沈妙根教授课题组提出高山草地海拔分布上限遥感识别算法

发布日期:2023-11-03   |  浏览次数:


自200多年前洪堡提出地带性学说,物种和植被分布边界及其变化逐渐成为多个学科关注的基本问题。近50年来,随着气候变暖加速,物种和植被分布边界已经发生显著变化,对生态系统和地表过程产生广泛影响。植被垂直地带性,是人类能在一个小范围内观测到的,从纬度上需要向北极或者南极旅行数千公里才能观察到的奇观(Körner,2003)。草地广泛分布于世界各地的高山地区,草地生态系统对气候变化非常敏感,其分布边界也能够成为气候变化对植被边界影响的重要指示因子。但是因为缺少观测资料和遥感估算,高山草地 (Alpine grasslands) 海拔上限 (以下简称“高山草线”,图1a) 的空间和时间变化仍不清楚。幸运的是,遥感数据已有40多年积累,为研究高山草线变化提供了相关基础。

基于上述考虑,沈妙根教授课题组的研究以青藏高原为例,设计了一种图割算法(Graph-cut),从以Landsat数据为主的多源遥感数据自动识别高山草线并确定其在30米空间分辨率下的位置。首先确定了2895座可能存在高山草线的山体。在每座山上,确定了靠近高山草地上限的狭窄区域,作为高山草线的潜在分布区。接着,使用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)自适应地从Landsat植被指数特征生成一种合成特征,增强这些区域中植被和无植被像素之间的差异。之后,通过修改Canny 梯度,增强它对高山草线的敏感性并抑制其它因素对它的干扰;在此基础上,设计了一种图割算法,将Otsu算法和上述Canny梯度优势相结合,用于确定合成特征图像中高山草线的精确位置(图1b)。这一方法识别的高山草线具有较高的精度(与从无人机目视解译的草线比较:R2=0.99,平均绝对误差=22.6米;从PlanetScope目视解译的草线:R2=0.98,平均绝对误差=36.2米;图2)。在整个青藏高原,高山草线的海拔范围从4038米(5%分位数)到5380米(95%分位数),东北部和东南部较低,西南部较高(图3)。

这一研究提供了利用遥感数据识别高山草线的方法,为研究其时空变化和机制奠定了部分基础。近期以《A remote sensing method for mapping alpine grasslines based on graph-cut》为题发表于Global Change Biology。北京师范大学地理科学学部博士生刘励聪为第一作者,沈妙根教授为通讯作者,主要作者包括北师大地理学部陈晋教授团队,北京大学唐艳鸿教授,电子科技大学曹入尹教授,香港理工大学朱孝林教授和日本千叶大学杨伟教授等。研究得到第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0405)和中央高校基本科研业务费专项资金资助等项目的支持。

原文链接:https://doi.org/10.1111/gcb.17005



图1,(a)高山草线示意。(b)用于识别高山草线的图割算法示意。



图2,对利用图割算法从Landsat综合特征识别的高山草线海拔的验证。(a)和(b)分别为与从无人机影像和PlanetScope影像目视解译的草线海拔的对比。



图3,青藏高原高山草线海拔的空间分布。