1. 标题
Estimating aboveground biomass of the mangrove forests on northeast Hainan Island in China using an upscaling method from field plots, UAV-LiDAR data and Sentinel-2 imagery
使用野外样方、UAV-LiDAR和Sentinel-2数据构建一种尺度上推方法反演海南岛东北部红树林地表生物量
2. 成果信息
· Wang, Dezhi, Wan, Bo, Liu, Jing, Su, Yanjun, Guo, Qinghua, Qiu, Penghua, Wu, Xincai, 2020. Estimating aboveground biomass of the mangrove forests on northeast Hainan Island in China using an upscaling method from field plots, UAV-LiDAR data and Sentinel-2 imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 85, 101986. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.101986
· This study is supported by the National Key Research & Development (R&D) Plan of China (NO. 2017YFB0503600) and the National Science Foundation of China (NO. 41361090).
3. 成果团队成员
· 王德智（第一作者），博士生，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，导师：吴信才教授和万波教授。研究方向：GIS空间分析, 植被遥感，机载LiDAR。email：dzwang@cug.edu.cn。
· 万波（通讯作者），博士，教授，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，研究方向：大型GIS，三维地质，遥感地学分析及应用。email：wanbo@cug.edu.cn。
· 刘婧，博士，南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，研究方向：植被遥感、LiDAR。
· 苏艳军，博士，副研究员，中国科学院植物研究所，研究方向：激光雷达数据的处理算法与应用，激光雷达与多源遥感数据的融合研究。
· 郭庆华，博士，研究员，中国科学院植物研究所，研究方向：遥感和地理信息系统方法及其在生态环境中的应用研究，激光雷达遥感。
· 邱彭华，博士，教授，海南师范大学地理与环境学院，研究方向：湿地科学，土地科学，生态规划与华南地区环境生态及其管理。
· 吴信才，博士，教授，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，研究方向：三维地理信息系统及地学模拟，遥感地学分析与应用。
4. 成果介绍
红树林是生长在热带和亚热带的潮间带上、受周期性潮水浸没的耐盐常绿木本生物群落。红树林具有防风固岸、净化海水、固碳、维持生态系统平衡和多样性等作用。
图1. 研究区地理位置：A：海南岛东北部，B：东寨港国家级自然保护区，C：清澜港省级自然保护区核心区域，以及97个野外样方空间分布。
海南岛东北部地区红树林是中国红树林树种最丰富的森林，由东寨港国家级自然保护区和清澜港省级自然保护区组成。前者是中国第一个国家级红树林自然保护区，后者是中国红树林树种最丰富的自然保护区。但是，由于该地区红树林群落复杂以及在红树林中进行大量的野外采样十分困难，迄今为止，尚未有研究对该地区红树林地表生物量进行估算。尽管三维点云可以捕获森林的垂直结构，但是当它们应用于大范围时受到逻辑、成本和数据量上的限制。为了填补这一空白并解决这一问题，本研究提出了一种新的红树林地表生物量尺度上推估算方法。
图2. 在局部尺度(清澜港省级自然保护区核心区)，基于点-线-面框架，使用野外样方、无人机激光雷达条带数据和Sentinel-2影像构建G〜LiDAR〜S2尺度上推方法。
图3. 海莲（图A）和红海榄（图C）激光雷达点云垂直剖面图。
该尺度上推方法基于一种点-线-面框架(point-line-polygon)，使用野外样方、无人机激光雷达条带数据和Sentinel-2影像构建（命名为G〜LiDAR〜S2模型）。在G〜LiDAR〜S2模型中，部分覆盖的无人机激光雷达（UAV-LiDAR）数据被用作为线性桥梁，以连接地面样方测量结果与全覆盖的Sentinel-2数据。
结果表明，海南岛东北部红树林总地表生物量为312,806.29 Mg，平均地表生物量为119.26 Mg/ha；本文提出的尺度上推方法（即G〜LiDAR〜S2模型）表现优于传统方法（即G〜S2模型），具体为R2 = 0.62> 0.52，RMSE = 50.36 Mg/ha < 56.63 Mg/ha。传统方法直接将野外样方数据与Sentinel-2数据相关联，构建反演模型。
通过趋势外推法，本研究推断出，所提出的G〜LiDAR〜S2方法相比于传统G〜S2方法在本研究区能减少37％的野外样方数量。无人机激光雷达采样强度直接关系到航带设计和航飞成本，因此本文也对无人机激光雷达采样强度进行了测试研究。结果表明，与初始激光雷达样方数量相比，初始线性桥梁的20％就可以产生可接受的精度（R2 = 0.62，RMSE = 51.03 Mg/ha）。
总之，本研究首次调查了中国海南岛东北部地区红树林地表生物量，并验证了所提出的尺度上推方法在复杂红树林生物量反演上的可行性。
图4. 10米空间分辨率海南岛东北部红树林地表生物量图. B、东寨港国家级自然保护区，C、清澜港，D、铺前港，和E、冯家港。
