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濕地作為“山水林田湖草沙”生命共同體的重要組成部分，是實現可持續發展進程中關系國家和地區生態安全的戰略資源。在世界范圍內濕地損失和退化的背景下，迫切需要對濕地進行科學規劃、有效管理和適當恢復，可靠的、能夠定期更新的濕地空間分布信息至關重要。然而，由于濕地的內在特性和人類活動的加劇，濕地的年內和年際變化頻繁且復雜。受訓練樣本數量有限、有效的分類特征難以獲取、計算資源消耗過大等多重因素的限制，已有大尺度濕地制圖研究集中于中低空間分辨率和單一的濕地類型，無法持續生成最新的濕地空間分布數據，難以支持濕地資源可持續規劃與管理和濕地科學研究的需要。
針對上述問題，在遙感大數據和云計算平臺（Google Earth Engine）的支持下，中國科學院東北地理與農業生態研究所濕地遙感、地理景觀遙感研究團隊以東亞地區為研究范圍，研發了集成隨機森林機器學習算法和層次決策樹分類算法的“兩段式”的大尺度濕地分類框架方法。該研究利用多源參考數據和21萬多景Sentinel-1/2時間序列遙感影像，完成了東亞地區首套10米空間分辨率、多類型（3大類、12小類）的濕地空間分布圖（EA_Wetlands，2021），精度達88%以上。
研究表明，2021年東亞地區的濕地總面積為48.18萬 km2，主要分布在中國東北地區和青藏高原地區（占比41.02%）。東亞地區的濕地類型以內陸濕地為主（68.26%），其次為濱海濕地（17.31%）和人工濕地（14.43%）。在12個濕地二級類型中，內陸草本沼澤所占比例最高（29.67%），其次是湖泊（20.98%），濱海木本沼澤所占比例最低（0.07%）。在東亞地區各個國家中，中國的濕地面積所占比例最大（88.97%），其次為蒙古國（3.57%），韓國的濕地面積占國土面積的比例最大（10.43%）。
本研究在東亞地區尺度（陸地面積近1200萬平方公里）完成10米分辨率的濕地精細分類（12類）。相關的數據成果可支撐東亞地區的候鳥棲息地評估、碳庫/匯估算等相關科學研究和空間決策；相關的研究方法可為全球尺度的濕地精細分類制圖及時間序列數據的拓展奠定基礎。
近期，相關研究成果在線發表在《環境遙感》（Remote Sensing of Environment）上。該研究由東北地理所、美國羅德島大學、美國俄克拉荷馬大學等共同完成。研究工作得到國家自然科學基金、吉林省科技發展計劃項目、中國科學院青年創新促進會、東北地理所青年科學家小組項目和美國國家科學基金會的支持。
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遙感大數據與云平臺支持下的大尺度兩段式濕地分類框架方法
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