长江流域资源与环境 >> 2026, Vol. 35 >> Issue (2): 364-.doi: 10.11870/cjlyzyyhj202602007
吴弈秋1,2,3,熊俊峰2,黄金怡4,马荣华2,3*
WU Yi-qiu1,2,3,XIONG Jun-feng2,HUANG Jin-yi4,MA Rong-hua2,3
摘要: 水生植被是湖泊生态系统的重要指示因子,受到气候变化及人类活动协同作用。基于Landsat系列卫星影像,构建了融合NDVI、AI和SVSI指数的决策树分类模型,提取了2000~2024年太湖水生植被时空分布,并综合采用传统方法和机器学习方法分析了气象因子和水质因子对水生植被面积的影响机制,揭示了水生植被时空动态的关键控制因子。结果表明,研究提出的水生植被遥感识别模型,在TM/ETM+/OLI传感器影像中均表现出良好的鲁棒性,分类总体精度达88%以上,Kappa系数超过0.75,其中OLI影像因更高的信噪比取得最优精度(总体精度92.59%,Kappa系数0.84)。太湖水生植被主要分布于东太湖、胥口湾和贡湖湾,夏季覆盖面积显著高于冬季(平均差值47.6 km2)。在时空动态方面,2010年被识别为水生植被面积变化转折点,夏季植被面积从2000年峰值217 km2降至2012年最低值177 km2之后回升,冬季植被面积则在2011年后稳定回升。驱动力分析结果表明,在夏季,气象条件和Chla共同影响水生植被生长,浮游植物作为Chla的主要来源对水生植被生长具有最主要的负面效果;在冬季,气象条件对水生植被生长的影响减弱,TN成为最主要的影响因子,并对水生植被生长具有显著的负面作用。因此,太湖水生态系统保护需要控制夏季藻华及冬季营养盐排放。研究结果为太湖治理提供了科学依据。
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