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利用随机森林算法监测毛乌素沙地生物土壤结皮的分布

苔藓主导生物土壤结皮，随机森林，高光谱实测数据，多光谱遥感，毛乌素沙地

10、干旱区环境与风沙科学 > 专题5：沙漠化与可持续发展

生物土壤结皮（BSC）在维系荒漠自然生态系统的稳定和持续发展中扮演着重要角色。BSC的分布与存在对生态系统管理至关重要，并为干旱、半干旱地区荒漠化和气候变化研究提供了线索。目前存在的遥感探测结皮方法主要有多光谱指数法和高光谱指数法。多光谱指数法精度较低，而高光谱指数法计算量大、数据获取不易。本研究提出利用多光谱遥感数据建立随机森林模型的方法估算以苔藓为主导的BSC盖度。首先测量了主要地物的高光谱反射率。随后将高光谱数据重采样到多光谱遥感数据波段并利用随机森林（RF）模型与不同波段组合来提取BSC。波段组合由BSC的2个多光谱指数（Crust Index-CI，2个波段组合；Biological Soil Crust Index-BSCI，3个波段组合）演变而来。然后，利用多光谱遥感数据（Landsat-8和Sentinel-2）对毛乌素沙地以苔藓为主导BSC分布进行预测。最后，利用最优结果Sentinel-2数据集对2016-2019年生长季初和生长季末的BSC分布进行监测。结果表明，随机森林算法在Sentinel-2数据集上的应用可以准确、高效地预测以苔藓为主导的BSC盖度分布。本方法可以用来作为干旱区生态恢复和沙化治理的重要指标与理论依据。