量化美国中西部农田边界处的生态指标

《Landscape Ecology》：Quantifying ecological indicators along field boundaries in US Midwest cropland

　　

摘要

背景

在美国中西部高度集约化的农业区，栖息地破碎化是一个严重的生态问题。在该地区的玉米-大豆种植区，自然生态系统大多已被单一作物种植系统取代，连续的树木覆盖极少，或者仅有少量的植被缓冲带存在，这导致了栖息地的严重隔离以及生物多样性的丧失。

研究目标

本研究旨在：（1）利用基于卫星的遥感技术结合深度学习分类方法，量化美国中西部主要玉米-大豆农业系统中植被缓冲带的空间范围与连通性；（2）通过与生物多样性和生态系统功能相关的常用景观指标，评估这些缓冲带的生态完整性。

研究方法

我们处理了Sentinel-2卫星的NDVI时间序列数据，并训练长短期记忆（LSTM）神经网络来识别玉米-大豆种植区域。同时，针对十个州的数据，分析了包括有效网格大小和传染性在内的多种景观指标。

研究结果

基于LSTM的分类方法效果显著，整体准确率在0.88到0.97之间。研究发现，该地区的植被和自然缓冲带分布不均。爱荷华州、伊利诺伊州和明尼苏达州玉米-大豆种植区内的自然区域连通性最低，因为这些区域的作物覆盖密集且连续，生态功能较为有限。而俄亥俄州、密苏里州和印第安纳州则处于中间水平，其农业主导区域内仍保留有一些自然斑块，空间变异性适中。密歇根州、威斯康星州、肯塔基州和田纳西州的自然区域连通性更强，农业景观更加破碎，但提供生态系统服务的能力也更高。

结论

本研究对美国中西部玉米-大豆种植区的缓冲带完整性进行了空间层面的详细评估。所生成的高分辨率分类结果为在宏观和微观尺度上评估景观功能提供了重要依据，有助于实现可持续的土地利用并指导针对性的干预措施。此外，结合其他数据，这一结果还可用于分析农业管理相关动态及变化趋势。