基于遥感解译的红树林变化监测分析

Monitoring and Analysis of Mangrove Changes Based on Remote Sensing Interpretation

摘要: 随着现代遥感技术的蓬勃发展，基于遥感技术提取红树林长时间序列动态变化已成为开展红树林生态系统监测评估最有效的方法之一。本文以广东珠海市淇澳岛红树林群落为研究区域，利用Landsat卫星1990~2020年7个时期的遥感数据，自动提取了淇澳岛7个时期的红树林分布特征。结果证明：(1) 淇澳岛红树林面积总体上呈逐年增长趋势，淇澳岛红树林面积增长速度最快，面积增长了近5倍；(2) 淇澳岛红树林由呈现靠海岸分布逐渐转变为集中分布；自然生长的红树林数量下降，人工栽植的红树林数量上升。主要是由于近十多年来对红树林的重视和加大了对红树林的保护力度，红树林保护区的设立对珠海淇澳岛红树林的保护起到了重要的作用。

Abstract: With the vigorous development of modern remote sensing technology, extracting long-term dynamic changes of mangroves based on remote sensing technology has become one of the most effective methods for monitoring and evaluating mangrove ecosystems. This study focuses on the mangrove community of Qi’ao Island in Zhuhai, Guangdong Province. Utilizing Landsat satellite data from 1990 to 2020, the study automatically extracted the distribution characteristics of mangroves on Qi’ao Island during seven different periods. The results demonstrate: (1) the overall area of mangroves on Qi’ao Island has shown a year-on-year increasing trend, with the fastest growth rate resulting in nearly a five-fold increase in area; (2) the distribution of mangroves on Qi’ao Island has shifted from being primarily coastal to more concentrated, with a decrease in naturally grown mangroves and an increase in artificially planted ones. This shift is mainly attributed to the increased attention and protection efforts towards mangroves in the past decade, with the establishment of mangrove reserves playing a significant role in the protection of mangroves on Qi’ao Island in Zhuhai.

1. 引言

红树林是一种生长在潮湿的沿海地区的独特生态系统，在维持海岸线稳定、提供栖息地、保护海洋生物多样性以及维护海洋生态平衡方面发挥着重要作用。遥感监测技术是一种通过卫星、飞机或其他遥感平台获取地球表面信息的技术，可以实现对地球表面的快速、全面、准确的监测和获取[1]。遥感技术在红树林生态系统变化监测中的应用已经成为一种重要的手段和方法[2]。不同类型的遥感数据和技术可以有效地用于红树林的监测和分析。这包括了利用无人机(UAV)遥感系统进行高分辨率影像获取、基于Sentinel-1雷达影像和Sentinel-2光学影像数据的红树林信息提取、以及利用多时相的遥感图像和专家系统方法对红树林湿地的时空变化进行分析[3]。其次多源遥感数据的应用是红树林监测的一个重要方向，包括利用Landsat影像进行动态变化监测、无人机多光谱数据及地面激光雷达数据对红树林叶面积指数进行反演，以及探讨红树林叶绿素含量对淹没状况的响应等[4]。另外，通过对不同时间点的遥感影像进行分析可以监测到红树林资源的变化趋势，吴培强等通过对广东省近18年来红树林湿地监测发现红树林呈现不断增加的趋势，由沿岸分散分布趋于集中分布，天然林减少而人工林增加[5]。遥感技术在提取红树林相关信息要素时的有效性，不仅能够提供关于红树林空间分布的信息，还能够揭示红树林面积变化的趋势和驱动因素，在受损红树林资源的调查与监测中发挥了重要作用。

红树林生长位于高盐、高温以及潮湿等特点的环境，因此要对其进行实地调查是一件困难的事情。因而根据遥感技术是非常有效的方式。大量的探究表明，利用遥感技术可以迅速、有效地得到红树林的分布特征、空间结构和变化情况，本文通过1990~2020年7个时期的遥感数据，通过目视解译方法结合野外地面群落调查，快速掌握了红树林受损及其周边景观演变情况，从而为红树林保护和恢复提供科学依据。

2. 研究区概况

淇澳岛位于珠海市东北，珠江口西岸，地势平坦，面积约25 km²，通过跨海大桥与珠海市唐家湾相连(图1)。淇澳岛红树林以其丰富的生物多样性和独特的生态系统而闻名，是许多珍稀濒危物种的栖息地，如白鹭、黑面琵鹭、红树林蟹等，岛上属亚热带季风气候，雨热充足因，气候宜人，植被茂盛，主要植被类型为次生植被，包括维管束植物46科69属86种，其中热带亚热带成分占优势[6]。淇澳岛拥有滨海湿地和红树林湿地，这些湿地对人类活动和全球变化反应敏感，其沉积记录可以反映出周边地区环境变化及人类活动信息[7]，尽管淇澳岛拥有丰富的自然资源和生态系统服务功能，但也面临着由人类活动引起的红树林面积减少和景观破碎化等生态环境问题。

Figure 1. Location map of the study area

图1. 研究区位置图

3. 数据源与预处理

根据遥感影像研究的历史变化特征，基于Landsat和哨兵二号数据，提取了该区域1990~2020年7个时期的淇澳岛红树林数据，包括5期Landsat-5 TM影像和2期Landsat-8 OLI影像(表1)。避开因为云覆盖而所形成的错分与漏分和不同数据源之间可能存在位置坐标差别，选用云层遮掩较少(云量小于5%)的遥感影像数据，并对所有数据进行了校准，保证淇澳岛红树林信息提取的精确度(图2)。

Table 1. Information of remote sensing interpretation data source

表1. 遥感解译数据源信息表

序号	卫星	传感器类型	成像日期	分辨率	影像号
1	Landsat 5	TM	1990.10.13	30 m	LT51220441990286BJC00
2			1995.09.09	30 m	LT51220441995252BKT00
3			2000.10.24	30 m	LT51220442000298BJC00
4			2005.07.18	30 m	LT51220442005199BKT02
5			2010.09.18	30 m	LT51220442010261BJC00

续表

6	Landsat 8	OLI	2015.10.02	30 m	LC81220442015275LGN01
7			2020.08.28	30 m	LC81220442020241LGN00

Figure 2. Multi-period image preprocessing results

图2. 多时期影像预处理成果图

4. 研究方法

本文的研究方法主要根据红树林边界的人工目视解译和提取，具体研究流程见图3。

Figure 3. The flow chart of this study

图3. 研究流程图

4.1. 红树林提取

红树林提取的方法主要有支持向量机法、分类后对比法、监督分类与非监督分类等。但是按照分类特征来说，一般选择根据具有光谱反射特征的水体指数、修正后的归一化极化指数、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)以及温湿度指数等指数或波段组合来区分红树林与非红树林。

短波红外对液态水敏感，1.20 μm为液态水的吸收带之一。有学者根据前面的波段特性提出湿度指数和水体指数的光谱指数，分别定义为：

$\text{NDMI}=\left(\rho \text{NIR}-\rho \text{MIR}\right)/\left(\rho \text{NIR}+\rho \text{MIR}\right)$ (1)

$\text{NDWI}=\left(\rho 0.86-\rho 1.24\right)/\left(\rho 0.86+\rho 1.24\right)$ (2)

式(1)、式(2)中：ρNIR，ρMIR，ρ0.86和ρ1.24分别为近红外、短波红外、0.86 μm和1.24 μm波段反射率。

Lacaux等提出了归一化差值池塘指数来识别并且分析水体，其定义为：

$\text{NDPI}=\left(\rho \text{MIR}-\rho \text{G}\right)/\left(\rho \text{MIR}+\rho \text{G}\right)$ (3)

式(3)中ρG和ρMIR分别为绿波段和短波红外波段反射率。把归一化差值池塘指数加以修改，根据红光波段反射率来替掉归一化差值池塘指数里的绿光波段反射率，经过修改之后的归一化差值池塘指数称为MNDPI (ModifiedNDPI)，建立决策树模型的时候用来替换归一化差值池塘指数，即

$\text{MNDPI}=\left(\rho \text{MIR}-\rho \text{R}\right)/\left(\rho \text{MIR}+\rho \text{R}\right)$ (3)

式(4)中ρR和ρMIR分别为红波段和对应短波红外波段反射率。

其中MNDPI最大的是陆生植被，红树林、人工建筑、裸土，陆生植被与水体的混合像元比陆生植被的MNDPI稍微小一些，而水体、滩涂和光滩最小。所以根据MNDPI能够把红树林跟水体、滩涂和光滩，特别是和陆生植被识别并且分开。红树林、水体、滩涂、光滩的NDMI明显大于其他地物类型，陆生植被以及陆生植被与水体的混合像元次之，人工建筑和裸土则最小。因此，根据NDMI能够把淇澳岛红树林和人工建筑、裸土相区分，还可以把绝大部分红树林同陆生植被和水体的混合像元相区分，而红树林和陆生植被则有一定程度的重叠区域。

本文将从科学数据银行(Science Data Bank)下载基于遥感的2019年中国红树林分布数据作为真值，该数据的精度为97.0 ± 0.2%，所以将该数据作为真值进行阈值选取的参考数据，各期次水体指数见图4。由于遥感具有滞后性，根据决策树模型对2020年的遥感影像数据进行阈值处理，提取2020年淇澳岛红树林的信息，把研究情况分为红树林和非红树林两个类别，并根据ENVI5.6软件里的决策树分类模块对红树林的光谱特征自动识别并依次提取出1990年、1995年、2000年、2005年、2010年以及2015年淇澳岛的红树林。

Figure 4. Water index map of Qi’ao Island from 1990 to 2020

图4. 1990~2020年淇澳岛水体指数(NDWI)图

Figure 5. Normalized polarization index (MNDPI) of Qi’ao Island from 1990 to 2020.

图5. 1990~2020年淇澳岛修正后的归一化极化指数图(MNDPI)

本文根据所计算的各个年份的湿度指数和修正后的归一化极化指数，基于决策树方法对两个特征指数进行阈值输出自动提取红树林，湿度指数的阈值为b2大于0.48，修正后的归一化极化指数的阈值为b1大于0，b1小于0.56。并对错分和漏分的部分使用ArcGIS软件进行人工编辑，由图5可知，1990年至2020年淇澳岛红树林面积总体趋于增长的趋势，说明人工乱砍伐的现象减少，政府及相关部门对红树林采取有力的保护措施并得到有效的成果。

4.2. 监测结果

本文采用决策树分类方法，对7个时相的陆地卫星遥感影像数据进行分类，获得的分类结果可以直观的通过研究结果反映淇澳岛红树林各个期间的面积变化与空间结构分布。1990年广东珠海淇澳岛红树林面积为14.31 hm²，与1990年对比，2020年淇澳岛红树林面积增加了483.87 hm²，2000~2005年红树林面积增加最为显著，在研究时间区间内，淇澳岛红树林面积分布逐渐增加。

近30年以来，由于其它部分因素的影响，导致淇澳岛红树林趋于破碎化，红树林斑块形状连续性降低。但是总体来说，斑块数量、斑块密度以及聚集度指数都趋于稳定，说明淇澳岛保护区的红树林斑块趋于集中化，斑块连接度基本保持不变，红树林的空间分布受到人类干预的影响较大。

不规则砍伐以及不节制开发植物资源等不合理的行为导致淇澳岛红树林空间结构分布受损，但是政府有力管控以及人民百姓极力保护也让红树林得以健康生长。近30年来，淇澳岛红树林自然保护区的面积渐渐增加，但是相关部门对当地红树林的保护力度会出现差异。2000年至2005年淇澳岛当地大量设立自然保护区以及政府部门发表相关的规定，以至于淇澳岛红树林面积增加明显，至2005年起红树林面积继续稳定增加。

本文从遥感技术在红树林生态系统变化监测中的应用领域角度，系统总结了淇澳岛红树林生态系统变化遥感监测的状况、理论和方法。总的来说，研究结果反应了淇澳岛红树林的面积以及空间结构变化情况，本次研究对的数据也为相关部门加强对红树林管治及维护提供较直观的参考。

图6是本文提取得到的红树林所计算得到的长时序红树林面积变化情况，由表2可知，1990年到2020年七个时段淇澳岛红树林自然保护区每个年份的面积分别为14.31 hm²、30.21 hm²、62.55 hm²、305.2 hm²、389.72 hm²、414.51 hm²和498.18 hm²。

Figure 6. Chart of mangrove area statistics of Qi’ao Island from 1990 to 2020

图6. 1990年~2020年淇澳岛红树林面积统计图

Table 2. Information of mangrove area corresponding to the years 1990~2020

表2. 1990年~2020年对应红树林面积表

年份	面积(单位：公顷)
1990	14.31
1995	30.21
2000	62.55
2005	305.2
2010	389.72
2015	414.51
2020	498.18

Figure 7. Map of changes in the mangrove forest area of Qi’ao Island from 1990 to 2020

图7. 1990~2020年淇澳岛红树林范围变化图

4.3. 结果分析

由图7可知，1990年位于珠海淇澳岛东部与西部各有一个红树林斑块，都是天然红树林，至1995年，淇澳岛东部的红树林开始被损害，淇澳岛西部的红树林维护相比于东部就好很多，而且红树林开始像有海水的方向去推移扩张，结合统计图中，可以清晰看出1990年至1995年淇澳岛红树林的面积趋于增长。然而珠海政府自20世纪90年代末起，对淇澳岛红树林投入巨资来维护此植被，21世纪初政府开始建立珠海淇澳岛红树林自然保护区，然而淇澳岛红树林的面积从1995年的30.21 hm²增加至2000年的62.55 hm²，其中62.55 hm²没有包含当时刚刚人工培养的淇澳岛红树林，刚刚培养的红树林未生长成熟，而且还未拥有茂密的叶子，因此，它的光谱反射未明显，从图像中看出总体反映的是水体与泥沙的光谱反射信息，但是比起1990年至1995年淇澳岛红树林面积变化有了极大增加，随着淇澳岛红树林得以恢复生长，当地旅游业也逐渐发展起来，带动了当地的旅游业，从1990年的天然红树林逐渐转型为目前的人工种植红树林。

至2000年，珠海政府开始投资建设淇澳岛红树林自然保护区，西部地区的红树林开始极快的扩张，至2000年之后，随着淇澳岛红树林自然保护区的逐渐设立，人类大量种植红树林，导致淇澳岛红树林的面积渐渐增长，淇澳岛2000年至2005年间的红树林面积变化幅度最大，面积增加了将近五倍左右，其中重要的原因为由于前期沿着海岸经济的开发需求，面临人口的发展，工业污染等各种违背植被健康生长的排放等手段。形成淇澳岛红树林的极度损害，但是后期，随着人类对自然植被的理解更加透彻，珠海政府对红树林维护规定的加强与实施，而且随着人类对环保的意识提升，对此采取人工种植等方式对淇澳岛红树林进行恢复工作。至2010年淇澳岛红树林面积增加到389.72 hm²，呈现持续增加趋势。淇澳岛红树林从开始的根据海岸散开分布趋向红树林保护区区域集中；天然的面积值逐渐变小，由于人类对红树林加以保护导致人工种植红树林的面积值逐渐变大。

2010年至2020年，淇澳岛红树林面积持续稳定增长，红树林面积的增长得益于人类维护和政府制定措施的有效实行。2018年我国国务院印发《关于加强滨海湿地保护严格管控围填海的通知》，该规定的主要内容有以下几点：一是严控新增围填海造地。二是加快处理围填海历史遗留问题。三是加强海洋生态保护修复。四是建立滨海湿地保护和围填海管控长效机制。由于国家及当地政府部门相继发表相关的法律法规，给予红树林健康生长的保障，包括随着人类保护自然的意识的不断提高，对红树林随意砍伐的现象减少，红树林逐步稳定的恢复生长。

根据研究发现1990到2020年，淇澳岛红树林的面积整体呈现出增长的势头，其中最重要的一点为政府及有关部门加强对红树林维护的重视程度。

5. 结论

本文基于广东省珠海市淇澳岛红树林Landsat影像数据，选用归一化差值湿度指数和修正的归一化极化指数两个特征指数进行阈值处理，建立决策树的模型并根据分类方法以及阈值范围对红树林进行信息提取，对淇澳岛1990年至2020年红树林面积变化与空间结构特征进行研究，经过研究得到结论如下：

(1) 红树林具有植被和湿地信息，而且红树林和陆地植被之间有一定的光谱差异，因此，运用陆地卫星遥感数据，结合湿度指数和修正后的归一化极化指数两个特征指数建立的决策树模型可以对红树林信息进行自动提取。研究发现，NDMI和MNDPI可以把淇澳岛红树林与其它元素区分，与此同时也可以根据光谱反射特征把红树林与水域和陆生植被的混合像素区分。

(2) 淇澳岛红树林面积总体呈增加的趋势，1990年至2000年缓慢增加，2000年至2005年红树林面积增长最快，2005年至2020年红树林持续稳定增长；主要原因是相关部门及人民加大了对红树林保护力度而起到了作用，但仍然存在人类对红树林的砍伐等乱象，因此天然林减少，人工林增加。

(3) 整体上，淇澳岛红树林景观破碎化程度趋于稳定，连接程度较好，但是人类活动对红树林结构分布干预与影响较大，因此，仍需要对红树林进行科学调控。

综上所述，基于遥感解译的红树林变化监测分析涉及多种遥感技术和方法的应用，包括但不限于无人机遥感、Sentinel-1和Sentinel-2数据、多源遥感数据、基于斑块的空间演变机理分析、Google Earth Engine平台的应用，以及结合UAV-LiDAR和卫星遥感数据的多尺度观测方法。这些技术和方法的发展和应用，为红树林生态系统的监测和分析提供了强有力的技术支持，有助于更好地理解和保护这一重要的生态系统。

基金项目

中国地质调查局武汉地质调查中心(中南地质科技创新中心)“珠海城市地质调查(含信息化) (编号：MZCD-2201-008)”项目、天津市地质研究和海洋地质中心“珠江口地层特征指示的沉积环境研究(编号：ZX2023-C2)”项目资助。

NOTES

^*第一作者。

^#通讯作者。