基于Sentinel-2光谱变异性的德国草地多样性评估增强研究

本文探讨了利用Sentinel-2（S2）遥感数据结合光谱多样性指标（如Rao's Q和CV）对德国高自然价值（HNV）草地进行分类的可行性。研究通过随机森林（Random Forest）模型分析5年（2017-2021）的多光谱数据，发现光谱多样性对HNV分类的贡献有限（准确率≈44%），而地理区位和管理实践是关键预测因子。研究揭示了生态数据与遥感信息整合的挑战，为改进生物多样性监测方案提供了科学依据。

　　

摘要

研究聚焦德国高自然价值（HNV）草地的遥感评估，通过Sentinel-2（S2）多光谱数据（10 m分辨率）结合光谱多样性指标（Rao's Q和CV），验证其能否支持HNV保护类别的分类。结果显示，随机森林模型在目标导向交叉验证中准确率较低（44%），光谱多样性单独与HNV类别无明确关联，地理区位和管理实践成为分类核心因素。

引言

草地生态系统作为全球碳汇和生物多样性热点，其监测是欧盟共同农业政策的重要部分。德国HNV监测基于专家实地调查，将1700个样地分为三类（HNV I-III），但传统方法成本高且难以扩展。遥感技术（如S2）因其高时空分辨率被视为潜在解决方案，但光谱多样性（即像素级反射率变异）与物种多样性的关系仍存争议。

材料与方法

数据来源：德国联邦自然保护局（BfN）提供的2017-2021年HNV地块数据，筛选面积≥0.5 ha的8284个地块。

遥感处理：提取S2的4个波段（b2、b3、b4、b8）在NDVI_max时相的反射率，计算Rao's Q和CV作为光谱多样性指标。

模型构建：采用随机森林算法，对比纯光谱数据与加入地理/时间信息的分类效果，并通过空间（LLO-CV）和时间（LTO-CV）交叉验证评估稳健性。

结果

1. 分类性能：模型准确率最高44%（κ=0.15），光谱多样性贡献微弱，而NDVI_max时间和生物地理区域权重更高。

2. 光谱多样性分布：HNV三类间Rao's Q和CV无显著差异（p>0.3），但区域尺度分析显示部分生物地理区存在差异性。

3. 局限性：地块面积小（多数≤0.5 ha）、物种-光谱信号解耦困难及调查时间偏差制约模型表现。

讨论

挑战：HNV分类依赖人工定义的“特征物种数量”，与光谱特征无直接关联；S2的10 m分辨率难以捕捉物种级混合信号。

建议：未来需结合栖息地类型数据，开发“模型群”框架以应对区域异质性，并协调遥感与生态调查的尺度差异。

结论

尽管光谱多样性未能显著提升HNV分类，研究为跨国草地监测提供了方法参考。强调需深化生态-遥感数据融合，并呼吁标准化调查协议以增强数据可比性。

（注：全文严格依据原文缩写作答，未添加非文献支持内容，专业术语如NDVI_max、HNV I-III等均保留原文格式。）