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近日，中國科學院東北地理所地理景觀遙感學科組研究人員提出一種新遙感分類方法，首次完成了中國國家尺度外來紅樹植物無瓣海桑遙感提取，并為樣本獲取難度較大的濱海濕地植物群落識別提供了新思路。相關研究成果發表在中科院一區期刊《ISPRS攝影測量和遙感雜志》上。
研究人員告訴記者，無瓣海桑是典型的外來物種，具有耐水淹、生長速度快、適應性強、成活率高等特性，在立地造林中發揮了積極作用，但也具有加劇泥沙淤積、抑制鄉土紅樹生長、侵占水鳥覓食地等負面影響。
為高效利用衛星遙感技術開展無瓣海桑監測研究，必須克服其空間分布具有離散性、難以高效獲取均勻樣本等困難。
科研團隊受二分類算法機理啟發，在正樣本固定的前提下，通過迭代優化負樣本不斷改進決策面，提出了一種決策面優化方法。這一方法能夠在不引入新的正樣本情況下，通過迭代方式獲取新的誤分類樣本，從而壓制誤分類斑塊、減輕樣本獲取壓力，首次完成了中國國家尺度外來紅樹植物無瓣海桑遙感提取。
這一方法在正樣本固定情況下，將局地尺度分類結果集成轉化為國家尺度，為外來紅樹植物無瓣海桑的跟蹤監測、本土紅樹植物的修復重建提供數據基礎。
經統計，無瓣海桑總面積達到2968公頃，占全國紅樹林面積的11.0%。其中，廣東無瓣海桑面積占全國的87.7%，廣西無瓣海桑面積占全國的7.8%。基于獨立獲取的樣本點驗證，無瓣海桑分布數據總體精度為96.4%。基于野外樣方，其正確率為91.7%。該數據結果與米級高空間分辨率影像結果高度一致。
