近日，在鹏城实验室“遥感数据计算平台”iEarth的支持下，由鹏城实验室联合香港大学、中国科学院等多家单位联合组成的全球湿地动态制图研究组发布了“鹏城·星云”数据成果——全球首套30米近逐日精细湿地动态数据集（2013年-2024年）。

湿地被誉为“地球之肾”，是全球可持续发展的关键生态资产。其短期脉动与长期退化不仅调控生物多样性和碳收支，也直接影响防洪减灾等核心生态服务。面对全球范围内的湿地流失与功能衰退，亟须借助科学规划、有效管理与适度修复来守护这一脆弱生态系统，从而对一致性强、全球覆盖、高时间频率、跨年度连续性的湿地空间信息提出了迫切需求。

然而，湿地内部特性复杂且受人类活动强烈扰动，加之遥感观测重访周期长、成像易受云影干扰、训练样本匮乏及计算成本高昂，现有大尺度研究仍多停留在静态制图层面，难以精准捕捉湿地时空动态，更无法持续生成最新的全球湿地分布数据，难以满足资源可持续管理与科学研究的迫切需要。

针对这一科学问题，全球湿地动态制图研究组基于鹏城实验室“鹏城·星云”平台此前发布的全球30米无缝数据立方体SDC30，研发了集成深度学习、机器学习和逐级知识引导分类算法的大尺度湿地分类框架方法。该研究利用多源参考数据，以及全球训练样本采集，完成了全球首套30米空间分辨率、4天时间频率、多类型（3个大类、13个小类）的精细湿地动态制图数据集GWD30（2013年-2024年）。

记者了解到，该研究组首先使用动态样本生成方法，利用时-谱双维嵌入和分层变分自编码器，自动识别并校正静态标签时滞，生成完整的全球湿地动态样本；其次基于机器学习分类器以及逐级知识引导分类算法，结合形态、地理位置等信息，完成湿地动态的精细制图。通过全球分布的118328个独立样本验证，总体准确率达82.59%。

该研究发现，全球湿地面积呈现逐步下降的趋势，2013年到2017年下降趋势明显，2017年后下降趋势减缓。平均年变化率为-0.025%，逐年的变化率分别为-0.122%，0.007%，-0.060%，-0.054%，0.001%，-0.003%，0.011%，-0.007%，-0.001%。不同的湿地类型的面积均呈现明显的季节性波动。其中，自然湖泊与河流变化相对稳定，内陆草本沼泽有逐年下降的趋势。

该研究使得对湿地动态的前所未有的精确监测成为可能，可以支撑甲烷排放、碳收支估算等相关的动态科学研究和湿地保护的动态决策。