研究人員告訴記者，無瓣海桑是典型的外來物種，具有耐水淹、生長速度快、適應性強、成活率高等特性，在立地造林中發(fā)揮了積極作用，但也具有加劇泥沙淤積、抑制鄉(xiāng)土紅樹生長、侵占水鳥覓食地等負面影響。

 

為高效利用衛(wèi)星遙感技術開展無瓣海桑監(jiān)測研究，必須克服其空間分布具有離散性、難以高效獲取均勻樣本等困難。

 

科研團隊受二分類算法機理啟發(fā)，在正樣本固定的前提下，通過迭代優(yōu)化負樣本不斷改進決策面，提出了一種決策面優(yōu)化方法。這一方法能夠在不引入新的正樣本情況下，通過迭代方式獲取新的誤分類樣本，從而壓制誤分類斑塊、減輕樣本獲取壓力，首次完成了中國國家尺度外來紅樹植物無瓣海桑遙感提取。

 

這一方法在正樣本固定情況下，將局地尺度分類結(jié)果集成轉(zhuǎn)化為國家尺度，為外來紅樹植物無瓣海桑的跟蹤監(jiān)測、本土紅樹植物的修復重建提供數(shù)據(jù)基礎。

 

經(jīng)統(tǒng)計，無瓣海?？偯娣e達到2968公頃，占全國紅樹林面積的11.0%。其中，廣東無瓣海桑面積占全國的87.7%，廣西無瓣海桑面積占全國的7.8%?；讵毩@取的樣本點驗證，無瓣海桑分布數(shù)據(jù)總體精度為96.4%?；谝巴鈽臃剑湔_率為91.7%。該數(shù)據(jù)結(jié)果與米級高空間分辨率影像結(jié)果高度一致。

 

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