如何快速準(zhǔn)確地識(shí)別物種并掌握其分布情況是科學(xué)合理保護(hù)生物多樣性的重要前提。遙感技術(shù)的發(fā)展為大尺度的植物多樣性監(jiān)測提供了可能。本文通過對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行物種分類與識(shí)別相關(guān)研究的匯總,全面展現(xiàn)了遙感數(shù)據(jù)在植物物種識(shí)別上的應(yīng)用潛力及存在的挑戰(zhàn)。
物種分類與識(shí)別是生物多樣性監(jiān)測的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的物種分類方式主要是基于地面調(diào)查,需消耗大量的人力物力, 且數(shù)據(jù)獲取周期長,對(duì)于某些偏僻交通不便利的地區(qū), 數(shù)據(jù)獲取的難度更大。在這種背景下,遙感數(shù)據(jù)憑借其覆蓋范圍大、時(shí)效性強(qiáng)、成本低、可重復(fù)獲取等優(yōu)勢,被廣泛應(yīng)用到植物物種的識(shí)別和監(jiān)測中。
圖1 天目山國家自然保護(hù)區(qū)森林 (攝影者:胡健波)
為深入了解基于多源遙感數(shù)據(jù)的植物物種分類與識(shí)別相關(guān)研究的發(fā)展現(xiàn)狀和存在的問題, 本文對(duì)2000年以來該領(lǐng)域的研究進(jìn)行了總結(jié)分析, 發(fā)現(xiàn): 當(dāng)前大多數(shù)研究集中在歐洲和北美地區(qū)的溫帶或北方森林以及南非的熱帶稀樹草原; 使用最多的遙感數(shù)據(jù)是機(jī)載高光譜數(shù)據(jù), 而激光雷達(dá)作為補(bǔ)充數(shù)據(jù), 通過單木分割及提供單木的三維垂直結(jié)構(gòu)信息, 顯著提高了分類精度; 支持向量機(jī)和隨機(jī)森林作為應(yīng)用最廣的非參數(shù)分類算法, 平均分類精度達(dá)80%。并且我們發(fā)現(xiàn),不同的分類對(duì)象、分類物種數(shù),對(duì)最終分類結(jié)果有很大影響。
圖2 常用物種分類算法的應(yīng)用。(a)不同算法分類的物種數(shù); (b)不同算法分類的總體精度。
現(xiàn)階段,盡管應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行植物物種分類仍面臨著分類對(duì)象復(fù)雜、多源遙感數(shù)據(jù)整合及植物物候與紋理特征整合困難,分類算法技術(shù)受限等方面的挑戰(zhàn),但隨著遙感數(shù)據(jù)獲取平臺(tái)的發(fā)展,算法技術(shù)的進(jìn)步,使用遙感數(shù)據(jù)讓我們在大尺度上快速識(shí)別植物物種成為可能。
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