融合星载LiDAR系统GEDI数据与Sentinel-2影像的长江中游洲滩典型禾本科植物高度动态研究OA北大核心CSTPCD

植物是大型河流生态系统的重要成分。但受气候变化和人类活动影响,洲滩禾本科植物高度不断发生调整,进而影响洲滩生境和河道防洪安全,故需长期监测。近年来,伴随着星载激光雷达(LiDAR)技术的发展,应用LiDAR卫星数据反演洲滩禾本科植物高度成为一种可能。本文融合新一代星载LiDAR系统GEDI数据与Sentinel-2影像,基于XGBoost算法构建了考虑物候、累积温度与光合有效辐射指标的洲滩典型禾本科植物高度外推模型,同时利用Attention-UNet算法搭建了洪淹区域识别模型。随后以长江中游洲滩为例,探明了星载LiDAR技术在获取洲滩植株高度方面的性能,分析了各指标对模型精度的影响,并初步得出了洲滩典型禾本科植物高度对不同淹没条件的响应模式。主要结论包括:(1)星载LiDAR系统GEDI具有准确探测洲滩植物高度的能力,与无人机航测数据相比RMSE=0.43 m;(2)运用GEDI数据构建禾本科植物高度外推模型时,考虑物候和累积温度等指标可有效提升模型精度,提升幅度为6.8%~10.7%;(3)利用无人机航测数据对模型外推植物高度进行评价,RMSE=0.80 m。同时从模型外推结果中可知,受2020年流域尺度洪水影响,中游各河段平均植物高度下降了0.03~0.24 m;(4)在2020年流域尺度洪水作用下,淹没历时≤10天的洲滩禾本科植物,其次年株高整体呈增长趋势;而淹没历时>10天时,其次年株高平均下降了2.3%~3.1%。此外,对于日均淹没水深与株高的比值>0.95的洲滩,随着比值增加,洪水对禾本科植株高度的负面作用逐步增强。