了解详细的森林和湿地类型的生态系统服务,使用遥感和深度学习技术在中国北部
Ye Ma1, Yuetong Liu2, Jiayao Wang2
1School of Forestry, Key Laboratory of Sustainable Forest Ecosystem Management-Ministry of Education, Northeast Forestry University, Harbin, 150040, China; Northeast Asia Biodiversity Research Center, Northeast Forestry University, 26 Hexing Road, Harbin, 150040, China; Heilongjiang Province Key Laboratory of Geographical Environment Monitoring and Spatial Information Service in Cold Regions, College of Geographical Sciences, Harbin Normal University, Harbin 150025, China.
中国东北地区的东北地区.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 中国东北部的北极森林和湿地对全球气候调节,碳捕获和生物多样性至关重要.
- 对特定的森林和湿地类型的生态系统服务 (ESs) 缺乏详细的评估.
研究的目的:
- 用遥感和深度学习来对黑龙江省的森林和湿地类型进行分类.
- 在2008年和2018年评估这些类型的息地质量,碳储量和土壤保留量.
- 确定影响ESs的关键因素.
主要方法:
- 采用轻量级卷积神经网络 (CNN) 和土地覆盖分类决策树.
- 利用遥感数据进行大规模分析.
- 应用了地质探测器工具来识别ESs的决定因素.
主要成果:
- 实现了森林 (0.77-0.78) 和湿地 (0.87-0.88) 类型的高分类准确度.
- 观察到从混合宽叶到混合针叶-宽叶森林的转变,可能是由于自然继承.
- 蒙古的树森林显示了最高的碳库存和土壤保留;混合宽叶森林具有优越的息地质量.
- 人类活动,大气质量和地形分别对息地质量,碳库存和土壤保留产生了重大影响.
结论:
- 遥感和深度学习有效地分析特定森林和湿地类型的细微生态系统服务.
- 了解这些特定的ES对于区域保护和气候调节工作至关重要.
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