基于变异时空融合的WorldView-2与Planet影像协同监测红树林互花米草入侵年内动态

红树林生态系统正面临互花米草(S. alterniflora)入侵威胁，传统监测方法难以捕捉其高时空动态。研究人员创新性地融合高分辨率WorldView-2影像与高时间分辨率Planet数据，采用VSDF和FSDAF时空融合技术生成2米分辨率月尺度合成影像，通过SVM分类实现入侵植被精准制图（OA达92.5%），揭示互花米草年内动态导致1.4?ha面积缩减，为红树林保护提供新技术支撑。

　　

红树林生态系统正遭受"植物入侵者"互花米草(Spartina alterniflora)的猛烈攻势，这种盐沼植物通过抢占生态位威胁着红树林的生物多样性。传统卫星监测面临两难困境：要么像WorldView-2那样看得清但拍得少，要么像Planet卫星那样拍得勤但分辨率低。科学家们巧妙运用时空融合技术，让Flexible Spatiotemporal Data Fusion (FSDAF)和更先进的Variation-based Spatiotemporal Data Fusion (VSDF)这两种算法同台竞技，最终生成兼具"火眼金睛"（2米分辨率）和"勤快腿脚"（月尺度）的合成影像。

支持向量机(SVM)分类器在这些合成影像上大显身手，像精准的生态侦探般区分红树林和入侵者，总体分类精度高达92.5%。有趣的是，当互花米草进入枯黄期(senescence period)时，分类效果尤为出色——就像入侵者换上醒目的黄色外套，更容易被卫星"天眼"锁定。监测数据揭示了一个动态故事：随着生长季到枯黄季的转换，互花米草的"领地"缩减了1.4?公顷，而红树林则展现出"稳如泰山"的特性。

这项研究如同给生态学家配备了时空望远镜，首次实现红树林入侵物种的"逐月追踪"。VSDF算法表现尤为亮眼，能完美保留植被边界等精细特征，就像给卫星影像装上超清滤镜。该技术框架不仅为红树林保护装上"预警雷达"，更启示着生物入侵研究与生态系统管理的创新方向。