利用无人机激光雷达估算红树林地上生物量

红树林作为热带地区碳储量最高的植被类型之一,面积呈现破碎化、减少趋势,地上生物量(AGB)的空间分布及其动态信息对于温室气体通量、碳储量的估算以及政策制定和实施至关重要。但是常用于AGB估算的光学数据或者SAR数据均存在信号饱和现象,且传统估算红树林生物量的算法对数据要求高、估算精度相对较低。针对该问题,本研究使用无人机激光雷达(UAV-LiDAR)数据对比了4种梯度增强决策树算法对于估算入侵红树林物种无瓣海桑AGB的精度,同时探讨了建模过程中的变量重要性。结果表明:(1)XGBR对于评估红树林AGB具有较高的拟合能力,达到R2=0.8338,RMSE=1.55 Mg/hm^(2);(2)研究区的无瓣海桑预测AGB的值为73.10~190.00 Mg/hm^(2),平均值为109.10 Mg/hm^(2);(3)描述冠层高度特征的激光雷达指标是估计红树林AGB的重要变量。本研究证明了UAV-LiDAR数据与XGBR模型对于估算红树林AGB的可行性,以期为红树林生态系统的蓝碳研究提供数据支撑。

基于哨兵主被动遥感的茅尾海潮滩地表形变监测与分析

分析茅尾海潮滩地表形变时空演变及其影响因素,为茅尾海生态环境保护及修复提供科学依据。基于结合PS特征点的SBAS-InSAR技术,利用研究区176景Sentinel-1A SAR影像数据提取了研究区2015年—2022年的地表形变信息,同时结合该地区植被分布、降水、海平面上升和地质背景等数据,借助GIS空间分析技术与数理统计等方法对研究区地表形变的整体特征、时空演变趋势及其影响因素进行了定量化分析。结果表明:(1)在空间维度上,研究时段内研究区地表形变速率介于-43.07—36.22 mm/a,研究区内地表形变不均匀分布明显且总体上呈现轻微抬升趋势,其中,茅尾海东岸和北岸表现为沉降趋势,而康熙岭地区则呈现出抬升趋势。(2)在时间纬度上,各沉降严重区域从整体上随着时间变化呈现不均匀的下沉趋势,4年最大沉降量达-184.9 mm。(3)在形变影响因素上,生物作用、人类活动、水文过程、海平面上升和降水等引起的地貌变化是潮滩地表形变的主要因子。