来源：北部湾海洋环境与灾害重点实验室    编辑：周姣娣    作者：蒙柳清

近日，我实验室田义超副教授团队在国际知名地球制图期刊《Geocarto International》（中国科学院二区，影响因子IF=3.681）上发表了题为“Estimating mangrove above-ground biomass at Maowei Sea, Beibu Gulf of China using machine learning algorithm with Sentinel-1 and Sentinel-2 data”的研究论文。

第一作者： 黄卓梅 本科生

通讯作者：田义超 副教授

DOI：https://doi.org/10.1080/10106049.2022.2102226

红树林等蓝碳生态系统是抵御和减轻风暴潮和极端灾难性天气影响的天然屏障。准确、高效地测定红树林地上生物量对蓝碳生态系统的保护与恢复及其对气候变化的响应具有重要意义。该文基于北部湾茅尾海地区哨兵1号主动雷达SAR数据和哨兵2号被动光学卫星遥感数据，提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的轻梯度提升模型(LGBM)估算了茅尾海地区的红树林地上生物量，与随机森林(RF)、K-最近邻回归(KNNR)、极端梯度推进(XGBR)、LGBM等机器学习算法相比，LGBM-PSO模型取得了更好的结果(R²=0.7807,RMSE=24.6864 Mg.ha^-1)，红树林生物量预测范围为4.623 ~ 206.975 Mg.ha0^-1。因此，利用多源遥感数据结合LGBM-PSO模型可以提供较好的红树林地上生物量预测结果，从而为大规模红树林地上生物量估算提供了一种新方法。

Figure 1. Location map of the mangrove study areas and sample points.

Figure 3. S. apetala community (a), K. candel community (b), A. corniculata community (c), DBH measurement (d),GPS measurement longitude and latitude (e), measured quadrat range (f).Among them, a, b and c were taken by Dr.Tian Yichao during the field mangrove survey, while d, e and f were taken by Yang Yongwei during the survey.

Figure 4. Technical route for estimation of aboveground biomass of mangroves in the Maowei Sea.

Figure 7. Aboveground biomass of mangroves in Maowei Sea area.

本研究由国家自然科学基金(No. 42061020)、广西壮族自治区科技厅(No. 2019AC20088)、广西壮族自治区自然科学基金(No. 2018JJA150135)、广西重点研发计划(No. AA18118038)、广西林业科技推广示范项目(桂林科研[2022]4号);北部湾大学海洋科学一级学科(DRB003);广西高校人文社会科学重点研究基地北部湾海洋开发研究中心(BHZKY2202);北部湾大学高层次人才引进项目(批准号:2019KYQD28)，广西壮族自治区大学生创新创业训练计划(批准号:202011607140)共同资助完成。