鹽和污水脅迫下紅樹植物生化組分高光譜反演

《鹽和污水脅迫下紅樹植物生化組分高光譜反演》是依託深圳大學，由王俊傑擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：鹽和污水脅迫下紅樹植物生化組分高光譜反演
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：王俊傑
• 依託單位：深圳大學

項目摘要

因海岸線變遷、侵蝕和污染，紅樹林生長時常受多種環境因素（如鹽和污水）的脅迫影響，生態系統結構和功能衰退。因此，紅樹林健康及環境脅迫狀況的實時監測非常重要。本項目旨在人工控制的鹽和污水脅迫下揭示不同種類紅樹植物冠層反射光譜的回響特徵，研究冠層尺度紅樹植物生化組分（葉綠素、氮、磷、單寧）高光譜反演的方法，探索冠層尺度模型推廣套用至景觀尺度的可行性。本項目擬採用正交試驗分析和主成分分析重點研究不同種類紅樹植物的冠層反射光譜對鹽-污水的單一及複合脅迫的回響特徵，並擬利用統計回歸和機器學習模型（隨機森林回歸）構建紅樹植物生化組分反演模型，採用偏相關分析技術研究鹽、污水和物種因素對反演精度的影響，重點闡明環境脅迫下紅樹植物生化組分反演機理，實現景觀尺度紅樹植物生化組分空間製圖。本項目研究成果將對紅樹林的保護、管理及生態恢復具有重要參考價值，一定程度上補充和完善植物生化組分遙感反演的理論、技術和方法。

結題摘要

因海岸線變遷、侵蝕和污染，紅樹林生長時常受多種環境因素（如鹽和污水）的脅迫影響，生態系統結構和功能衰退。因此，紅樹林健康及環境脅迫狀況的實時監測非常重要。本項目旨在人工控制的鹽和銅脅迫下揭示不同種類紅樹植物冠層反射光譜的回響特徵，研究冠層尺度紅樹植物生化組分（葉綠素、氮、磷、含水量、類黃酮含量、銅含量、氮平衡指數）高光譜反演的方法，探索冠層尺度模型推廣套用至景觀尺度的可行性。申請人按照原計畫人工培養了200盆紅樹植物（四個物種：白骨壤、秋茄、桐花樹、拉關木），並進行鹽脅迫和銅脅迫處理，2018年開始，每年7月和12月，對人工培養的紅樹植物採集葉片樣本和土壤樣本，獲取葉片光譜和生化組分，發現在不同環境脅迫下，不同物種紅樹植物的生長速率顯著不同，除了受脅迫影響外，土壤環境對植物生長的影響最大。基於白骨壤、秋茄、木欖、桐花樹的葉片尺度光譜數據，利用隨機森林進行物種分類，研究發現連續小波變換能有效地提高4種優勢紅樹植被的物種分類精度；不同樣本子集劃分和光譜特徵選擇方法顯著地影響紅樹植被物種的分類精度。基於135個野外紅樹植物葉片和土壤樣本，使用連續小波分析和隨機森林回歸構建紅樹植物生化組分的反演模型，分析9個生態環境因子對紅樹植物生化參數遙感反演的影響程度，研究發現土壤總碳、物種更顯著影響反演精度，結合生態環境因子和葉片光譜的模型反演葉綠素與氮含量的精度比單一基於葉片光譜的精度高。另外，本研究獲取了深圳福田紅樹林保護區的無人機高光譜和雷射雷達數據，研究發現，無人機高光譜與雷射點雲耦合的模型並未提高生化組分的反演精度。截止目前，受該基金資助的論文共發表3篇，申請一項專利，2篇論文在審狀態，建立一個實習基地，協助培養2個碩士和1個博士後。通過本項目的實施，可以進一步了解紅樹植物在鹽-銅單一和複合脅迫下的生長狀況，研究成果將對紅樹林的保護、管理及生態恢復具有重要參考價值，一定程度上補充和完善植物生化組分遙感反演的理論、技術和方法。