濕地作為“山水林田湖草沙”生命共同體的重要組成部分，是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展進程中關系國家和地區(qū)生態(tài)安全的戰(zhàn)略資源。在世界范圍內(nèi)濕地損失和退化的背景下，迫切需要對濕地進行科學規(guī)劃、有效管理和適當恢復，可靠的、能夠定期更新的濕地空間分布信息至關重要。然而，由于濕地的內(nèi)在特性和人類活動的加劇，濕地的年內(nèi)和年際變化頻繁且復雜。受訓練樣本數(shù)量有限、有效的分類特征難以獲取、計算資源消耗過大等多重因素的限制，已有大尺度濕地制圖研究多集中于中低空間分辨率和單一的濕地類型，無法持續(xù)生成最新的濕地空間分布數(shù)據(jù)，難以支持濕地資源可持續(xù)規(guī)劃與管理和濕地科學研究的需要。

　　針對上述問題，在遙感大數(shù)據(jù)和云計算平臺(Google Earth Engine)的支持下，東北地理所濕地遙感、地理景觀遙感研究團隊以東亞地區(qū)為研究范圍，研發(fā)了一種集成隨機森林機器學習算法和層次決策樹分類算法的“兩段式”的大尺度濕地分類框架方法。利用多源參考數(shù)據(jù)和21萬多景Sentinel-1/2時間序列遙感影像，完成了東亞地區(qū)首套10米空間分辨率、多類型(3大類、12小類)的濕地空間分布圖(EA_Wetlands，2021)，精度達88%以上。

圖1 遙感大數(shù)據(jù)與云平臺支持下的大尺度兩段式濕地分類框架方法

　　研究結果表明，2021年東亞地區(qū)的濕地總面積為 48.18萬 km2. 主要分布在中國東北地區(qū)和青藏高原地區(qū)(占比41.02%)。東亞地區(qū)的濕地類型以內(nèi)陸濕地為主(68.26%)，其次為濱海濕地(17.31%)和人工濕地(14.43%)。在12個濕地二級類型中，內(nèi)陸草本沼澤所占比例最高(29.67%)，其次是湖泊(20.98%)，濱海木本沼澤所占比例最低(0.07%)。在東亞地區(qū)各個國家中，中國的濕地面積所占比例最大(88.97%)，其次為蒙古國(3.57%)。韓國的濕地面積占國土面積的比例最大(10.43%)。

圖2  2021年東亞地區(qū)濕地空間分布特征

　　本研究率先在東亞地區(qū)尺度(陸地面積近1200萬平方公里)完成10米分辨率的濕地精細分類(12類)，數(shù)據(jù)成果可支撐東亞地區(qū)的候鳥棲息地評估、碳庫/匯估算等相關科學研究和空間決策;研究方法可為全球尺度的濕地精細分類制圖及時間序列數(shù)據(jù)的拓展奠定基礎。

　　研究成果近期在線發(fā)表于國際頂級期刊Remote Sensing of Environment(影響因子13.85)。研究由博士生王銘(第一作者)、毛德華研究員(通訊作者)、王宗明研究員、宋開山研究員、美國羅德島大學王野喬教授、美國俄克拉荷馬大學蕭向明教授等共同完成。相關研究受國家自然科學基金項目(42171379.42222103.42101379)、吉林省科技發(fā)展計劃項目(20210101396JC)、中國科學院青年創(chuàng)新促進會項目(2017277.2021227)、中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所青年科學家小組項目(2022QNXZ03)和美國國家科學基金會項目(1911955)的共同資助。

　　論文信息：Ming Wang, Dehua Mao*, Yeqiao Wang, Xiangming Xiao, Hengxing Xiang, Kaidong Feng, Ling Luo, Mingming Jia, Kaishan Song, Zongming Wang， 2023. Wetland mapping in East Asia by two-stage object-based Random Forest and hierarchical decision tree algorithms on Sentinel-1/2 images. Remote Sensing of Environment, 297. 113793.

　　論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113793