在“十亿棵树”海啸项目背景下，对生态影响进行评估，并优化用于土地覆盖分类的人工神经网络

《Ecological Informatics》：Ecological impact assessment and optimizing artificial neural network for land cover classification under the billion tree tsunami project

本研究利用优化的人工神经网络（ANN）方法，通过Landsat影像分析巴基斯坦开普省南部（KPK）的植被覆盖变化，评估Billion Tree Tsunami Project（BTTP）的生态影响。结果显示，森林覆盖率从2013年的12.54%增至2024年的14.43%，同时地表温度降低，验证了BTTP在生态恢复和气候调节方面的有效性。

　　全球变暖和气候变化正在加速，这些变化对自然生态系统造成严重破坏。作为应对这一挑战的重要策略，大规模植树造林成为一种基于自然、可扩展的方法，旨在重建栖息地、支持生物多样性并增强生态系统的韧性。以巴基斯坦的“十亿棵树”项目（BTTP）为代表的植树造林计划，是应对森林砍伐和生态恢复的重要举措之一。然而，准确分类森林区域仍然是监测植树造林项目的关键挑战。传统分类方法往往缺乏对土地利用和土地覆盖（LULC）分析所需的精确度，而以往基于人工神经网络（ANN）的研究则存在参数设置不一致和对分类结果的狭窄关注，忽略了更广泛的生态视角。本研究旨在评估BTTP的效果，通过应用ANN分类技术分析BTTP实施前后南开伯尔-普什图省（KPK）的LULC变化，从而推动生态和气候方面的科学理解。

随着全球变暖和极端天气事件的频发，土地利用和土地覆盖变化成为全球气候和生物多样性议程中的核心议题。在巴基斯坦，气候变化直接影响农业生产，同时对生态系统和社区的稳定性构成威胁。因此，巴基斯坦在全球气候脆弱国家中排名靠前，面临显著的气候风险。BTTP的实施不仅有助于恢复森林覆盖，还对生物多样性保护、碳汇增强和区域气候调节产生积极影响。然而，要全面评估这些变化，需要更加精确的分类方法和多指标的生态分析。

本研究采用了一种系统化的ANN分类方法，结合多源遥感数据、现场调查和生态指标（如NDVI、EVI和地表温度（LST）），提供了更全面的评估。通过优化ANN的参数设置，包括学习率、动量值、RMS收敛阈值、隐藏层结构和迭代次数，研究团队确保了分类的准确性，并优化了计算时间。实验结果显示，一个结构平衡的ANN模型能够达到98.89%的总体分类精度和0.9775的Kappa系数，证明了该方法在识别LULC变化和生态影响方面的有效性。

ANN在土地覆盖分类中具有显著优势，能够处理复杂的非线性关系，适用于高分辨率遥感数据的分析。在本研究中，ANN模型通过系统优化，展现出优于传统分类方法的精度和稳定性。例如，ANN在2013年和2024年的分类精度分别为98.89%和0.9775，远高于其他方法的精度。这些结果不仅验证了BTTP在扩大森林覆盖方面的成效，还展示了其对当地微气候的积极影响。植被覆盖与地表温度之间存在负相关关系，说明植树造林确实有助于缓解局部升温，增强生态系统的稳定性。

在研究方法上，本研究采用了多阶段、可重复的流程，包括数据获取、预处理、分类和精度评估。首先，选取了无云、多光谱的Landsat-8 OLI影像，以确保数据质量和分类精度。随后，对影像进行了大气校正、波段堆叠和拼接处理，生成连续的影像数据集。通过裁剪感兴趣区域（ROI）和质量掩膜，确保了数据的可靠性。在训练数据和特征准备方面，结合了高分辨率影像和现场观测数据，形成了用于分类的代表性样本。

ANN的分类过程通过系统化参数调整和交叉验证进行，确保了模型的稳定性。研究团队对不同参数配置进行了测试，包括学习率、动量值、RMS收敛阈值、隐藏层深度和迭代次数。这些参数的优化过程使得模型能够在保持高精度的同时，减少计算时间。例如，经过1000次迭代的单隐藏层网络在107秒内实现了98.89%的精度，成为本研究中最具实用性的配置。

本研究还对传统分类方法（如最大似然分类、马哈拉诺比斯距离分类、最小距离分类和平行六面体分类）进行了比较分析。结果显示，这些传统方法在精度和稳定性方面均逊色于ANN。例如，最大似然分类方法在2013年和2024年的分类精度分别为92.73%和88.75%，而ANN则达到了98.89%的精度。这种对比不仅突显了ANN在复杂土地覆盖分类中的优势，还表明其在生态监测中的潜力。

研究进一步通过植被指数和地表温度分析，揭示了BTTP对生态系统的具体影响。例如，NDVI和EVI的提升表明植被覆盖率的增加，而LST的下降则显示了微气候调节的效果。这些指标的结合，使得研究能够从结构和功能两个层面评估植树造林的生态价值。在Garhi Chandan等重点植树区，NDVI和EVI的显著提升与地表温度的下降相辅相成，说明该区域的植被恢复对环境产生了实质性的改善。

此外，研究还探讨了不同区域和种植方法对植被恢复的影响。例如，南方各地区的植被恢复速度不一，某些区域因种植方式、物种选择和后期维护的不同，导致植被覆盖率提升较慢。这提示政策制定者在实施大规模植树造林项目时，需要考虑种植方法的多样性，并加强后期维护，以确保长期生态效益。

研究还指出了未来的改进方向。例如，扩展研究范围至全国层面，将有助于更全面地评估BTTP的政策影响。同时，引入更高分辨率的影像数据，可以实现对植被种类和生物量的更精确分析。此外，纳入社会经济数据，将有助于更全面地理解植被恢复与社会经济变化之间的相互作用。通过这些改进，可以进一步优化生态监测框架，提高对气候变化和生态恢复的应对能力。

综上所述，本研究通过系统化的ANN分类方法，结合多指标的生态分析，揭示了BTTP在扩大森林覆盖率和改善微气候方面的显著成效。这些结果不仅为政策制定者提供了科学依据，还展示了ANN在生态监测和土地覆盖变化分析中的强大潜力。同时，研究也强调了在实施大规模植树造林项目时，需要关注种植方法的优化和后期维护，以确保生态效益的持续性和稳定性。这些发现对于推动可持续的土地管理和生态恢复具有重要意义。