来自无人机多光谱影像的三重特征融合提升了物种级红树林碳通量评估

这些沿海森林为何重要

红树林生长在陆地与海洋的交界处，静静地将大量碳封存在木质体和泥质土壤中。由于这种“蓝碳”有助于减缓气候变化，各国政府和保护组织愈发希望保护和恢复红树林。但并非所有红树林物种以相同方式储碳。本研究展示了携带特殊相机的小型无人机如何不仅绘制中国沿海不同红树林物种的分布，还能估算每种物种地上和地下的碳储量。

从空中观测红树林

研究在中国华南莺螺湾高桥红树林自然保护区进行，该地块面积较大且物种丰富。在这里，四种常见红树林物种沿潮间带形成马赛克格局，从靠近开阔海湾的高大林分到河岸和池塘边的矮灌木丛。传统上，要估算这些森林的碳储量需人工涉泥测量树木尺寸并挖掘根系与土壤——这是既缓慢又昂贵的工作。卫星能观测大范围，但通常缺乏分辨相邻物种或小片林地所需的细节。研究团队改为使用低空飞行、搭载多光谱相机的无人机，该相机不仅拍摄可见色，还捕捉红边和近红外波段，这些波段对叶片化学成分和植被健康尤为敏感。

无人机影像的三类线索

从无人机数据中，科学家提取了关于森林的三类线索。 “光谱”特征描述叶片如何反射不同波段的光，可组合成与生长势和叶绿素相关的植被指数。 “结构”特征来自三维高度信息，揭示地表冠层的高度分布。 “纹理”特征捕捉影像中冠层的粗糙或平滑程度，反映叶片大小、枝密度和树冠形态差异。通过融合这三类信息，研究人员训练了计算模型，先区分四种红树林物种，然后将影像特征与在40个地面样地收集的精确碳测量值关联起来。

区分不同红树林物种

融合方法在物种制图上表现尤为出色。仅使用基本的红、绿、蓝影像时，无人机无法可靠地区分叶色相似或混交的物种。加入红边和近红外波段后识别能力大幅提升，进一步加入冠层高度信息则使性能更上一层楼。最佳组合——原始多光谱波段、植被指数与高度——将红树林物种的识别准确率推至近90%。这点很关键，因为像海桑（Avicennia marina）和海榄雾（Aegiceras corniculatum）在光谱上可能相近，但在高度和生长型态上有细微差别，而如红树（Rhizophora stylosa）和海桑榄（Bruguiera gymnorrhiza）则更高大、树冠更厚重。

将林分结构与储碳联系起来

在物种被制图之后，研究者用同样的三类影像特征构建碳模型。针对每个物种或物种组合，研究团队测试了不同影像变量对预测地上木干与枝条碳、以及地下根系碳的效果。他们发现最具信息性的特征因物种而异。对于灌木状的A. corniculatum，红边波段的细微纹理模式效果最佳；而对于B. gymnorrhiza，蓝光波段的纹理变化是关键。对于混交林分的R. stylosa与A. marina，简单的冠层高度就是强有力的预测因子，反映出更大的树木拥有更多生物量。所得模型对观测到的碳变异的解释力因物种以及考虑地上或地下储量不同而异，从近一半到超过90%不等。

碳究竟分布在哪里

将这些模型应用于整个研究区后，生成了精细的地上、地下与总红树林碳地图。保护区西北角以高大的R. stylosa林分为主，成为碳热点，无论地上还是地下碳都处于最高值。平均来看，R. stylosa的地上碳约为最矮小物种A. corniculatum的两倍，并且在根系碳上也处于领先。A. marina虽分布广泛，但每公顷碳储量较为中等，而B. gymnorrhiza贡献了较小但仍重要的局部高值。总体上，具有更高、更粗树干和更宽树冠的物种储存的碳远多于由许多短小灌木组成的密集丛林，尽管后者的茎数每面积更多。

对气候与保护的意义

对非专业读者而言，主要信息是红树林不能被当作地图上一条均质的绿色带来对待。不同物种储存的碳差异很大，并且它们对无人机从颜色、结构和纹理中“看到”的信息反应不同。通过结合这三种视角，本研究表明相对经济的无人机可以在高分辨率上同时绘制物种与其碳储量，帮助管理者识别出对气候缓解最有价值的林斑。随着保护与恢复蓝碳生态系统的努力增加，这种物种级别的见解可为更明智的植树方案、对高碳林分的有针对性保护以及更准确的国家碳核算提供指导。

引用: Chen, Y., Shen, X., Yan, C. et al. Triple-feature fusion from UAV multispectral imagery enhances species-level mangrove carbon assessment. Sci Rep 16, 11494 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-40303-1

关键词: 红树林碳, 蓝碳, 无人机多光谱, 物种制图, 森林遥感