高(gao)光譜-LiDAR應(ying)用於Natura2000自(zi)然(ran)保(bao)護區(qu)棲(qi)息(xi)地監測(ce)

  Natura 2000自(zi)然(ran)保(bao)護區(qu)網(wang)絡(luo)是(shi)歐盟成員國(guo)共(gong)同制(zhi)定(ding)的自(zi)然(ran)與生(sheng)物(wu)多樣(yang)性保(bao)護行(xing)動(dong)綱(gang)領(ling)，旨在保(bao)護野生(sheng)動(dong)植物(wu)物(wu)種及(ji)其棲(qi)息(xi)地，其中河谷(gu)草(cao)地是最重(zhong)要的(de)自(zi)然(ran)棲息(xi)地保(bao)護類(lei)型(xing)，也(ye)是(shi)受到(dao)人類(lei)開(kai)發、氣候(hou)變化等(deng)威(wei)脅最嚴重(zhong)的棲(qi)息(xi)地類(lei)型(xing)。根據(ju)歐盟綱(gang)領(ling)要(yao)求(qiu)，成員國(guo)每(mei)6年(nian)必(bi)須給(gei)出Natura 2000保(bao)護地監測(ce)報(bao)告(gao)，傳統的地面(mian)監(jian)測(ce)調查(zha)花費(fei)大量(liang)的(de)人(ren)力物(wu)力財(cai)力，也往(wang)往(wang)只(zhi)能進(jin)行(xing)局(ju)部(bu)的以點(dian)代(dai)面(mian)式的信息(xi)，而(er)且有些難以到(dao)達的(de)地區(qu)會成為監(jian)測空(kong)白(bai)。隨著(zhe)高光譜成像(xiang)技(ji)術(shu)、LiDAR激(ji)光掃描(miao)技(ji)術(shu)的發展(zhan)，及(ji)航(hang)空(kong)遙(yao)感(gan)、無(wu)人機遙(yao)感(gan)技術(shu)的發展(zhan)，高時(shi)空(kong)分(fen)辨(bian)率(lv)高光譜信息(xi)及(ji)LiDAR微地形地貌(mao)信息(xi)融合棲(qi)息(xi)地景觀生(sheng)態(tai)監測成為可(ke)能。

波(bo)蘭(lan)華(hua)沙(sha)大學等(deng)研(yan)究人員采(cai)用高(gao)光譜-LiDAR航(hang)空(kong)遙(yao)感(gan)技術(shu)對Natura 2000波(bo)蘭(lan)河谷(gu)保(bao)護區(qu)半(ban)自(zi)然(ran)草(cao)地進行(xing)了(le)監測研(yan)究(jiu)。研(yan)究(jiu)選(xuan)取了BN、BG1、BG2三(san)個具有高度(du)多樣化河流(liu)微(wei)地貌(mao)特(te)征的區(qu)域(yu)。高(gao)光譜成像(xiang)獲(huo)取植物(wu)的光譜數(shu)據(ju)並(bing)描述(shu)不同的植被(bei)特征(zheng)和(he)狀態(如(ru):植被(bei)脅迫、葉綠素/氮(dan)濃(nong)度(du)、水(shui)分(fen)含(han)量(liang)、覆(fu)蓋(gai)度(du)等(deng))，而(er)激(ji)光雷達(da)數(shu)據(ju)可(ke)以將(jiang)具有相似(si)光譜特(te)征(zheng)的非(fei)棲息(xi)地的植被(bei)區(qu)域(yu)和(he)天(tian)然(ran)草(cao)地區(qu)域(yu)區(qu)分(fen)開(kai)。研究(jiu)人員采(cai)用遞(di)歸(gui)特征(zheng)消(xiao)除(chu)(RFE)與(yu)隨機森(sen)林(lin)(RF)分(fen)類(lei)相結合的(de)方法(fa)，以評估(gu)其在(zai)提(ti)取高(gao)光譜和(he)激(ji)光雷達(da)的(de)主(zhu)要(yao)特征參數方面(mian)的(de)潛(qian)力，將(jiang)RFE-RF應(ying)用於多(duo)次采(cai)集的(de)高光譜-LiDAR數(shu)據(ju)中，使用在(zai)三(san)個研究(jiu)區(qu)域(yu)中選(xuan)擇的(de)24個(ge)*特(te)征進行分(fen)類(lei)，即(ji)可(ke)代表與(yu)所(suo)研究的(de)棲息(xi)地和風(feng)景地貌(mao)的(de)高(gao)度(du)多(duo)樣(yang)化密切相關的(de)特(te)征，可(ke)獲(huo)得相當(dang)高的(de)分(fen)類(lei)結果(guo)(K約(yue)為(wei)0.7-0.77，棲息(xi)地的(de)F1準(zhun)確度(du)約(yue)為(wei)0.8- 0.85），實(shi)現(xian)了對(dui)高(gao)維(wei)數(shu)據(ju)集(ji)高效(xiao)的(de)分(fen)析(xi)處理和分(fen)類(lei)。

研(yan)究(jiu)人員還(hai)在(zai)春(chun)末(mo)、夏(xia)季和(he)初(chu)秋(qiu)，使(shi)用機載高光譜成像(xiang)和(he)激(ji)光雷達(da)采(cai)集數(shu)據(ju)，對(dui)位於波(bo)蘭(lan)南(nan)部(bu)西裏(li)西亞(ya)高地Natura 2000保(bao)護地的非(fei)森林(lin)植物(wu)群落(luo)兩(liang)種本(ben)土擴張(zhang)草(cao)Calamagrostis epigejos和(he)Molinia caerulea在(zai)不同生(sheng)長(chang)階段的分(fen)布情(qing)況，進(jin)行了(le)研(yan)究分(fen)析(xi)，結(jie)果表明(ming)，從光譜特(te)征(zheng)中可以更(geng)好地識(shi)別(bie)與其他物(wu)種共(gong)存(cun)的(de)C. epigejos，說(shuo)明(ming)該物(wu)種在(zai)幹(gan)旱(han)和潮(chao)濕生(sheng)境中均(jun)有(you)分(fen)布。對(dui)M. caerulea沒有(you)觀察到(dao)這(zhe)壹特(te)點(dian)，這(zhe)證實(shi)了它(ta)對(dui)潮濕地區(qu)的(de)偏(pian)好。該(gai)數(shu)據(ju)集(ji)結果(guo)顯示(shi)這(zhe)兩(liang)個物(wu)種的(de)最佳(jia)識(shi)別(bie)期(qi)如(ru)下(xia)，M. caerulea的(de)最高中值(zhi)Kappa在8月為0.85(F1=0.89)，而(er)C. epigejos在9月為0.65(F1=0.73)（研(yan)究(jiu)結果參見上右(you)圖）。

易(yi)科(ke)泰光譜成像(xiang)與(yu)無(wu)人機遙(yao)感(gan)技術(shu)研究(jiu)中心(xin)推出的(de)Ecodrone®壹體式高光譜-LiDAR無(wu)人機遙(yao)感(gan)系統，采(cai)用芬(fen)蘭(lan)Specim高光譜成像(xiang)傳感(gan)器（400-1000nm和(he)900-1700nm）和(he)法(fa)國(guo)YellowScan無(wu)人機激(ji)光雷達(da)技(ji)術(shu)，利用自(zi)主(zhu)研發的(de)Ecodrone®專業無(wu)人機遙(yao)感(gan)平臺(tai)，壹次(ci)飛行即(ji)可同時(shi)獲取高時(shi)空(kong)分(fen)辨(bian)率(lv)高光譜成像(xiang)數(shu)據(ju)及(ji)激(ji)光雷達(da)數(shu)據(ju)，易(yi)科(ke)泰公(gong)司還(hai)提(ti)供壹體式高光譜-紅(hong)外(wai)熱(re)成像(xiang)無(wu)人機遙(yao)感(gan)系統、多光譜-LiDAR無(wu)人機遙(yao)感(gan)系統，及(ji)全波(bo)段(duan)（400-2500nm）高(gao)光譜與(yu)激(ji)光雷達(da)航(hang)空(kong)遙(yao)感(gan)技術(shu)方案(an)，助力我(wo)國(guo)的生(sheng)物(wu)多樣(yang)性保(bao)護監(jian)測(ce)、自然(ran)保(bao)護區(qu)管(guan)理(li)、自(zi)然(ran)棲息(xi)地研究(jiu)監(jian)測。