基于多源遥感数据的广西沿海红树林精准监测技术研究.docxVIP

基于多源遥感数据的广西沿海红树林精准监测技术研究

一、引言

1.1研究背景与意义

红树林作为热带、亚热带海岸潮间带特有的木本植物群落，素有“海洋卫士”“消浪先锋”等美誉，在维护海岸生态平衡、保护生物多样性、抵御海洋自然灾害等方面发挥着不可替代的作用。广西沿海地区拥有丰富的红树林资源，其总面积达9412余公顷，居全国第二位，主要分布在北海、防城港、钦州三市。这些红树林不仅是众多珍稀物种的栖息地，为大量的鸟类、鱼类和贝类等提供了食物来源和栖息场所，而且在净化海水、固碳储碳、促淤保滩等方面有着显著功效，对维持广西沿海生态系统的稳定与健康至关重要。

然而，在全球气候变化和人类活动的双重影响下，广西沿海红树林正面临着前所未有的威胁与挑战。一方面，海平面上升导致红树林栖息地被淹没，海水盐度的变化也影响着红树林的生长和繁殖；另一方面，随着沿海地区经济的快速发展，城市化进程的加快，围填海、水产养殖、港口建设等人类活动不断侵占红树林的生存空间，非法砍伐、污染等行为也对红树林生态系统造成了严重破坏。例如，广西北部湾国际港务集团曾因违规施工，致使红树林大面积受损。这些破坏行为不仅导致红树林面积不断减少，其生态功能也逐渐衰退，生物多样性面临威胁。

传统的红树林监测方法，如实地调查、样地监测等，虽然能够获取较为准确的局部信息，但存在效率低、范围有限、成本高、时效性差等缺点，难以满足对大面积红树林进行实时、动态监测的需求。随着信息技术的飞速发展，遥感监测技术凭借其大面积同步观测、时效性强、数据综合可比性强等独特优势，成为红树林监测的重要手段。通过遥感技术，可以快速、准确地获取红树林的分布范围、面积变化、生长状况等信息，及时发现红树林生态系统存在的问题，为红树林的保护、管理和修复提供科学依据。例如，利用多源遥感数据结合机器学习算法，可以有效估算红树林地上生物量，为蓝碳生态系统的保护与恢复提供数据支持；通过构建天空地多源LiDAR融合观测技术，能够实现对红树林单木-林分-景观跨尺度的结构格局监测，以及红树林扰动监测与场景精准提取。因此，开展广西沿海红树林信息遥感监测技术研究，对于加强红树林的保护与管理、维护沿海生态安全、促进区域可持续发展具有重要的现实意义和科学价值。

1.2国内外研究现状

自20世纪70年代以来，遥感技术开始应用于红树林监测领域，随着遥感技术的不断发展，其在红树林监测中的应用也日益广泛和深入。国外在红树林遥感监测方面开展研究较早，研究内容涵盖了红树林的分布制图、面积变化监测、生物物理参数反演、生态系统健康评估等多个方面。在数据源方面，从早期的中低分辨率光学遥感数据，如Landsat系列卫星数据，逐渐发展到高分辨率光学遥感数据，如QuickBird、WorldView系列卫星数据，以及雷达遥感数据，如Sentinel-1卫星数据等的综合应用。在监测方法上，从最初的基于光谱特征的目视解译和监督分类方法，发展到如今结合机器学习、深度学习等人工智能技术的自动化、智能化监测方法。例如，Zhao等应用随机森林决策规则解析与重构的新方法，实现了可解释的红树林制图，为可解释机器学习提供了一套新的知识抽取方法。

国内在红树林遥感监测领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。众多学者针对我国不同地区的红树林，如广西、广东、海南等地，开展了一系列遥感监测研究工作。在广西沿海红树林监测方面，钟仕全选用1955年、1977年航空遥感资料和1988年、1998年卫星遥感资料，根据遥感影像特征，调查广西沿海红树林，获取了4个不同时相的结果，研究分析变化情况，掌握了红树林动态变化规律。陶艳成等采用无人机技术和多时期高分辨率卫星影像，结合野外地面群落调查，利用目视解译方法，对广西北海市合浦县铁山港白沙镇榄根村近岸海域监测范围内红树林受损及其周边景观演变情况进行了遥感监测与分析，发现该区域红树林在4年间受损面积增长约30.23倍。

然而，现有研究仍存在一些不足之处。一方面，在数据源的选择和应用上，虽然多源遥感数据的融合应用已成为趋势，但不同数据源之间的数据融合方法和技术还不够完善，如何充分发挥不同数据源的优势，提高红树林监测的精度和可靠性，仍是需要进一步研究的问题。另一方面，在监测方法上，尽管机器学习和深度学习等方法在红树林监测中取得了一定的应用成果，但这些方法往往存在模型复杂、可解释性差、对样本数据依赖程度高等问题，限制了其在实际监测中的广泛应用。此外，针对广西沿海红树林生态系统的复杂性和独特性，现有的监测指标和评价体系还不够全面和完善，难以对红树林生态系统的健康状况和生态功能进行全面、准确的评估。因此，开展针对广西沿海红树林的高时空分辨率、多源数据融合的遥感监测技术研究，以及构建更