تمييز طرق إدارة نبات عشب التوت الشائك الغازي والمراقبة الزمنية استناداً إلى صور Sentinel-2 وLandsat 8 الزمنية

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    State Key Laboratory Cultivation Base of Urban Environment Process and Simulation, Beijing 100048, China

    Beijing Laboratory of Water Resources Security, Beijing 100048, China

    College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China

  • Email:2230902139@cnu.edu.cn
  • Introduction:戚炜淳,研究方向为湿地变化检测,生态水文遥感应用。E-mail: 2230902139@cnu.edu.cn
QI Weichun123,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    State Key Laboratory Cultivation Base of Urban Environment Process and Simulation, Beijing 100048, China

    Beijing Laboratory of Water Resources Security, Beijing 100048, China

    College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China

  • Email:yke@cnu.edu.cn
  • Introduction:柯樱海,研究方向为多源遥感数据融合、人工智能及数据挖掘方法,生态水文遥感应用。E-mail: yke@cnu.edu.cn
KE Yinghai123*,  
  • Affiliation:

    State Key Laboratory Cultivation Base of Urban Environment Process and Simulation, Beijing 100048, China

    Beijing Laboratory of Water Resources Security, Beijing 100048, China

    College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China

LI Jinyuan123,  
  • Affiliation:

    State Key Laboratory Cultivation Base of Urban Environment Process and Simulation, Beijing 100048, China

    Beijing Laboratory of Water Resources Security, Beijing 100048, China

    College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China

MIN Yukui123,  
  • Affiliation:

    State Key Laboratory Cultivation Base of Urban Environment Process and Simulation, Beijing 100048, China

    Beijing Laboratory of Water Resources Security, Beijing 100048, China

    College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China

ZHUO Zhaojun123,  
  • Affiliation:

    State Key Laboratory Cultivation Base of Urban Environment Process and Simulation, Beijing 100048, China

    Beijing Laboratory of Water Resources Security, Beijing 100048, China

    College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China

WU Xin123,  
  • Affiliation:

    College of Harbour and Coastal Engineering, Jimei University, Xiamen 361021, China

LI Peng4

ملخص

إدارة نبات عشب التوت الشائك الغازي هي جزء مهم من حماية واستعادة النظام البيئي للأراضي الرطبة الساحلية. حالياً، تنفذ العديد من المقاطعات الساحلية مشاريع لإدارة عشب التوت الشائك باستخدام طرق إزالة ميكانيكية وكيميائية؛ الأولى تؤثر بسرعة لكنها عرضة للعودة، والثانية منخفضة التكلفة ولكن لها تأثيرات سلبية محتملة على البيئة. المراقبة الفورية لحالة إزالة العشب والتعرف على طرق الإزالة مهمة جداً لتقييم فعالية المشاريع وتأثيرها البيئي. استندت هذه الدراسة إلى مناطق توزيع عشب التوت الشائك في الأراضي الرطبة الساحلية في زجيانغ وشانغهاي، واقترحت طريقة للتعرف على حالة إزالة العشب وطريقة الإدارة (لم تتم الإزالة/إزالة ميكانيكية/إزالة كيميائية) باستخدام صور الأقمار الصناعية البصرية الزمنية من Sentinel-2 وLandsat 8، إضافة إلى تحديد تاريخ الإزالة الميكانيكية. تم دمج صور Sentinel-2 MSI و Landsat 8 OLI لإنشاء مجموعة بيانات مؤشرات طيفية زمنية واستخدام نافذة متحركة وطريقة تصنيف قائمة على القواعد لتحديد فترة التأثير، ومن ثم التعرف على حالة الإزالة؛ بعد ذلك تم تصنيف طرق الإدارة باستخدام الغابات العشوائية، مما أدى إلى تحديد ثلاث فئات: لم تتم الإزالة، إزالة ميكانيكية، وإزالة كيميائية، بالإضافة إلى تحديد تاريخ الإزالة الميكانيكية. أظهرت النتائج دقة عالية في تصنيف حالة الإزالة والطريقة بإجمالي دقة 98.8٪ ومعامل كابا 0.979؛ بلغ متوسط الخطأ المطلق في تحديد تاريخ الإزالة الميكانيكية 3.91 يوم ودقة 93.67٪. في عام 2023، كانت معدلات إزالة عشب التوت الشائك في شانغهاي وزجيانغ 4.2٪ و62.7٪ على التوالي. توفر طريقة التعرف والمراقبة الزمنية المقترحة مرجعية مهمة لقرارات إدارة الأراضي الرطبة الساحلية.

مفهوم

الاستشعار البصري عن بعد;غزو الأنواع;تحليل السلاسل الزمنية;استعادة الأراضي الرطبة;ديناميات الغطاء النباتي

References

  1. 1.
    Ai S Y, Li J L, Tian P, Ni M J, He X M and Zhang H T. 2023. Vegetation characteristics and habitat analysis of migratory birds in the southern Hangzhou Bay wetland based on Sentinel-2A imagery. Marine Science Bulletin, 42(1): 92-101
  2. 2.
    Cao X, Chen J, Matsushita B and Imura H. 2010. Developing a MODIS-based index to discriminate dead fuel from photosynthetic vegetation and soil background in the Asian steppe area. International Journal of Remote Sensing, 31(6): 1589-1604
  3. 3.
    Chang H and Zuo P. 2025. Review of research on Spartina alterniflora in coastal wetlands based on unmanned aerial vehicle (UAV). National Remote Sensing Bulletin, 29(5): 1074-1088
  4. 4.
    Chen H F, Yang L P and Wu Q S. 2023. Enhancing land cover mapping and monitoring: an interactive and explainable machine learning approach using Google Earth Engine. Remote Sensing, 15(18): 4585
  5. 5.
    Han X R, Wang Y M, Ke Y H, Liu T Q and Zhou D M. 2022. Phenological heterogeneities of invasive Spartina alterniflora salt marshes revealed by high-spatial-resolution satellite imagery. Ecological Indicators, 144: 109492
  6. 6.
    Li H Y, Mao D H, Wang Z M, Huang X, Li L and Jia M M. 2022. Invasion of Spartina alterniflora in the coastal zone of mainland China: control achievements from 2015 to 2020 towards the Sustainable Development Goals. Journal of Environmental Management, 323: 116242
  7. 7.
    Liu M Y, Mao D H, Wang Z M, Li L, Man W D, Jia M M, Ren C Y and Zhang Y Z. 2018. Rapid invasion of Spartina alterniflora in the coastal zone of mainland China: new observations from Landsat OLI images. Remote Sensing, 10(12): 1933
  8. 8.
    Mao D H, Liu M Y, Wang Z M, Li L, Man W D, Jia M M and Zhang Y Z. 2019. Rapid invasion of Spartina alterniflora in the coastal zone of mainland China: spatiotemporal patterns and human prevention. Sensors, 19(10): 2308
  9. 9.
    Min Y K, Cui L Y, Li J Y, Han Y, Zhuo Z J, Yin X L, Zhou D M and Ke Y H. 2023. Detection of large-scale Spartina alterniflora removal in coastal wetlands based on Sentinel-2 and Landsat 8 imagery on Google Earth Engine. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 125: 103567
  10. 10.
    Min Y K, Ke Y H, Han Y, Yin X L and Zhou D M. 2023. Dynamic monitoring of invasive Spartina alterniflora clearance via fusion of Sentinel-2 and GF-1 time series images. National Remote Sensing Bulletin, 27(6): 1467-1479
  11. 11.
    Pelletier F, Cardille J A, Wulder M A, White J C and Hermosilla T. 2024. Inter- and intra-year forest change detection and monitoring of aboveground biomass dynamics using Sentinel-2 and Landsat. Remote Sensing of Environment, 301: 113931
  12. 12.
    Qiao P Y. 2019. Study on Mechanical and Chemical Control of Invasive Plant Spartina alterniflora in Yellow River Delta. Hohhot: Inner Mongolia University
  13. 13.
    Ren G B, Wang J J, Wang A D, Wang J B, Zhu Y L, Wu P Q, Ma Y and Zhang J. 2019. Monitoring the invasion of smooth cordgrass Spartina alterniflora within the modern Yellow River Delta using remote sensing. Journal of Coastal Research, 90(sp1): 135-145
  14. 14.
    Shanghai Municipal People’s Government. 2023. Shanghai Special Action Plan for the Prevention and Control of Spartina Alterniflora (2023-2025)[Z/OL]. [2024-10-11]
  15. 15.
    Shao Y L, Chen S, Yang D, Qian A G, Li J F, Wen Y, Tang H, Jiang Y C, Sun Y M and Tang K X. 2023. Distribution characteristics and main control measures of Spartina alterniflora in mainland China. Ocean Development and Management, (3): 97-105
  16. 16.
    Tang X J, Bratley K H, Cho K J, Bullock E L, Olofsson P, and Woodcock C E. 2023. Near real-time monitoring of tropical forest disturbance by fusion of Landsat, Sentinel-2, and Sentinel-1 data. Remote Sensing of Environment, 294: 113626.
  17. 17.
    Tian J Y, Wang L, Yin D M, Li X J, Diao C Y, Gong H L, Shi C, Menenti M, Ge Y, Nie S, Ou Y, Song X N and Liu X M. 2020. Development of spectral-phenological features for deep learning to understand Spartina alterniflora invasion. Remote Sensing of Environment, 242: 111745
  18. 18.
    Wang X X, Xiao X M, Xu X, Zou Z H, Chen B Q, Qin Y W, Zhang X, Dong J W, Liu D Y, Pan L H and Li B. 2021. Rebound in China’s coastal wetlands following conservation and restoration. Nature Sustainability, 4(12): 1076-1083
  19. 19.
    Xie B H and Han G X. 2023. Control of invasive plant Spartina alterniflora: concept, technology and practice. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 38(12): 1924-1938
  20. 20.
    Xu G W, Zhuo R Z, Cao H and Li X G. 1989. Annual changes of biomass of Spartina alterniflora and the relationships between biomass and tidal land habits. Chinese Journal of Plant Ecology, 13(3): 230-235
  21. 21.
    Xu R L, Zhao S Q and Ke Y H. 2021. A simple phenology-based vegetation index for mapping invasive Spartina alterniflora using Google Earth Engine. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 14: 190-201
  22. 22.
    Zhang H K, Roy D P, Yan L, Li Z B, Huang H Y, Vermote E, Skakun S and Roger J C. 2018. Characterization of Sentinel-2A and Landsat-8 top of atmosphere, surface, and nadir BRDF adjusted reflectance and NDVI differences. Remote Sensing of Environment, 215: 482-494
  23. 23.
    Zhang X, Xiao X M, Wang X X, Xu X, Chen B Q, Wang J, Ma J, Zhao B and Li B. 2020. Quantifying expansion and removal of Spartina alterniflora on Chongming island, China, using time series Landsat images during 1995—2018. Remote Sensing of Environment, 247: 111916
  24. 24.
    Zheng J H, Sun C, Lin Y, Li L and Liu Y C. 2023. Classification of salt marsh vegetation based on pixel-level time series from Landsat images. National Remote Sensing Bulletin, 27(6): 1400-1413
  25. 25.
    Zuo P, Zhao S H, Liu C A, Wang C H and Liang Y B. 2012. Distribution of Spartina spp. along China’s coast. Ecological Engineering, 40: 160-166

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website