐沼植被空间分布。

译

图2 基于Landsat像元级时间序列盐沼植被分类流程

Fig. 2 Flow chart of salt marsh classification mapping using the pixel-level based time-series constructed by Landsat imagery

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3.1　多源影像相对定标

Landsat 8 OLI在大气校准与信噪比方面的改进、在辐射分辨率与光谱波段配置方面的优化，使其与Landsat 7 ETM+存在一定差异。因此，研究参照

Roy等（2016）提出的波段相对定标参数，将ETM+地表反射率与OLI地表反射率配准。为了规避春秋两季植被物候快速变化的影响，Roy等选取了位于夏冬两季的、时间间隔仅为1 d的Landsat 8 OLI和Landsat 7 ETM+影像对，采用普通最小二乘回归法建立了该定标模型。由于该定标模型效果好、鲁棒性高的特点，近些年在多源Landsat影像定标工作中已被广泛应用（Liu等，2020；Reiche等，2018；Zhu，2017）。

译

3.2　像元级时间序列构建

研究采用

Jiang等（2008）提出的基于红光和近红波段的EVI指数计算方法，即EVI2（Enhanced Vegetation Index 2）。相较于常用的归一化差异植被指数NDVI，EVI2充分考虑了大气噪声、土壤背景、数值饱和等问题，能够更好地反映出盐沼植被生长状况的差异。基于相对定标后的Landsat影像产品，EVI2计算公式如式（1）所示：

译

$E V I 2 = 2.5 \frac{ρ_{n i r} - ρ_{r e d}}{ρ_{n i r} + 2.4 ρ_{r e d} + 1}$

(1)

式中， $ρ$ _nir和 $ρ$ _red分别为近红外波段和红光波段的地表反射率。

研究利用QA波段筛选EVI2影像中的有效像元。QA波段像元与影像数据像元一一对应，每一像元用2字节16位详尽表示对应影像数据像元成像时的地表、大气和传感器状况。由于原始QA波段信息记录较为复杂，研究利用USGS提供的Quality Assessment Tool工具（

Jones等，2013）对原始QA波段解码，直观表达成像质量情况。解码后的QA波段以整型数值0—5分别对应填充、清晰、水体、云、雪和云阴影情况。研究将数值对应3—5的EVI2像元剔除，规避云（雪）覆盖的影响；考虑到填充像元多对应Landsat 7 ETM+条带区域，研究也将数值对应0的EVI2像元剔除。即仅将解码后QA波段数值对应为1和2的EVI2像元视为有效观测予以保留。

译

在此基础上，按照影像成像时间先后顺序将EVI2影像排序构建像元级时间序列。相比于影像级时间序列，研究提出的像元级时间序列显著提高了有效观测数量（图3）。例如，在2018年构建的像元级时间序列中，丹顶鹤自然保护区、九段沙湿地和杭州湾南岸湿地的平均有效观测数量为18.7次、15.0次和11.4次，2—3倍多于影像级时间序列（8次、5次和5次）（图3）。更为重要地是，像元级时间序列中有效观测数量的季节性分布较为均衡，而不像影像级时间序列中有效观测数量季节性波动巨大，这也有利于保证像元级时间序列应用的稳定性。需要注意的是，尽管像元级时间序列提高了有效观测数量，但是各个研究区平均有效观测数量仍明显少于总体观测数量（365/8≈45次）的一半（尤其是杭州湾南岸湿地仅为总体观测数量的1/4），即像元级时间序列是稀疏的。此外，由于海岸带区域云雨覆盖和潮水淹没的随机性，导致像元级影像时间序列像元间的有效观测分布不对应，数量也不相等，即像元级时间序列存在非对等性。这种稀疏、非对等的像元级时间序列对后续的分类算法提出了较高要求。

译

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图3 2018年基于像元级时间序列的有效观测空间分布及其按季度统计的有效观测数量

Fig. 3 Spatial distribution and seasonal statistics of the number of the valid observations from pixel-level based time-series in 2018

3.3　XGBoost分类

研究利用XGBoost（极限梯度提升）算法进行像元级时间序列分类。XGBoost算法由

Chen和Guestrin（2016）提出，本质为梯度提升决策树，利用贪婪算法与近似算法确定树模型。具体来说，在XGBoost算法建树时，首先计算真实值和预测值的差值——残差值（Residuals）。在此过程中，真实值已知，预测值则由XGBoost算法通过遍历样本优化给定。依据不同分割点的残差值测算每个根节点与其所含叶子节点的相似度（Similarity Scores），以各叶子节点相似度之和与该根节点相似度的差异定义收益值（Gain）。最终，XGBoost算法以收益最大的分割点建立叶子节点，以此迭代进行模型树生长。由于具备运算高效、灵活性强、预测精准、便于并行计算等特点，近些年XGBoost算法在地理信息挖掘、图像模式识别领域得到广泛应用（Liang等，2022；Tian等，2022）。

译

XGBoost算法的突出优点是针对样本数据缺失现象开发的稀疏感知分裂查找算法。在训练阶段，在确定某一特征最佳分裂点时，XGBoost算法将数据完整与数据缺失记录分离，首先遍历对应特征数据完整的样本，保证分裂准确并减少计算开销。对于数据完整的样本，算法将数值大小进行顺序排列，将相邻顺序数值的均值作为不同分割点，并将数据完整样本的残差值分别放至根节点左右两侧叶子节点中。在此基础上，由于XGBoost算法的初始类型预测值已知，缺失数据类型真实值已知，可得到缺失数据样本的残差值。进一步，将缺失数据样本的残差值分别放入左右两侧叶子节点中，计算不同分割点下，左右叶子节点获得的最大收益，选取收益最大时分割点并确定对应特征缺失数据时的默认方向（图4）。在预测阶段，对于某一特征数据缺失样本，若对应特征在训练阶段出现缺失值，则按照训练阶段确定的默认分配方向进行划分；若对应特征在训练阶段没有出现缺失值，则将其划分到左子树方向（XGBoost算法默认值），以此解决样本数据缺失问题。XGBoost算法有效解决了常规距离度量算法（如K邻近、支持向量机）难以用于缺失值分类的问题（

Song和Yu，2021；Xi等，2018；Zhang等，2020）；同时，相比于采用中位数替换（或加权替换）方式处理缺失值的随机森林算法，XGBoost算法预测准确且运算高效（Van Beijma等，2014）。

译

图4 XGBoost算法处理缺失数据策略

Fig. 4 The process of XGBoost algorithm dealing with missing data

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研究调用Python中的XGBoost程序包实现像元级时间序列盐沼植被分类。具体参数设定如下：分类模型为归一化指数函数（softmax），分类数为各个区域的分类数量，建树迭代步长（eta）为0.1，随机采样的比例为0.5%—50%的样本数据用于训练，剩下50%的样本数据用于精度验证。考虑到不同采样对分类结果的影响，研究重复随机采样100次，以分类精度与100次随机采样平均精度接近的分类模型计算混淆矩阵，以公正评估分类结果。除此之外，其他参数（如gamma、max_depth、subsample、colsample_bytree）均参考文档的默认值设置。

译

4　结果

4.1　定标效果分析

研究选取了冬季（12月—次年2月）成像时间相差8 d的无云覆盖Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI影像对，比较定标前后影像对的各个波段（蓝光、绿光、红光、近红外、短波红外1和短波红外2）和EVI2在各类盐沼植被样本上（若样本落入Landsat 7 ETM+条带中则剔除不予统计）的差异。研究认为在冬季盐沼植被多已衰老枯萎，在8 d内影像对各个波段和EVI2的数值差异应该尽可能小，以此度量多源影像定标效果。图5展示了在每一个波段（包括EVI2指数在内共7个）各盐沼植被的波段反射率差异。对于互花米草、碱蓬、芦苇和海三棱藨草，定标后所有波段的平均绝对值差异都有所减小（图5），尤其在近红外波段：互花米草、碱蓬、芦苇、海三棱藨草的平均绝对值差异分别减小了0.78×10^-2、1.43×10^-2、1.3×10^-2、0.56×10^-2（图5）。对于白茅，定标后在蓝光、近红外、短波红外1和短波红外2波段的平均绝对值差异减小（平均减小0.68×10^-2），但在绿光和红光波段的平均绝对值差异增大（图5）。进一步分析发现，在影像对中白茅集中分布的位置出现了QA波段检测出错的薄云，可能是导致定标前后平均绝对值差异波动的原因。尽管如此，在用于像元级时间序列构建EVI2上，各类盐沼植被定标后的平均绝对值差异下降明显——芦苇减小了0.032，海三棱藨草减小了0.024，白茅减小了0.021，互花米草与碱蓬均减小了0.016（图5）。这表明了，进行Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI定标较为必要，能够保证Landsat系列数据构建的时间序列在数值上接近、可比。

译

图5 相对定标前后各个波段和EVI2指数在盐沼植被上差异比较

Fig. 5 Comparison of the differences on each spectral band and EVI2 for salt marsh vegetation before and after inter-calibration

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4.2　分类结果与精度评价

2018年基于像元级时间序列盐沼植被分类结果如图6所示。目视观察发现，分类结果与样本数据较为一致，并且分类结果展现的盐沼植被分布的与其生态位理论高度吻合，表现出由陆向海的芦苇（茅草）—碱蓬—互花米草—海三棱藨草地带分布特征（图6（a）Ⅰ、6（b）Ⅰ、6（c）Ⅰ）。定量来看，研究区总体精度平均为81.50%，Kappa系数平均为0.758（表1）。丹顶鹤自然保护区分类精度最高（总体精度为83.22%，Kappa系数为0.782，表1）；九段沙湿地其次（总体精度为81.53%，Kappa系数为0.754，表2）；杭州湾南岸湿地最低（总体精度为79.74%，Kappa系数为0.738，表3）。

译

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图6 基于像元级时间序列2018年盐沼植被分类结果

Fig. 6 Classification mapping of salt marsh vegetation in 2018 using pixel-level based time-series method

表1 丹顶鹤自然保护区混淆矩阵及精度

Table 1 Confusion matrix and accuracy analysis of Red-crowned Crane Nature Reserve

	互花米草	碱蓬	芦苇	白茅	滩涂	水体	使用者精度/%
互花米草	77	2	0	0	1	0	96.25
碱蓬	3	54	6	2	1	0	81.82
芦苇	1	10	74	3	1	4	79.57
白茅	0	0	1	15	0	0	93.75
滩涂	1	4	2	0	10	1	55.56
水体	4	2	1	0	0	18	72.00
生产者精度/%	89.53	75.00	88.10	75.00	76.92	78.26
总体精度=83.22%，Kappa系数=0.782

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表2 九段沙湿地混淆矩阵及精度

Table 2 Confusion matrix and accuracy analysis of Jiuduansha Wetland

	互花米草	芦苇	海三棱藨草	滩涂	水体	使用者精度/%
互花米草	72	1	5	1	1	90.00
芦苇	2	44	2	5	5	75.86
海三棱藨草	4	0	42	0	1	89.36
滩涂	0	4	0	13	6	56.52
水体	0	1	1	2	10	71.43
生产者精度/%	92.31	88.00	84.00	61.90	43.48
总体精度=81.53%，Kappa系数=0.754

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表3 杭州湾南岸湿地混淆矩阵及精度

Table 3 Confusion matrix and accuracy analysis of Southern Coastal Wetland Hangzhou Bay

	互花米草	芦苇	海三棱藨草	滩涂	水体	使用者精度/%
互花米草	36	1	6	0	1	81.82
芦苇	4	53	1	6	0	82.81
海三棱藨草	11	1	53	4	1	75.71
滩涂	0	4	0	20	3	74.07
水体	0	0	0	3	19	86.36
生产者精度/%	70.59	89.83	88.33	60.61	79.17
总体精度=79.74%，Kappa系数=0.738

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具体到各类盐沼植被，互花米草分类效果较好（图6（a）Ⅱ、（a）Ⅲ、（b）Ⅱ、（b）Ⅲ、（c）Ⅱ、（c）Ⅲ），除杭州湾南岸湿地外，在各个研究区的生产者精度和使用者精度均接近90%以上，平均精度（生产者和使用者精度均值）可达86.75%。其次是海三棱藨草（图6（b）Ⅱ、（b）Ⅲ、（c）Ⅱ、（c）Ⅲ），除在杭州湾南岸湿地的使用者精度较低（表3）以外，生产者精度和使用者精度也维持在80%以上，平均精度可达84.35%。尽管芦苇的平均精度也较高（84.03%），但生产者与使用者精度波动较大，出现高值低值交替情况（表1）。这是由于芦苇在各个研究区与不同地物存在混淆——在丹顶鹤自然保护区，与碱蓬和水体混淆（图6（a）Ⅳ）导致了较低使用者精度（79.57%）；在九段沙湿地，与滩涂和水体混淆（图6（b）Ⅳ、（b）Ⅴ）导致了较低生产者精度（75.86%）。类似情况也出现在茅草和碱蓬上（图6（a）Ⅴ）导致两者精度低、波动大（表1）。总体上，对于各类盐沼植被，平均精度均在83.58%，说明基于像元级时间序列分类效果较好。需要注意地是，分类中的生产者精度和使用者精度的低值往往来源于滩涂和水体，例如，九段沙湿地水体的生产者精度仅为43.48%，滩涂的使用者精度仅为56.52%（表2）。若将滩涂和水体因素排除，盐沼植被分类的总体平均精度有望进一步提高88.70%。

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4.3　分类稳定性分析

研究将像元级时间序列分类方法用于2019年的Landsat影像，对比总体精度差异以检验方法的稳定性。我们采用的分类算法、样本点位置与2018年保持一致，但在2019年样本点的盐沼植被类型通过结合Google Earth高清历史快视图校验，重新标注类型发生变化的样本点。在100次随机重复实验中，每次将相同训练和验证样本选择方案用于2018年和2019年盐沼植被分类和总体精度计算，统计两年分类精度差异的分布。同时，研究利用相同样本选择方案分类两年同一月份的无云Landsat影像，比较单一时相分类方法与像元级时间序列分类方法的精度与稳定性（图7）。

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图7 基于像元级时间序列与基于单景影像的分类精度与稳定性对比

Fig. 7 Comparison on accuracy and stability between pixel-level time-series based classifications and single-phase based classifications

在丹顶鹤自然保护区，5组单一时相分类方法的绝对差异均值介于2.50%—9.83%，均高于像元级时间序列分类方法的绝对差异均值2.43%（图7）。同时，像元级时间序列分类（2018年、2019年）平均总体精度达到82.36%，相比单一时相分类平均精度（介于66.54%—72.12%）提升明显。在九段沙湿地，像元级时间序列分类方法的绝对差异均值为3.88%，除了略高于1月份的单一时相分类方法的绝对差异均值（2.51%）外，均低于其他月份的绝对差异均值（图7）。1月份的单一时相分类方法的绝对差异均值较小主要由于成像时间位于冬季且较为接近（仅为3 d）。然而，由于盐沼植被多已衰老枯萎，这一时期并不适合盐沼植被分类，平均总体精度仅为59.20%。类似情况也发生在杭州湾南岸湿地，像元级时间序列分类方法的绝对差异均值为3.58%，除略高于1月份外，均低于其他月份单一时相分类方法的绝对差异均值（图7）。总体上，像元级时间序列方法在2018年和2019年的分类绝对差异均值在3.88%以下，且波动变化较小，有望扩展应用于其他年份Landsat影像上，实现盐沼植被长时期动态监测。

译

5　讨论

5.1　分类结果误差来源

不同于单一时相分类方法，采用像元级时间序列方法的分类结果优劣往往受控于研究时期内分类对象的稳定性——若在研究时期内物种组成与分布较为稳定，则分类精度较高，反之精度较低。盐沼植被演替现象为像元级时间序列分类带来了困难。（1）不同盐沼植被交界处是分类错误的高发区。野外调查发现，由于芦苇与碱蓬的生态位接近，秋末部分芦苇种子落入碱蓬群落中并在次年春季陆续发芽生长。新生芦苇植被高度和植株覆盖度较低，导致像元级时间序列数值偏低，分类中易与碱蓬混淆（图6（a）Ⅳ）。（2）新增垦区内也是盐沼植被更替变化的多发区。新建海堤阻断了潮汐作用，致使堤内滩涂干涸，通过自然降雨和人工引渠等作用下底质脱盐，促使垦区盐沼植快速向潮上带甚至淡水植被转变（

Portnoy和Valiela，1997；Rozema等，1985）。这也是杭州湾南岸湿地垦区内盐沼植被混分严重的主要原因（图6（c）Ⅳ、（b）Ⅴ）。（3）形态多变的潮沟系统亦为盐沼植被分类增加了难度。潮沟系统的频繁摆动、旁向侵蚀等活动导致了潮沟及附近滩面极不稳定。由于潮沟频繁摆动，在前一次观测中盐沼植被可能在下一次观测中变为滩涂或海水。另外，潮沟周围多出现盐沼植被与滩涂、海水组成的混合像元，使得潮沟周边区域成为像元级时间序列分类的困难区域。研究中的滩涂和海水样本多选取潮沟周边区域，因而导致了滩涂和水体分类精度较低（表1）。

译

5.2　有效观测对分类结果的影响

纬度差异往往伴随着气候差异，进而影响有遥感观测的数量和分布。相较于中国北方沿海区域，中国南方海岸夏秋两季云雨天气更为频繁，而夏秋两季又被认为是能够体现盐沼植被生长状态差异的重要季节（

Li等，2010；Liu等，2013；Xiao等，2018）。若仅采用无云影像进行时间序列构建，在3块研究区都将会缺失重要季节（丹顶鹤自然保护区：夏季；九段沙和杭州湾南岸湿地：秋季；图3），从而使得分类精度难以保证。利用像元级时间序列方法在很大程度上弥补了这一问题，使得夏秋两季的有效观测数量得以保证。但从全年来看，像元级时间序列在2018年的有效观测数量仍表现出由北至南逐渐减小的趋势，由18.7次下降到15.0次，再降至11.4次。与之对应地，基于像元级时间序列方法的盐沼植被分类精度和稳定性由北至南也在不断减小——总体精度由83.22%下降至79.74%（表1），精度差异也存在1%左右的差距（图7）。可见，对于像元级时间序列而言，保证一定数量的有效观测仍然具有意义，这也说明了研究通过多源Landsat影像定标协同提升有效观测数量的必要性。对比丹顶鹤自然保护区和杭州湾南岸湿地，尽管有效观测数量下降明显（7.3次），但分类总体精度却降幅不大（3.48%），说明杭州湾南岸湿地的有效观测数量能够满足像元级时间序列方法。随着有效观测数量继续降低，研究认为可能存在使得分类总体精度陡然下降的临界点。发现有效观测数量的临界点，以此判断某一区域或时期是否具备利用像元级时间序列进行盐沼植被分类的条件，可以作为后续研究的方向。

译

6　结论

本研究以长三角典型湿地区域为例，通过对多源Landsat影像进行反射率定标配准，构建了Landsat影像的像元级时间序列，并精细分类研究区的5种盐沼植被，所得结论如下：（1）通过相对定标耦合多源遥感影像有效减小了不同传感器间的差异，对于用于构建时间序列的植被指数EVI2尤为明显。（2）XGBoost决策树分类算法，可有效应对由于云雨与条带影响形成的稀疏、不对称时间序列数据，能够保证像元级时间序列在盐沼植被分类精度。（3）像元级时间序列方法年际分类精度波动较小、稳定性较高，有望应用于海岸带植被动态变化监测中。在后续研究中，我们将验证像元级时间序列盐沼植被分类方法移植到其他数据（Sentienl-2、HJ等）和应用于长时期动态监测的可行性，以期更好服务于多源遥感数据的滨海湿地变化监测中。

译

参考文献（References）

Ai J Q, Gao W, Gao Z Q, Shi R H and Zhang C. 2017. Phenology-based Spartina alterniflora mapping in coastal wetland of the Yangtze Estuary using time series of GaoFen satellite no. 1 wide field of view imagery. Journal of Applied Remote Sensing, 11(2): 026020 [DOI: 10.1117/1.JRS.11.026020] [百度学术]

Chen G, Zhong C R, Li M Y, Yu Z, Liu X Y and Jia M M. 2022. Disturbance of mangrove forests in Guangxi Beilun Estuary during 1990-2020. National Remote Sensing Bulletin, 26(6): 1112-1120 [百度学术]

陈高, 钟才荣, 李明玉, 余洲, 刘心雨, 贾明明. 2022. 1990年—2020年广西北仑河口红树林扰动研究. 遥感学报, 26(6): 1112-1120 [DOI: 10.11834/jrs.20221579] [百度学术]

Chen T Q and Guestrin C. 2016. XGBoost: a scalable tree boosting system//Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. San Francisco: ACM: 785-794 [DOI: 10.1145/2939672.2939785] [百度学术]

Cheng Q, Chen Y F, Li S D and Xu J F. 2016. Research on plant species diversity in estuarine wetland of Hangzhou bay based on the GF-1 satellite and in situ data. Journal of Natural Resources, 31(11): 1938-1948 [百度学术]

程乾, 陈奕霏, 李顺达, 徐俊锋. 2016. 基于高分1号卫星和地面实测数据的杭州湾河口湿地植物物种多样性研究. 自然资源学报, 31(11): 1938-1948 [DOI: 10.11849/zrzyxb.20160056] [百度学术]

Hou X Y and Xu X L. 2011. Spatial patterns of land use in coastal zones of China in the early 21st century. Geographical Research, 30(8): 1370-1379 [百度学术]

侯西勇, 徐新良. 2011. 21世纪初中国海岸带土地利用空间格局特征. 地理研究, 30(8): 1370-1379 [DOI: 10.11821/yj2011080003] [百度学术]

Hou X Y, Zhang H, Li D, Hou W and Song Y. 2018. Development trend, environmental and ecological impacts, and policy recommendations for Bohai Sea reclamation. Acta Ecologica Sinica, 38(9): 3311-3319 [百度学术]

侯西勇, 张华, 李东, 侯婉, 宋洋. 2018. 渤海围填海发展趋势、环境与生态影响及政策建议. 生态学报, 38(9): 3311-3319 [DOI: 10.5846/stxb201706261145] [百度学术]

Hu Y K, Tian B, Yuan L, Li X Z, Huang Y, Shi R H, Jiang X Y, Wang L H and Sun C. 2021. Mapping coastal salt marshes in China using time series of Sentinel-1 SAR. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 173: 122-134 [DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2021.01.003] [百度学术]

Huang H M, Zhang L Q and Yuan L. 2007. The spatio-temporal dynamics of salt marsh vegetation for Chongming Dongtan National Nature Reserve, Shanghai. Acta Ecologica Sinica, 27(10): 4166-4172 [百度学术]

黄华梅, 张利权, 袁琳. 2007. 崇明东滩自然保护区盐沼植被的时空动态. 生态学报, 27(10): 4166-4172 [DOI: 10.3321/j.issn:1000-0933.2007.10.025] [百度学术]

Jiang Z, Huete A R, Didan K and Miura T. 2008. Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band. Remote sensing of Environment, 112(10): 3833-3845 [DOI: 10.1016/j.rse.2008.06.006] [百度学术]

Jones J W, Starbuck M J and Jenkerson C B. 2013. Landsat Surface Reflectance Quality Assurance Extraction (version 1.7). US Geological Survey [百度学术]

Li F X, Ding D D, Chen Z J, Chen H H, Shen T, Wu Q L and Zhang C Y. 2020. Change of sea reclamation and the sea-use management policy system in China. Marine Policy, 115: 103861 [DOI: 10.1016/j.marpol.2020.103861] [百度学术]

Li H Y, Jia M M, Zhang R, Ren Y X and Wen X. 2019. Incorporating the plant phenological trajectory into mangrove species mapping with dense time series Sentinel-2 imagery and the Google Earth Engine platform. Remote Sensing, 11(21): 2479 [DOI: 10.3390/rs11212479] [百度学术]

Li J, Gao S and Li Y. 2006. Spatial and temporal variations in salt-marsh vegetation in Wanggang area, Jiangsu coast, based upon TM imagery analysis. Marine Sciences, 30(5): 52-57 [百度学术]

李婧, 高抒, 李炎. 2006. 江苏海岸王港地区盐沼植被变化的tm图像分析. 海洋科学, 30(5): 52-57 [DOI: 10.3969/j.issn.1000-3096.2006.05.011] [百度学术]

Li J, Gao S and Wang Y P. 2010. Invading cord grass vegetation changes analyzed from Landsat-TM imageries: a case study from the Wanggang area, Jiangsu coast, eastern China. Acta Oceanologica Sinica, 29(3): 26-37 [DOI: 10.1007/s13131-010-0034-y] [百度学术]

Li J L. 2006. Research on the seasonal dynamics of zonal vegetation in the coastal area using MODIS-NDVI/EVI——a case study of Spartina alterniflora marsh on the Jiangsu coast. Marine Science Bulletin, 25(6): 91-96 [百度学术]

李加林. 2006. 基于MODIS的沿海带状植被NDVI/EVI季节变化研究——以江苏沿海互花米草盐沼为例. 海洋通报, 25(6): 91-96 [DOI: 10.3969/j.issn.1001-6392.2006.06.013] [百度学术]

Li Q Q, Lu Y, Hu S B, Hu Z W, Li H Z, Liu P, Shi T Z, Wang C S, Wang J J and Wu G F. 2016. Review of remotely sensed geo-environmental monitoring of coastal zones. Journal of Remote Sensing, 20(5): 1216-1229 [百度学术]

李清泉, 卢艺, 胡水波, 胡忠文, 李洪忠, 刘鹏, 石铁柱, 汪驰升, 王俊杰, 邬国锋. 2016. 海岸带地理环境遥感监测综述. 遥感学报, 20(5): 1216-1229 [DOI: 10.11834/jrs.20166168] [百度学术]

Li X, Yu M J, Shen J H, Hu R Y and Li M H. 2007. Effects of soil Na content on plant diversity and dominance in the wetland of the Hangzhou Bay. Acta Ecologica Sinica, 27(11): 4603-4611 [百度学术]

李侠, 于明坚, 慎佳泓, 胡仁勇, 李铭红. 2007. 杭州湾滩涂Na元素含量对植物多样性和优势度的影响. 生态学报, 27(11): 4603-4611 [DOI: 10.3321/j.issn:1000-0933.2007.11.028] [百度学术]

Li Z, Guo X D, Gu C, Yao K, Lyu C Y and Zhang L L. 2016. Spectral absorption characteristic parameters in inversing FAPAR of natural grassland. Journal of Remote Sensing, 20(2): 290-302 [百度学术]

李喆, 郭旭东, 古春, 姚阔, 吕春艳, 张路路. 2016. 高光谱吸收特征参数反演草地光合有效辐射吸收率. 遥感学报, 20(2): 290-302 [DOI: 10.11834/jrs.20165174] [百度学术]

Liang T C, Liang S L, Zou L Q, Sun L, Li B, Lin H, He T and Tian F. 2022. Estimation of aerosol optical depth at 30 m resolution using landsat imagery and machine learning. Remote Sensing, 14(5): 1053 [DOI: 10.3390/rs14051053] [百度学术]

Liu L, Xiao X M, Qin Y W, Wang J, Xu X L, Hu Y M and Qiao Z. 2020. Mapping cropping intensity in China using time series Landsat and Sentinel-2 images and Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 239: 111624 [DOI: 10.1016/j.rse.2019.111624] [百度学术]

Liu R Q, Li J L, Sun C, Sun W W, Cao L D and Tian P. 2021. Classification of Yancheng coastal wetland vegetation based on vegetation phenological characteristics derived from Sentinel-2 time-series. Acta Geographica Sinica, 76(7): 1680-1692 [百度学术]

刘瑞清, 李加林, 孙超, 孙伟伟, 曹罗丹, 田鹏. 2021. 基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类. 地理学报, 76(7): 1680-1692 [DOI: 10.11821/dlxb202107008] [百度学术]

Liu Y X, Li M C, Mao L, Cheng L and Chen K F. 2013. Seasonal pattern of tidal-flat topography along the Jiangsu middle coast, China, using HJ-1 optical images. Wetlands, 33(5): 871-886 [DOI: 10.1007/s13157-013-0445-6] [百度学术]

Mao D H, Wang Z M, Luo L, Ren C Y and Jia M M. 2016. Monitoring the evolution of wetland ecosystem pattern in northeast China from 1990 to 2013 based on remote sensing. Journal of Natural Resources, 31(8): 1253-1263 [百度学术]

毛德华, 王宗明, 罗玲, 任春颖, 贾明明. 2016. 1990-2013年中国东北地区湿地生态系统格局演变遥感监测分析. 自然资源学报, 31(8): 1253-1263 [DOI: 10.11849/zrzyxb.20151005] [百度学术]

Minello T J, Rozas L P and Baker R. 2012. Geographic variability in salt marsh flooding patterns may affect nursery value for fishery species. Estuaries and Coasts, 35(2): 501-514 [DOI: 10.1007/s12237-011-9463-x] [百度学术]

Niu Z G, Zhang H Y, Wang X W, Yao W B, Zhou D M, Zhao K Y, Zhao H, Li N N, Huang H B, Li C C, Yang J, Liu C X, Liu S, Wang L, Li Z, Yang Z Z, Qiao F, Zheng Y M, Chen Y L, Sheng Y W, Gao X H, Zhu W H, Wang W Q, Wang H, Weng Y L, Zhuang D F, Liu J Y, Luo Z C, Cheng X, Guo Z Q and Gong P. 2012. Mapping wetland changes in China between 1978 and 2008. Chinese Science Bulletin, 57(22): 2813-2823 [百度学术]

牛振国, 张海英, 王显威, 姚文博, 周德民, 赵魁义, 赵惠, 李娜娜, 黄华兵, 李丛丛, 杨军, 柳彩霞, 刘爽, 王琳, 李展, 杨镇钟, 乔飞, 郑姚闽, 陈炎磊, 盛永伟, 高小红, 朱卫红, 王文卿, 王红, 翁永玲, 庄大方, 刘纪远, 罗志才, 程晓, 郭子琪, 宫鹏. 2012. 1978~2008年中国湿地类型变化. 科学通报, 57(16): 1400-1411 [DOI: 10.1007/s11434-012-5093-3] [百度学术]

Portnoy J W and Valiela I. 1997. Short-term effects of salinity reduction and drainage on salt-marsh biogeochemical cycling and Spartina (cordgrass) production. Estuaries, 20(3): 569-578 [DOI: 10.2307/1352615] [百度学术]

Reiche J, Hamunyela E, Verbesselt J, Hoekman D and Herold M. 2018. Improving near-real time deforestation monitoring in tropical dry forests by combining dense Sentinel-1 time series with Landsat and ALOS-2 PALSAR-2. Remote Sensing of Environment, 204: 147-161 [DOI: 10.1016/j.rse.2017.10.034] [百度学术]

Ren G B, Zhang J and Ma Y. 2015. Spectral discrimination and separable feature lookup table of typical vegetation species in Yellow River Delta wetland. Marine Environmental Science, 34(3): 420-426 [百度学术]

任广波, 张杰, 马毅. 2015. 黄河三角洲典型植被地物光谱特征分析与可分性查找表. 海洋环境科学, 34(3): 420-426 [DOI: 10.13634/j.cnki.mes.2015.03.017] [百度学术]

Roy D P, Kovalskyy V, Zhang H K, Vermote E F, Yan L, Kumar S S and Egorov A. 2016. Characterization of Landsat-7 to Landsat-8 reflective wavelength and normalized difference vegetation index continuity. Remote sensing of Environment, 185: 57-70 [DOI: 10.1016/j.rse.2015.12.024] [百度学术]

Rozema J, Bijwaard P, Prast G and Broekman R. 1985. Ecophysiological adaptations of coastal halophytes from foredunes and salt marshes. Vegetatio, 62(1): 499-521 [DOI: 10.1007/BF00044777] [百度学术]

Song J and Yu C B. 2021. Missing value imputation using XGboost for label-free mass spectrometry-based proteomics data. BioRxiv [DOI: 10.1101/2021.04.08.438945] [百度学术]

Sun C, Li J L, Cao L D, Liu Y C, Jin S and Zhao B X. 2020. Evaluation of vegetation Index-Based curve fitting models for accurate classification of salt marsh vegetation using sentinel-2 Time-Series. Sensors, 20(19): 5551 [DOI: 10.3390/s20195551] [百度学术]

Sun C, Li J L, Liu Y X, Liu Y C and Liu R Q. 2021. Plant species classification in salt marshes using phenological parameters derived from Sentinel-2 pixel-differential time-series. Remote Sensing of Environment, 256: 112320 [DOI: 10.1016/j.rse.2021.112320] [百度学术]

Sun C, Liu Y X, Li M C, Zhao S S and Zhou M X. 2015. Spatiotemporal evolution of salt marsh and influential analysis of reclamation of Jiangsu middle coast in recent 25 years. Journal of Natural Resources, 30(9): 1486-1498 [百度学术]

孙超, 刘永学, 李满春, 赵赛帅, 周旻曦. 2015. 近25a来江苏中部沿海盐沼分布时空演变及围垦影响分析. 自然资源学报, 30(9): 1486-1498 [DOI: 10.11849/zrzyxb.2015.09.006] [百度学术]

Sun C, Liu Y X, Zhao S S, Zhou M X, Yang Y H and Li F X. 2016. Classification mapping and species identification of salt marshes based on a short-time interval NDVI time-series from HJ-1 optical imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 45: 27-41 [DOI: 10.1016/j.jag.2015.10.008] [百度学术]

Sun X B and Liu H Y. 2010. Optimization of wetland landscape patterns based on ecological function evaluation: a case study on the coastal wetlands of Yancheng, Jiangsu Province. Acta Ecologica Sinica, 30(5): 1157-1166 [百度学术]

孙贤斌, 刘红玉. 2010. 基于生态功能评价的湿地景观格局优化及其效应——以江苏盐城海滨湿地为例. 生态学报, 30(5): 1157-1166 [百度学术]

Tian B, Zhou Y X, Zhang L Q, Ma Z J, Yang B and Tang C D. 2008. A GIS and remote sensing-based analysis of migratory bird habitat suitability for Chongming Dongtan Nature Reserve, Shanghai. Acta Ecologica Sinica, 28(7): 3049-3059 [百度学术]

田波, 周云轩, 张利权, 马志军, 杨波, 汤臣栋. 2008. 遥感与GIS支持下的崇明东滩迁徙鸟类生境适宜性分析. 生态学报, 28(7): 3049-3059 [百度学术]

Tian Y C, Zhang Q, Huang H, Huang Y J, Tao J, Zhou G Q, Zhang Y L, Yang Y W and Lin J L. 2022. Aboveground biomass of typical invasive mangroves and its distribution patterns using UAV-LiDAR data in a subtropical estuary: Maoling River estuary, Guangxi, China. Ecological Indicators, 136: 108694 [百度学术]

Van Beijma S, Comber A and Lamb A. 2014. Random forest classification of salt marsh vegetation habitats using quad-polarimetric airborne SAR, elevation and optical RS data. Remote Sensing of Environment, 149: 118-129 [DOI: 10.1016/j.rse.2014.04.010] [百度学术]

Wang Z M, Song K S, Liu D W, Zhang B, Zhang S Q, Li F, Ren C Y, Jin C, Yang T and Zhang C H. 2009. Process of Land Conversion from Marsh into Cropland in the Sanjiang Plain during 1954-2005. Wetland Science, 7(3): 208-217 [百度学术]

王宗明, 宋开山, 刘殿伟, 张柏, 张树清, 李方, 任春颖, 金翠, 杨婷, 张春华. 2009. 1954～2005年三江平原沼泽湿地农田化过程研究. 湿地科学, 7(3): 208-217 [DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.2009.03.013] [百度学术]

Xi Y, Zhuang X T, Wang X M, Nie R H and Zhao G S. 2018. A research and application based on gradient boosting decision tree//15th International Conference on Web Information Systems and Applications. Taiyuan: Springer: 15-26 [DOI: 10.1007/978-3-030-02934-0_2] [百度学术]

Xiao C W, Li P, Feng Z M and Wu X Y. 2018. Spatio-temporal differences in cloud cover of Landsat-8 OLI observations across China during 2013-2016. Journal of Geographical Sciences, 28(4): 429-444 [DOI: 10.1007/s11442-018-1482-0] [百度学术]

Zhang J, Li J R, Yang L and Li X. 2019. Current situation, problems and management countermeasures of coastal wetlands in China. Environment and Sustainable Development, 44(5): 127-129 [百度学术]

张健, 李佳芮, 杨璐, 李潇. 2019. 中国滨海湿地现状和问题及管理对策建议. 环境与可持续发展, 44(5): 127-129 [DOI: 10.19758/j.cnki.issn1673-288x.201905127] [百度学术]

Zhang X M, Yan C, Gao C, Malin B A and Chen Y. 2020. Predicting missing values in medical data via XGBoost regression. Journal of Healthcare Informatics Research, 4(4): 383-394 [DOI: 10.1007/s41666-020-00077-1] [百度学术]

Zhao B, Yan Y E, Guo H Q, He M M, Gu Y J and Li B. 2009. Monitoring rapid vegetation succession in estuarine wetland using time series MODIS-based indicators: an application in the Yangtze River Delta area. Ecological Indicators, 9(2): 346-356 [DOI: 10.1016/j.ecolind.2008.05.009] [百度学术]

Zhu Z. 2017. Change detection using landsat time series: a review of frequencies, preprocessing, algorithms, and applications. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 130: 370-384 [DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2017.06.013] [百度学术]

Zhu Z and Woodcock C E. 2012. Object-based cloud and cloud shadow detection in Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 118: 83-94 [DOI: 10.1016/j.rse.2011.10.028] [百度学术]

Zhu Z, Wulder M A, Roy D P, Woodcock C E, Hansen M C, Radeloff V C, Healey S P, Schaaf C, Hostert P, Strobl P, Pekel J F, Lymburner L, Pahlevan N and Scambos T A. 2019. Benefits of the free and open Landsat data policy. Remote Sensing of Environment, 224: 382-385 [DOI: 10.1016/j.rse.2019.02.016] [百度学术]

Zuo P, Li Y, Zhao S H, Zhou X, Teng H F and Chen H. 2012. Landscape changes of Jiangsu Yancheng coastal wetlands and their driving forces since 1976. Acta Oceanologica Sinica, 34(1): 101-108 [百度学术]

左平, 李云, 赵书河, 周鑫, 滕厚锋, 陈浩. 2012. 1976年以来江苏盐城滨海湿地景观变化及驱动力分析. 海洋学报, 34(1): 101-108 [百度学术]

Zuo P, Zhao S H, Liu C A, Wang C H and Liang Y B. 2012. Distribution of Spartina spp. along China’s coast. Ecological Engineering, 40: 160-166 [DOI: 10.1016/j.ecoleng.2011.12.014] [百度学术]

摘要

Abstract

Salt marshes are the world’s most valuable and vulnerable ecosystem. Thus

accurate and timely monitoring of the distribution of salt marsh vegetation is essential. With the accumulation of multi-source remote sensing imagery

the time-series method has increasingly become important for monitoring coastal areas. However

effectively constructing time series is still challenging as the number of available observations is relatively low owing to the frequent cloudy weather in the coastal areas. In this study

we coupled multi-sourced Landsat images and constructed a pixel-level time series with XGBoost. Based on this

the feasibility and stability of classifying salt marsh vegetation were tested using the three typical sites in the Yangtze River Delta. Results showed that (1) Inter-calibration for multi-sourced images was necessary for not only improving the availability of images but also reducing the spectral differences among sensors. (2) The performance of salt marsh vegetation classification based on the pixel-level time series was favorable

reflected by 81.50% as the mean overall accuracy and 0.755 as the Kappa coefficient. The classification results were excellent

particularly for the widely distributed

Suaeda salsa

and

Spartina alterniflora

in the Yangtze River Delta. (3) Compared with the single-phrase classifications

the pixel-level time series–based classifications were stable

evidenced by an inter-annual absolute mean error lower than 3.27%. Therefore

our proposed method is expected for dynamic monitoring of salt marsh vegetation

which facilitates managing coastal resources and implementing ecological conservation effectively of China’s coasts.

关键词

遥感分类盐沼植被Landsat影像像元级时间序列XGBoost长三角丹顶鹤自然保护区九段沙湿地杭州湾南岸湿地

Keywords

remote sensing classificationsalt marsh vegetationLandsatpixel-level time-seriesXGBoostYangtze River DeltaRed-crowned Crane Nature ReserveJiuduansha WetlandSouthern Coastal Wetland in Hangzhou Bay

references

Ai J Q, Gao W, Gao Z Q, Shi R H and Zhang C. 2017. Phenology-based Spartina alterniflora mapping in coastal wetland of the Yangtze Estuary using time series of GaoFen satellite no. 1 wide field of view imagery. Journal of Applied Remote Sensing, 11(2): 026020 [DOI: 10.1117/1.JRS.11.026020http://dx.doi.org/10.1117/1.JRS.11.026020]

Chen G, Zhong C R, Li M Y, Yu Z, Liu X Y and Jia M M. 2022. Disturbance of mangrove forests in Guangxi Beilun Estuary during 1990-2020. National Remote Sensing Bulletin, 26(6): 1112-1120

陈高, 钟才荣, 李明玉, 余洲, 刘心雨, 贾明明. 2022. 1990年—2020年广西北仑河口红树林扰动研究. 遥感学报, 26(6): 1112-1120 [DOI: 10.11834/jrs.20221579http://dx.doi.org/10.11834/jrs.20221579]

程乾, 陈奕霏, 李顺达, 徐俊锋. 2016. 基于高分1号卫星和地面实测数据的杭州湾河口湿地植物物种多样性研究. 自然资源学报, 31(11): 1938-1948 [DOI: 10.11849/zrzyxb.20160056http://dx.doi.org/10.11849/zrzyxb.20160056]

Hou X Y and Xu X L. 2011. Spatial patterns of land use in coastal zones of China in the early 21st century. Geographical Research, 30(8): 1370-1379

侯西勇, 徐新良. 2011. 21世纪初中国海岸带土地利用空间格局特征. 地理研究, 30(8): 1370-1379 [DOI: 10.11821/yj2011080003http://dx.doi.org/10.11821/yj2011080003]

Hou X Y, Zhang H, Li D, Hou W and Song Y. 2018. Development trend, environmental and ecological impacts, and policy recommendations for Bohai Sea reclamation. Acta Ecologica Sinica, 38(9): 3311-3319

侯西勇, 张华, 李东, 侯婉, 宋洋. 2018. 渤海围填海发展趋势、环境与生态影响及政策建议. 生态学报, 38(9): 3311-3319 [DOI: 10.5846/stxb201706261145http://dx.doi.org/10.5846/stxb201706261145]

Huang H M, Zhang L Q and Yuan L. 2007. The spatio-temporal dynamics of salt marsh vegetation for Chongming Dongtan National Nature Reserve, Shanghai. Acta Ecologica Sinica, 27(10): 4166-4172

黄华梅, 张利权, 袁琳. 2007. 崇明东滩自然保护区盐沼植被的时空动态. 生态学报, 27(10): 4166-4172 [DOI: 10.3321/j.issn:1000-0933.2007.10.025http://dx.doi.org/10.3321/j.issn:1000-0933.2007.10.025]

Jones J W, Starbuck M J and Jenkerson C B. 2013. Landsat Surface Reflectance Quality Assurance Extraction (version 1.7). US Geological Survey

Li J, Gao S and Li Y. 2006. Spatial and temporal variations in salt-marsh vegetation in Wanggang area, Jiangsu coast, based upon TM imagery analysis. Marine Sciences, 30(5): 52-57

李婧, 高抒, 李炎. 2006. 江苏海岸王港地区盐沼植被变化的tm图像分析. 海洋科学, 30(5): 52-57 [DOI: 10.3969/j.issn.1000-3096.2006.05.011http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1000-3096.2006.05.011]

Li J L. 2006. Research on the seasonal dynamics of zonal vegetation in the coastal area using MODIS-NDVI/EVI——a case study of Spartina alterniflora marsh on the Jiangsu coast. Marine Science Bulletin, 25(6): 91-96

李加林. 2006. 基于MODIS的沿海带状植被NDVI/EVI季节变化研究——以江苏沿海互花米草盐沼为例. 海洋通报, 25(6): 91-96 [DOI: 10.3969/j.issn.1001-6392.2006.06.013http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1001-6392.2006.06.013]

李清泉, 卢艺, 胡水波, 胡忠文, 李洪忠, 刘鹏, 石铁柱, 汪驰升, 王俊杰, 邬国锋. 2016. 海岸带地理环境遥感监测综述. 遥感学报, 20(5): 1216-1229 [DOI: 10.11834/jrs.20166168http://dx.doi.org/10.11834/jrs.20166168]

Li X, Yu M J, Shen J H, Hu R Y and Li M H. 2007. Effects of soil Na content on plant diversity and dominance in the wetland of the Hangzhou Bay. Acta Ecologica Sinica, 27(11): 4603-4611

李侠, 于明坚, 慎佳泓, 胡仁勇, 李铭红. 2007. 杭州湾滩涂Na元素含量对植物多样性和优势度的影响. 生态学报, 27(11): 4603-4611 [DOI: 10.3321/j.issn:1000-0933.2007.11.028http://dx.doi.org/10.3321/j.issn:1000-0933.2007.11.028]

Li Z, Guo X D, Gu C, Yao K, Lyu C Y and Zhang L L. 2016. Spectral absorption characteristic parameters in inversing FAPAR of natural grassland. Journal of Remote Sensing, 20(2): 290-302

李喆, 郭旭东, 古春, 姚阔, 吕春艳, 张路路. 2016. 高光谱吸收特征参数反演草地光合有效辐射吸收率. 遥感学报, 20(2): 290-302 [DOI: 10.11834/jrs.20165174http://dx.doi.org/10.11834/jrs.20165174]

刘瑞清, 李加林, 孙超, 孙伟伟, 曹罗丹, 田鹏. 2021. 基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类. 地理学报, 76(7): 1680-1692 [DOI: 10.11821/dlxb202107008http://dx.doi.org/10.11821/dlxb202107008]

毛德华, 王宗明, 罗玲, 任春颖, 贾明明. 2016. 1990-2013年中国东北地区湿地生态系统格局演变遥感监测分析. 自然资源学报, 31(8): 1253-1263 [DOI: 10.11849/zrzyxb.20151005http://dx.doi.org/10.11849/zrzyxb.20151005]

Portnoy J W and Valiela I. 1997. Short-term effects of salinity reduction and drainage on salt-marsh biogeochemical cycling and Spartina (cordgrass) production. Estuaries, 20(3): 569-578 [DOI: 10.2307/1352615http://dx.doi.org/10.2307/1352615]

Ren G B, Zhang J and Ma Y. 2015. Spectral discrimination and separable feature lookup table of typical vegetation species in Yellow River Delta wetland. Marine Environmental Science, 34(3): 420-426

任广波, 张杰, 马毅. 2015. 黄河三角洲典型植被地物光谱特征分析与可分性查找表. 海洋环境科学, 34(3): 420-426 [DOI: 10.13634/j.cnki.mes.2015.03.017http://dx.doi.org/10.13634/j.cnki.mes.2015.03.017]

Song J and Yu C B. 2021. Missing value imputation using XGboost for label-free mass spectrometry-based proteomics data. BioRxiv [DOI: 10.1101/2021.04.08.438945http://dx.doi.org/10.1101/2021.04.08.438945]

孙超, 刘永学, 李满春, 赵赛帅, 周旻曦. 2015. 近25a来江苏中部沿海盐沼分布时空演变及围垦影响分析. 自然资源学报, 30(9): 1486-1498 [DOI: 10.11849/zrzyxb.2015.09.006http://dx.doi.org/10.11849/zrzyxb.2015.09.006]

孙贤斌, 刘红玉. 2010. 基于生态功能评价的湿地景观格局优化及其效应——以江苏盐城海滨湿地为例. 生态学报, 30(5): 1157-1166

田波, 周云轩, 张利权, 马志军, 杨波, 汤臣栋. 2008. 遥感与GIS支持下的崇明东滩迁徙鸟类生境适宜性分析. 生态学报, 28(7): 3049-3059

王宗明, 宋开山, 刘殿伟, 张柏, 张树清, 李方, 任春颖, 金翠, 杨婷, 张春华. 2009. 1954～2005年三江平原沼泽湿地农田化过程研究. 湿地科学, 7(3): 208-217 [DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.2009.03.013http://dx.doi.org/10.13248/j.cnki.wetlandsci.2009.03.013]

Zhang J, Li J R, Yang L and Li X. 2019. Current situation, problems and management countermeasures of coastal wetlands in China. Environment and Sustainable Development, 44(5): 127-129

张健, 李佳芮, 杨璐, 李潇. 2019. 中国滨海湿地现状和问题及管理对策建议. 环境与可持续发展, 44(5): 127-129 [DOI: 10.19758/j.cnki.issn1673-288x.201905127http://dx.doi.org/10.19758/j.cnki.issn1673-288x.201905127]

Zhu Z and Woodcock C E. 2012. Object-based cloud and cloud shadow detection in Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 118: 83-94 [DOI: 10.1016/j.rse.2011.10.028http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2011.10.028]

Zuo P, Li Y, Zhao S H, Zhou X, Teng H F and Chen H. 2012. Landscape changes of Jiangsu Yancheng coastal wetlands and their driving forces since 1976. Acta Oceanologica Sinica, 34(1): 101-108

左平, 李云, 赵书河, 周鑫, 滕厚锋, 陈浩. 2012. 1976年以来江苏盐城滨海湿地景观变化及驱动力分析. 海洋学报, 34(1): 101-108

Zuo P, Zhao S H, Liu C A, Wang C H and Liang Y B. 2012. Distribution of Spartina spp. along China’s coast. Ecological Engineering, 40: 160-166 [DOI: 10.1016/j.ecoleng.2011.12.014http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoleng.2011.12.014]

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