東北地理所在入海口總懸浮顆粒物遙感反演研究中取得進展
入海口是保護海岸地貌的重要緩沖區域，支持重要的生態系統功能，比如，生物多樣性平衡、生物生產和生物地球化學等。沉積物傳輸在這些生態系統功能中扮演著重要的角色，調節著入海口的景觀和生境發展。總懸浮顆粒物（TSM）由有機物和無機物構成，參與控制光照進入水體的深度，影響生態系統的光合作用與生產力。因此，TSM的準確估算對入海口生態系統管理是十分必要的。
當前的入海口TSM遙感反演研究主要集中于單一的大型入海口，比如，長江入海口、黃河入海口或湄公河入海口等，反演模型具有一定的特殊性，模型的可移植性具有不確定性，而且構建模型的預測變量多為單波段或波段運算的經驗模型。因此，本研究從聯合國環境規劃署全球環境監測系統（https://gemstat.bafg.de/) 的6個位于入海口附近的中國河流監測站點搜集了238個TSM數據，同時從GEE云平臺獲取相近時間的Landsat影像，提取238個TSM值對應的遙感反射率信息。從北到南依次選擇了中國遼河入海口、黃河入海口、長江入海口、杭州灣入海口、閩江入海口和珠江入海口等環境差異較大的6個大型河流入海口作為研究區。針對不同入海口的TSM差異，選擇TSM=100 mg/L作為閾值，提出了一個針對中國主要河流入海口的混合預測模型和基于權重隨機森林的TSM制圖方法。混合預測模型提高了預測精度，預測R2比單一隨機森林模型提高0.3左右；權重隨機森林制圖方法考慮了單個像元的分類概率，避免了該像元TSM含量的高估或低估，使TSM空間分布圖更準確和平滑（圖1）。本研究的結果為中國大型河流入海口的TSM遙感估算提供了方法支撐，為更大尺度的入海口TSM遙感估算提供了堅實的研究基礎。
該研究成果發表在國際期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing上，中國科學院東北地理與農業生態研究所王翔博士為第一作者，宋開山研究員為通訊作者。
該研究得到了國家重點研發項目（2019YFC0409105）和國家自然科學基金項目（41730104, 41973070, 42171385）共同資助。
論文信息如下：
Xiang Wang, Zhidan Wen, Ge Liu, Hui Tao, Kaishan Song*. Remote estimates of total suspended matter in China’s main estuaries using Landsat images and a weight random forest model. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2022, 183, 94-110. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.11.001
圖1權重隨機森林和普通隨機森林制圖結果（a為權重隨機森林制圖結果，b為普通隨機森林制圖結果）
附件下載：
吉公網安備22017302000214號
