2013–2022 年福建漳江口互花米草分布無人機遙感數據集

黃敏敏，張宜輝,3，周澤友，朱旭東,3＊

1.廈門大學，濱海濕地生態系統教育部重點實驗室，福建廈門 361102

2.廈門大學，環境與生態學院，福建廈門 361102

3.廈門大學，近海海洋環境科學國家重點實驗室，福建廈門 361102

4.福建省環境保護設計院有限公司，福州 350025

引 言

紅樹林和鹽沼是重要的濱海藍碳生態系統[1]，在分布有紅樹林-鹽沼交錯區的濱海濕地，兩者往往存在較強的競爭關系[2]?；セ撞葑詮囊M我國后，在沿海的大部分區域快速蔓延，已經入侵了紅樹林的棲息地，因此近年來，互花米草入侵與紅樹林保護隨之成為研究的熱門課題[3-4]。在沒有人為干預的情況下，互花米草繁殖能力強，在濱海濕地長勢旺盛，展現出對環境的極強適應性，加之缺乏天敵干擾，與紅樹林存在競爭關系，對濱海濕地的生態平衡產生威脅，因而研究互花米草的時空演替規律對紅樹林保護與恢復具有重要意義。

濱海濕地環境復雜，開展野外調研存在難度，而遙感技術可以快速有效地獲取現場植被信息。目前廣泛使用的遙感衛星數據，如Sentinel、Landsat 數據，雖然具有長時序優勢[5]，可利用光譜特征進行指數計算，在大尺度的植被監測上具有無法取代的地位[6-8]，但難以滿足在小區域、樣方尺度上的植被群落演替研究。例如，中國科學院東北地理與農業生態研究所基于1990–2015 年多時相Landsat數據集，提取出中國沿海的互花米草空間分布，制作了30 m 分辨率的中國互花米草空間分布數據集[9-10]。該衛星數據集在區域尺度互花米草入侵研究中具有獨特的優勢，但因其空間分辨率較低，無法準確獲得樣方尺度的互花米草擴張信息，如互花米草入侵早期的小斑塊擴張速率、紅樹林-互花米草交錯區的植被演替細節等。

與Sentinel、Landsat 等衛星遙感影像相比，無人機遙感的優勢在于其擁有高分辨率，可以更加快速、及時、經濟地監測地表動態，并且能夠有效避免云霧干擾，近距離觀察地物及其時空變化[11]。同時，由于濱海濕地區域常有潮汐現象，無人機也可按潮水漲落情況靈活飛行，數據質量可控。

本數據集包括數字正射影像圖（DOM）與基于DOM 分類提取出的互花米草空間分布數據。DOM在空間上覆蓋了福建漳江口濕地紅樹林-互花米草交錯區，時間范圍是2013–2022 年，空間分辨率為20 cm。分類提取出的互花米草空間分布數據顯示了互花米草的分布位置、范圍及擴張趨勢。本數據集可用作紅樹林-互花米草交錯區植被演替研究的基礎數據。本文從數據收集、處理方法、樣本描述、數據質量、數據價值等方面對數據集進行了說明。

1 數據采集和處理方法

1.1 研究區概況

研究區位于中國福建省漳州市漳江口紅樹林國家級自然保護區內（117°24′07″E – 117°30′00″E，23°53′45″N – 23°56′00″N）的漳江口入海處，屬亞熱帶季風氣候，夏熱冬溫，所在海域的潮汐屬于不規則半日潮。研究區擁有中國北回歸線以北生長最好的紅樹林天然群落，主要類型有秋茄、白骨壤、桐花樹、木欖等。2013–2022 年期間，互花米草也是此潮間帶的主要物種，與紅樹林形成競爭關系。

圖1 福建漳江口紅樹林-鹽沼交錯區濕地空間位置Figure 1 Spatial location of mangrove-S.alterniflora ecotone within Zhangjiang Estuary, Fujian Province

1.2 數據采集方法

無人機正射影像數據集是通過每年定期進行無人機航拍，獲取研究區域內的多時相可見光影像，包含紅光、綠光、藍光波段。航拍前查詢了當地的限飛高度以及合適的起飛點。每一次無人機航拍通過篩選天氣、風力、潮汐等條件，主要是在多云、低潮、風力較小的條件下，對規劃好的研究區域進行航拍。飛行時間從2013 年持續到2022 年（無人機和相機參數見表1）。

表1 不同年份使用的無人機和相機參數Table 1 Drone and camera parameters in different years

2013 年航線參數設置飛行高度：100 m；航向重疊率10%，旁向重疊率12%。2014–2015 年航線參數設置飛行高度：140 m；航向重疊率50%，旁向重疊率16%。2016–2022 年航線參數設置飛行高度：200 m；航向重疊率80%，旁向重疊率60%。飛行結束后對航拍照片進行檢查，確保無漏拍情況。

1.3 數據處理方法

2016–2022 年拍攝的照片通過Photoscan 軟件（Agisoft LLC, St.Petersburg, Russia）利用動態結構攝影三維重建技術進行拼接處理，數據采集與處理流程如圖2 所示。2013–2015 年數據由于相片重疊率低，則通過Photoshop 軟件進行人工拼接獲得研究區拼接影像。由于十年中使用的無人機型號存在差異，分辨率也存在差異，因此將生成的十景覆蓋整個研究區的高分辨率拼接影像重采樣為20 cm 分辨率。所有拼接影像均在ArcGIS 10.2（ESRI, Inc., Redlands, California, USA）中先進行最大似然法分類，獲取無人機正射影像分類數據，為柵格分類數據。將柵格分類數據轉換成矢量數據，提取出互花米草空間分布矢量數據，再輔以人工數字化糾正，最終存儲為互花米草空間分布柵格數據，可統計得到互花米草面積的十年變化數據。

圖2 數據采集與處理流程圖Figure 2 The flowchart of data acquisition and processing

2 數據樣本描述

本數據集包括2013–2022 年的無人機正射影像及提取的互花米草空間分布數據，數據格式均為TIF，每年的正射影像數據存放在“DOM”文件夾中，總共10 景，數據總量1.7GB；提取的互花米草空間分布數據存放在“Spartina alternifloradata”文件夾中，總共10 景，數據總量10.7MB。

正射影像數據命名方式為：“年月-DOM”，其中飛行器帶有網絡RTK 定位服務則命名為：“年月-DOM-RTK”，如2022 年6 月的正射影像命名為：“202206-DOM-RTK.tif”?；セ撞菘臻g分布數據命名方式為：“年月-classified”。正射影像與互花米草空間分布數據分辨率均為20 cm，坐標系統均為WGS84/UTM zone 50N。不同年份使用的飛行器不同，在定位精度上稍有偏差。數據概況如圖3 所示。

圖3 2013–2022 年遙感影像數據示意圖Figure 3 Remote sensing image data from 2013 to 2022

3 數據質量控制與評估

本數據集的質量控制主要包括三方面：（1）無人機航拍結束后，檢查影像質量、影像范圍是否覆蓋整個研究區；（2）正射影像色彩校正；（3）早期影像范圍補充，如2013 年影像未覆蓋整個研究區，用可獲得的最相近日期的谷歌地球影像進行補充。

評估結果如下：（1）無人機影像質量滿足要求，每年的數據都不存在漏拍情況；（2）影像色彩經過校正后，除水面反光之外影像色彩均衡；（3）所有影像的研究區均保持一致。

在研究區中對地物進行分類，提取出互花米草這一類別，統計十年互花米草面積變化，結果表明近十年來互花米草面積增長迅速，從獨立的圓狀獨立斑塊發展成帶狀、塊狀的草叢（圖4、圖5）。從時間序列無人機影像可以清楚地看出，在紅樹林-鹽沼交錯區域，互花米草入侵到林外光灘后，在互花米草獨立斑塊迅速擴大的同時紅樹林也往外擴散，形成了紅樹林與互花米草共生的潮間帶濕地（圖6）。

圖4 2013–2022 年互花米草時空分布格局Figure 4 The spatial and temporal distribution of S.alterniflora from 2013 to 2022

圖5 2013–2022 年互花米草面積變化Figure 5 Annual changes in the area of S.alterniflora from 2013 to 2022

圖6 研究區景觀與典型區互花米草演變序列Figure 6 Landscape of study area and spatial evolution of S.alterniflora of a typical area

4 數據價值

高精度的長時序遙感影像數據產品對植被演替細節研究極其重要。本研究區為紅樹林-互花米草交錯區，自2013 年起，對互花米草進行長時序的高精度監測，生產了高分辨率的無人機正射遙感影像數據集，可以獲取較為完整的無人為干預下的互花米草自然擴張狀況（如互花米草在早期擴張階段時獨立斑塊直徑擴張速率[12]、綠度、面積變化等），也可獲取紅樹林在互花米草入侵下的生長情況（如面積、數量、樹冠周長、樹冠面積變化等）。本數據集在濱海濕地植被監測[13]、紅樹林監測[14]、生物量反演[15-16]、地物分類[17]等領域也具有應用價值，同時也可與衛星數據互補，作為衛星數據的驗證數據，彌補衛星數據的不足。

5 數據使用方法和建議

本數據集均為TIF 格式，方便直接瀏覽、快速定位感興趣區，也可使用ArcGIS 等軟件進行進一步可視化分析。

致 謝

感謝漳江口紅樹林國家級自然保護區管理局給予的大力支持。

數據作者分工職責

黃敏敏（1997—），女，福建福州人，碩士研究生，研究方向為濱海濕地遙感研究。主要承擔工作：遙感數據收集與處理、數據生產、論文撰寫。

張宜輝（1975—），男，福建寧德人，博士，教授，研究方向為濕地生態學、生物入侵生態學等。主要承擔工作：數據處理分析與論文撰寫指導。

周澤友（1993—），男，湖北黃石人，博士，研究方向為基于衛星遙感和無人機的碳達峰碳中和研究。主要承擔工作：遙感數據集收集與處理、數據分析討論。

朱旭東（1985—），男，福建福州人，博士，副教授，研究方向為海岸帶生態遙感、濕地碳循環等。主要承擔工作：研究思路設計、數據分析、論文修改。