森林的分布是如何影响着地球表面的生态水文过程的呢？森林物种在空间上的差异又是如何影响着生物多样性变迁以及碳水循环的？这些大自然奥秘的揭示都离不开空间遥感技术的帮助。
常绿树种在固碳、水土保持和对气候的响应等方面与其他树种有着明显的差异，因此在区域或者全球尺度上对进行常绿林地的精确监测有助于区域森林管理和生态服务功能的评估。但现有的研究和实验结果表明，目前的常绿植被遥感分类多集中于高分辨率影像的监督分类研究，尺度小且依赖大量的训练样本，难以大面积应用；由于遥感光学指标的互斥性，任何单一遥感器都无法同时具备高空间、高光谱以及高时间分辨率特性，造成遥感信息提取时所需数据源与提取方法的缺憾。因此，对植被进行区域大尺度精细分类是目前遥感生态环境应用面临的一大难题。
近日，河海大学地球科学与工程学院测绘系18级博士生杨莹莹基于中等分辨率遥感时间序列数据，成功实现了亚象元级别的大尺度常绿森林信息反演，可以在保证精度的情况下实现大范围运用，研究成果发表在一区期刊ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemotesensing上，IF6.94。
针对中分辨率成像光谱仪（MODIS）卫星数据空间分辨率不高导致的混合象元问题，杨莹莹在充分理解多种植被物候特征的前提下，打破了传统遥感的离散单因子光谱技术限制，构建了连续时间序列遥感分析方法，首次获取了亚热带地区m分辨率的常绿森林亚象元级别的空间分布，国产高分卫星验证结果表明该方法总精度达到90%以上，甚至城市地区零星的常绿植被也得到有效提取。为遥感技术在此领域的大范围应用提供了可靠的技术方法以及有力的信息保障。
“最困难的部分是，在一开始确定研究区并决定使用一种新的数据后，对方法的适用性以及研究区的植被生长物候特征，都需要大量的地面实验验证以及文献调研，在将近两年的时间里，我都一直在对不同区域，尝试不同的研究方案，不断调整模型方法以得到更精确的结果。”杨莹莹说。
杨莹莹告诉我们，相较于当前的全球植被遥感产品，这种方法的精度更高。更重要的启示是，说明从需求出发，遥感技术能够深入应用到更多领域，比如水资源估算、水环境监测以及河湖综合治理等。遥感的宏观、多尺度、可回溯与高效率等特点，可以从根本上改变人们获取地球监测数据的途径，大大提高效率。
杨莹莹是地学院吴太夏教授团队的成员之一，该团队主要研究方向是水资源、水环境遥感应用，即将遥感技术实际应用到水科学相关的研究中。杨莹莹目前主要工作是植被生态演变格局的遥感分析。这也是她在读博期间发表的首篇二区文章后的第二次收获，“只有将遥感的专业技术与真正的社会需求相结合，才能发现无穷无尽的科学命题，这样的科研才更有生命力，自己也能乐在其中！”杨莹莹在总结自己做研究、写论文过程中的心得时这样说。
来源：河海大学文字：李婉婷编辑：小海螺记者团刘照昕；柏蓉
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