1990—2019年中国红树林变迁遥感监测与景观格局变化分析
发布时间：2022-01-23 02:02
为监测近期中国红树林的空间分布状况和分析近30年我国红树林演变趋势,本文以1990年、2000年和2010年3个时期Landsat TM以及2019年Landsat OLI和GF-1 WFV卫星遥感影像为数据源,基于SVM结合目视解译的方法完成了红树林信息提取,利用动态度模型、质心模型和景观格局指数开展了相关分析。本研究利用红树林与盐沼植物的物候差异来解决两者混生对红树林提取精度的影响。研究结果表明:（1）近30年来,我国红树林分布面积总体呈缓慢增加趋势,2019年我国红树林面积为21 612.9 hm2,相比1990年共增加6 107.7 hm2,2010—2019年全国红树林增长速率最高,达到1.72%。全国红树林分布重心向东北方向偏移,初步表明红树林分布有向寒冷区域偏移的趋势;（2）近30年来,我国红树林趋于破碎化,红树林斑块形状越来越复杂且内部连通性降低;（3）设立红树林保护区对红树林保护起到了主导作用,2019年国家级和省级保护区内红树林面积在全国占比达到64.63%。从2000年开始,国家级保护区增长变缓,省级保护区成为红树林的增长活力点。
【文章来源】：海洋技术学报. 2020,39(05)
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
研究区范围示意图
红树林分布于潮间带上部，受周期性潮水浸淹，为保障红树林信息提取的准确性，应选择低潮位、云覆盖少的卫星遥感影像，避免由于潮水淹没和云层遮挡所造成的漏分现象。由于红树林和互花米草等盐沼植被共生，光谱相近，难以区分，严重影响了红树林提取精度。而以互花米草为代表的盐沼植被受物候影响，冬季时植株枯萎，叶片枯黄，叶绿素含量降低，此时光谱在红光波段的强吸收作用减弱，波谷特征不明显且反射率变大，这与作为常绿植物的红树林在光谱上差别较大，所以可以利用季节差异将两者区分开[25]。由图2-a和图2-b可知，红树林和互花米草在2月和9月影像上色调差异较大。因此，本文所使用遥感影像获取时间多选取冬季（11月、12月、1月、2月最佳）。红树林的树高或胸径生长速度较慢[26]，因此部分当年未获得满足要求的区域，将影像获取时间放宽到前后不超过两年。1.2.2 现场数据
2012年在福建省九龙江口沿岸；2018和2019年分别在广东省湛江市、珠海市和广西壮族自治区沿岸，开展了多次红树林现场调查，设置现场站位84个，获取了红树林地理位置、种类、光谱和生长参数等数据，站位点分布如图3所示。其中，2019年在广西红树林现场调查中利用“御”Mavic2专业版大疆无人机在北海市、防城港市等区域共拍摄照片4 022张，根据无人机照片得到了234个红树林点位和287个非红树林点位。其中，非红树林样点多为红树林边界处裸滩、盐沼植物和水体。1.3 研究方法
【参考文献】：
期刊论文
[1]1997—2017年间广西北部湾红树林演变分析[J]. 谢亮亮,谢小魁. 农村经济与科技. 2020(09)
[2]1990～2015年间四省红树林变化监测及其驱动力分析[J]. 李晓俞,张东水,马宇,陆紫琪,何玉花,田辉彬. 地理空间信息. 2020(02)
[3]近十年来福建兴化湾湿地景观格局及其驱动力分析[J]. 张党玉,孙志高,陈冰冰,路春燕,李家兵. 福建师范大学学报(自然科学版). 2020(01)
[4]1990—2018年海南岛湿地景观格局演变及其驱动力分析[J]. 雷金睿,陈宗铸,陈毅青,陈小花,李苑菱,吴庭天. 生态环境学报. 2020(01)
[5]基于国产高分遥感的人工种植红树林种间分类方法研究——以广西茅尾海红树林为例[J]. 马云梅,吴培强,任广波,傅宇,马毅,包玉海. 海洋技术学报. 2019(04)
[6]粤港澳大湾区红树林湿地面临的生态问题与保护对策[J]. 于凌云,林绅辉,焦学尧,沈小雪,李瑞利. 北京大学学报(自然科学版). 2019(04)
[7]中国红树林与典型区红树林群落重心迁移特征及共性关系[J]. 何玉花,张东水,邱炳文,李燕婷,韩用顺,刘贤赵. 生态学杂志. 2019(08)
[8]孟加拉国海岸带近30 a红树林变化遥感分析[J]. 周磊,马毅,任广波. 海洋环境科学. 2019(01)
[9]中国海岸带围垦遥感分析[J]. 吴文挺,田波,周云轩,舒敏彦,戚纤云,胥为. 生态学报. 2016(16)
[10]中国红树林湿地资源、保护现状和主要威胁[J]. 但新球,廖宝文,吴照柏,吴后建,鲍达明,但维宇,刘世好. 生态环境学报. 2016(07)
博士论文
[1]中国滨海湿地互花米草入侵遥感监测及变化分析[D]. 刘明月.中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所) 2018
[2]1973～2013年中国红树林动态变化遥感分析[D]. 贾明明.中国科学院研究生院（东北地理与农业生态研究所） 2014
硕士论文
[1]南海沿岸红树林30年时空变化分析[D]. 王武霞.兰州交通大学 2017
[2]近20年来我国红树林资源变化遥感监测与分析[D]. 吴培强.国家海洋局第一海洋研究所 2012
[3]漳江口红树林区互花米草的生长特性及其与秋茄的相对竞争力[D]. 黄冠闽.厦门大学 2009
本文编号：3603367
【文章来源】：海洋技术学报. 2020,39(05)
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
研究区范围示意图
红树林分布于潮间带上部，受周期性潮水浸淹，为保障红树林信息提取的准确性，应选择低潮位、云覆盖少的卫星遥感影像，避免由于潮水淹没和云层遮挡所造成的漏分现象。由于红树林和互花米草等盐沼植被共生，光谱相近，难以区分，严重影响了红树林提取精度。而以互花米草为代表的盐沼植被受物候影响，冬季时植株枯萎，叶片枯黄，叶绿素含量降低，此时光谱在红光波段的强吸收作用减弱，波谷特征不明显且反射率变大，这与作为常绿植物的红树林在光谱上差别较大，所以可以利用季节差异将两者区分开[25]。由图2-a和图2-b可知，红树林和互花米草在2月和9月影像上色调差异较大。因此，本文所使用遥感影像获取时间多选取冬季（11月、12月、1月、2月最佳）。红树林的树高或胸径生长速度较慢[26]，因此部分当年未获得满足要求的区域，将影像获取时间放宽到前后不超过两年。1.2.2 现场数据
2012年在福建省九龙江口沿岸；2018和2019年分别在广东省湛江市、珠海市和广西壮族自治区沿岸，开展了多次红树林现场调查，设置现场站位84个，获取了红树林地理位置、种类、光谱和生长参数等数据，站位点分布如图3所示。其中，2019年在广西红树林现场调查中利用“御”Mavic2专业版大疆无人机在北海市、防城港市等区域共拍摄照片4 022张，根据无人机照片得到了234个红树林点位和287个非红树林点位。其中，非红树林样点多为红树林边界处裸滩、盐沼植物和水体。1.3 研究方法
【参考文献】：
期刊论文
[1]1997—2017年间广西北部湾红树林演变分析[J]. 谢亮亮,谢小魁. 农村经济与科技. 2020(09)
[2]1990～2015年间四省红树林变化监测及其驱动力分析[J]. 李晓俞,张东水,马宇,陆紫琪,何玉花,田辉彬. 地理空间信息. 2020(02)
[3]近十年来福建兴化湾湿地景观格局及其驱动力分析[J]. 张党玉,孙志高,陈冰冰,路春燕,李家兵. 福建师范大学学报(自然科学版). 2020(01)
[4]1990—2018年海南岛湿地景观格局演变及其驱动力分析[J]. 雷金睿,陈宗铸,陈毅青,陈小花,李苑菱,吴庭天. 生态环境学报. 2020(01)
[5]基于国产高分遥感的人工种植红树林种间分类方法研究——以广西茅尾海红树林为例[J]. 马云梅,吴培强,任广波,傅宇,马毅,包玉海. 海洋技术学报. 2019(04)
[6]粤港澳大湾区红树林湿地面临的生态问题与保护对策[J]. 于凌云,林绅辉,焦学尧,沈小雪,李瑞利. 北京大学学报(自然科学版). 2019(04)
[7]中国红树林与典型区红树林群落重心迁移特征及共性关系[J]. 何玉花,张东水,邱炳文,李燕婷,韩用顺,刘贤赵. 生态学杂志. 2019(08)
[8]孟加拉国海岸带近30 a红树林变化遥感分析[J]. 周磊,马毅,任广波. 海洋环境科学. 2019(01)
[9]中国海岸带围垦遥感分析[J]. 吴文挺,田波,周云轩,舒敏彦,戚纤云,胥为. 生态学报. 2016(16)
[10]中国红树林湿地资源、保护现状和主要威胁[J]. 但新球,廖宝文,吴照柏,吴后建,鲍达明,但维宇,刘世好. 生态环境学报. 2016(07)
博士论文
[1]中国滨海湿地互花米草入侵遥感监测及变化分析[D]. 刘明月.中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所) 2018
[2]1973～2013年中国红树林动态变化遥感分析[D]. 贾明明.中国科学院研究生院（东北地理与农业生态研究所） 2014
硕士论文
[1]南海沿岸红树林30年时空变化分析[D]. 王武霞.兰州交通大学 2017
[2]近20年来我国红树林资源变化遥感监测与分析[D]. 吴培强.国家海洋局第一海洋研究所 2012
[3]漳江口红树林区互花米草的生长特性及其与秋茄的相对竞争力[D]. 黄冠闽.厦门大学 2009
本文编号：3603367
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