中國-巴基斯坦地球科學(xué)研究中心（簡(jiǎn)稱(chēng)”中巴中心“）第四科研領(lǐng)域王卷樂(lè )研究員課題組在印度河三角洲紅樹(shù)林提取方法研究上取得新進(jìn)展。相關(guān)研究成果近日在線(xiàn)發(fā)表在?Remote Sensing。

印度河三角洲是南亞紅樹(shù)林最主要的生長(cháng)區域之一，不僅為眾多鳥(niǎo)類(lèi)、魚(yú)蝦和昆蟲(chóng)提供自然棲息地，還具有防風(fēng)消浪、保留水土、儲碳固碳的功能，既是“動(dòng)物樂(lè )園”也是“海岸衛士”。紅樹(shù)林的消亡，威脅濱海濕地生態(tài)安全。

高效準確提取紅樹(shù)林是開(kāi)展紅樹(shù)林調查、監測、保護以及可持續性規劃工作的重要基礎。傳統的語(yǔ)義分割模型不僅包含大量的參數，在訓練過(guò)程中很容易忽略特征稀疏的像元，且上采樣后恢復的圖像與原始圖像的對應性不強，不能準確提取中等分辨率影像中的紅樹(shù)林。著(zhù)眼于該問(wèn)題，課題組通過(guò)GEE平臺獲取印度河三角洲地區的無(wú)云Landsat 8 OLI影像，利用NDVI和土地利用數據制作集成標簽，提出使用一種融合多重尺度特征的語(yǔ)義分割模型MSNet應用于印度河三角洲區域的紅樹(shù)林提取。MSNet模型在訓練過(guò)程中不僅能夠保持圖像的高分辨率特征，充分學(xué)習弱特征的像元，還將不同尺度的底層特征進(jìn)行多重融合，增強語(yǔ)義信息，提高地物識別和分割定位的準確性。研究提取了2014年和2022年的印度河三角洲紅樹(shù)林的覆蓋區域。統計結果顯示印度河三角洲在2014-2022年間，紅樹(shù)林覆蓋面積有所增加，其中消減面積為44.37km2，增長(cháng)面積為170.48km2，凈增長(cháng)面積為126.11km2。

研究可為巴基斯坦有關(guān)部門(mén)開(kāi)展紅樹(shù)林的調查、監測、保護以及可持續性規劃提供強方法和數據支撐。

相關(guān)研究受到中國-巴基斯坦地球科學(xué)研究中心的資助。

論文題目：An Effective Deep Learning Model for Monitoring Mangroves: A Case Study of the Indus Delta

原文鏈接：https://www.mdpi.com/2072-4292/15/9/2220

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印度河三角洲紅樹(shù)林提取結果。(a)為2014年印度河三角洲的紅樹(shù)林覆蓋區；(b)為2022年印度河三角洲的紅樹(shù)林覆蓋區；(c)為2014年至2022年印度河三角洲紅樹(shù)林覆蓋的變化。

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