研究論文
王卷樂研究團隊在蒙古高原區(qū)域研究中取得系列進展
文章來源： | 發(fā)布時間：2022-09-07 | 【打印】 【關(guān)閉】
中蒙俄經(jīng)濟走廊和蒙古高原區(qū)域自然地理環(huán)境復(fù)雜多樣，緯度地帶性分異特征明顯，是全球氣候變化劇烈響應(yīng)區(qū)和東北亞重要的生態(tài)安全屏障區(qū)。王卷樂研究團隊長期致力于本區(qū)域研究，在土地退化、荒漠化、河流水體提取、草地產(chǎn)草量、植被變化等方面取得了一系列進展。
（1）基于面向?qū)ο蟮倪b感解釋方法，建立了基于遙感的蒙古國土地覆被分類規(guī)則和參考閾值范圍，獲得蒙古1990年、2000年、2010年和2020年的精細土地覆被數(shù)據(jù)，總體分類準確率分別為82.26%、82.77%、92.34%和81.84%。
（2）選取Albedo、NDVI、MSAVI和 TGSI等四個指標，分別構(gòu)建多種特征空間模型，分析驗證不同特征空間模型荒漠化反演精度，得到不同特征空間模型的最佳適應(yīng)區(qū)域，獲得蒙古國荒漠化程度分布圖。
（3）引入?yún)?shù)量小、易訓(xùn)練、聚焦光譜特征與紋理特征的Pixel-based CNN水體提取模型。在蒙古國圖拉河區(qū)域?qū)Ρ闰炞C了Pixel-based CNN、U-net、DNN、NDWI以及MNDWI閾值法的水體提取結(jié)果。
（4）解析Python端深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)，將其轉(zhuǎn)寫成GEE平臺模塊，利用GEE的云端數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)計算能力，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型在線部署和預(yù)測，把貝加爾湖流域水體信息提取計算壓縮在2小時內(nèi)，驗證精度超過92%。
（5）以內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林郭勒盟和蒙古國東戈壁省為研究區(qū)域，利用P-BSHADE方法獲得擴展樣點，結(jié)合NDVI植被指數(shù)，建立多種統(tǒng)計回歸模型，發(fā)現(xiàn)最適用于研究區(qū)的不同產(chǎn)草量估算模型。
以上研究得到國家自然科學(xué)基金（32161143025，41971385）、中國科學(xué)院A類戰(zhàn)略先導(dǎo)專項（XDA20030203）、中國工程科技知識中心建設(shè)項目（CKCEST-2022-1-41）等支持。
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