湿地作为“山水林田湖草沙”生命共同体的重要组成部分，是实现可持续发展进程中关系国家和区域生态安全的战略资源。在全球湿地生态系统退化的背景下，精准、及时、大范围的湿地空间分布信息对于湿地资源的保护与可持续利用，以及联合国可持续发展目标（SDGs）相关指标的评估都至关重要。然而，由于年度训练样本获取难度大、大尺度分类制图背景干扰信息多、计算资源需求大、以及年际精度不稳定等因素的影响，已有国家尺度的湿地制图研究多集中于单一年份或较低时间频率，无法持续生成高分辨率的逐年分布数据集，难以满足科学研究和生态系统管理的需求。

针对上述问题，在遥感大数据和云计算平台的支持下，我所湿地遥感研究团队开发了一种先验知识驱动的大尺度湿地动态制图方法，首次实现了中国10米空间分辨率、年度连续更新（2016~2024年）、多类型的国家尺度湿地动态监测数据产品，平均总体精度达到81%以上。该方法通过整合地形、土壤湿度、以及植被与水体的长时序动态特征来计算湿地发生概率，并以此作为先验知识，结合机器学习方法，实现了国家尺度、逐年湿地分布制图。该方法有效减少了大尺度分类制图中非湿地地物类型的干扰，显著降低了模型对海量训练样本的依赖，并显著提升了逐年湿地分类制图的计算效率与精度稳定性。

研究结果表明，2016年至2024年间，中国湿地总面积总体相对稳定，呈现约0.5%的微弱增长。中国湿地类型以水体（66.28%）和内陆草本沼泽（29.90%）为主。在空间分布上，东北地区（28.19%）和青藏高原地区（25.25%）的湿地面积占比最高。在各湿地类型年际变化方面，水体表现出最显著的扩张趋势（+1.24%），滨海木本沼泽略有增加；与之相反，滩涂和滨海草本沼泽面积分别减少了710平方千米和620平方千米，内陆草本沼泽面积略有下降。

该研究成果近期发表于遥感领域国际顶级期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（C刊，IF=12.2），由东北地理所博士毕业生王铭（第一作者）、毛德华研究员（通讯作者）、王宗明研究员，联合罗德岛大学王野乔教授等共同完成。相关研究受国家自然科学基金（42330109，42171379，42501400）、安徽农业大学引进高层次人才科研启动项目（rc522413）共同资助。

论文信息：Ming Wang, Dehua Mao*, Yeqiao Wang, Hengxing Xiang, Mingming Jia, Bin Dong, Zongming Wang, 2026. Annual wetland changes across China (2016–2024) from multisource temporal data and knowledge-driven machine learning approach. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 237: 754-588.

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2026.05.001