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| 內容簡介： |
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《红树林湿地高分遥感提取与修复保护空间优化：以广西北部湾为例》以广西北部湾为研究区域，以红树林湿地为研究对象，以“数据-信息-知识-智慧”为思想引领，以“遥感提取-模拟预测-信息挖掘-综合评估”为技术手段，开展过去与现状红树林湿地多源遥感智能优化提取、红树林湿地退化机制与风险评估、红树林湿地修复成效与修复潜力、未来红树林湿地修复保护空间优化与调控应用，为红树林湿地长效修复保护机制提供智慧服务探索。
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目录前言第1章 红树林湿地遥感提取与修复保护研究范式 11.1 科学前沿与战略需求 11.2 国内外研究进展与趋势 31.3 红树林湿地研究面临的形势与拟解决科学问题 71.4 红树林湿地研究思路与研究范式 111.5 小结 21第2章 红树林湿地野外调研与多源遥感数据集构建 222.1 研究内容 222.2 红树林野外调研 222.3 无人机遥感数据集构建 292.4 高分遥感数据集构建 362.5 中分辨率遥感数据集构建 382.6 其他数据集构建 412.7 小结 49第3章 红树林湿地高分辨率遥感提取与变化分析 503.1 基本框架和研究内容 503.2 红树林湿地高分辨率遥感提取数据 513.3 红树林湿地分类样本与特征构建 533.4 基于语义分割的红树林湿地遥感提取框架与方法 573.5 红树林湿地遥感提取模型评估 593.6 红树林湿地提取结果与精度分析 643.7 基于高分辨率遥感图像的红树林湿地变化分析 693.8 小结 78第4章 红树林种类高分遥感智能优化提取 794.1 基本框架与研究内容 794.2 数据源及预处理 804.3 研究方法 834.4 自适应集成深度学习(AEDL) 模型的红树林提取性能 884.5 基于多元特征优选方法的红树林提取精度评估 914.6 基于长时序高分遥感的典型区域红树林种类变化分析 974.7 2016 ～2023 年广西北部湾红树林种类动态变化分析 1024.8 小结 105第5章 红树林湿地中分辨率遥感提取与变化分析 1065.1 基本框架与研究内容 1065.2 红树林湿地遥感提取数据 1065.3 红树林湿地遥感提取理论与方法 1115.4 红树林湿地提取结果精度评价分析方法 1145.5 长时序逐年红树林湿地提取结果与精度分析 1155.6 长时序逐年红树林湿地时空变化分析 1225.7 小结 125第6章 红树林湿地退化过程与驱动因素分析 1276.1 基本框架与研究内容 1276.2 数据源及预处理 1276.3 研究方法 1366.4 红树林湿地退化过程分析 1406.5 红树林湿地典型退化过程分析 1516.6 红树林湿地退化驱动因素分析 1806.7 小结 197第7章 红树林湿地修复过程与成效分析 1987.1 基本框架与研究内容 1987.2 数据及预处理 1987.3 研究方法 2007.4 红树林湿地修复过程分析 2057.5 红树林湿地典型修复过程分析 2157.6 红树林湿地修复成效分析 2257.7 小结 236第8章 红树林湿地修复保护空间优化模拟与调控应用 2378.1 基本框架与研究内容 2378.2 研究数据与技术方法 2388.3 红树林湿地修复保护空间模拟模型验证与精度评估 2448.4 红树林湿地未来多情景时空分析 2458.5 红树林湿地未来典型区多情景变化分析 2498.6 红树林湿地未来多情景变化模式分析 2528.7 红树林湿地潜在分布模拟分析 2538.8 红树林湿地修复保护阻力评估 2568.9 红树林湿地修复保护地优选与调控应用 2578.10 小结 260第9章 面向国际议程的红树林湿地修复保护潜力评估 2629.1 基本框架与研究内容 2629.2 研究数据与技术方法 2639.3 1990～2035年广西北部湾湿地时空变化分析 2709.4 1990～2035年红树林湿地时空变化分析 2759.5 面向可持续发展目标红树林湿地修复保护效果分析 2779.6 面向可持续发展目标红树林湿地防灾减灾效果分析 2789.7 面向全球红树林联盟目标修复保护潜力分析 2799.8 国际？中国和地方政策的积极影响 2809.9 小结 282第10章 红树林湿地长效修复保护机制及政策建议 28310.1 国际红树林湿地修复保护重要举措及现状 28310.2 中国红树林湿地修复保护新举措 28510.3 红树林湿地修复保护成效 28610.4 红树林湿地长效修复保护机制与政策建议 28810.5 红树林湿地修复保护未来研究趋势 29110.6 小结 295参考文献 296
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第1章红树林湿地遥感提取与修复保护研究范式 1.1科学前沿与战略需求 红树林湿地是一种分布在热带、亚热带河口海湾的重要海岸带湿地，具有高生产力和重要生态经济价值，已成为国际上湿地生态保护和生物多样性保护的重要对象（林鹏，2003）。自20世纪50年代以来，由于自然和人为因素的双重作用，特别随着沿海经济建设与开发，红树林受损死亡、天然红树林面积下降，湿地斑块破碎化加剧，生境退化、生物多样性降低、生态功能不断下降等问题比较突出（贾明明，2014；范航清等，2018）。国家海洋局统计，全球红树林湿地面积消失了35%左右，还在以1%～2%的速度减少；我国近50%的红树林湿地也已消失，面积从20世纪50年代的42001.0hm2下降至2000年的22024.9hm2，全球无法承受失去更多的红树林湿地。红树林湿地破坏受损已成为海岸带地区普遍关注的生态环境热点问题之一，红树林湿地修复保护已成为国际社会组织和各国的重要举措和广泛共识（Curnick et al.，2019）。 全球红树林湿地保护已成为国际社会应对生态危机的重要议题，以《关于特别是作为水禽栖息地的国际重要湿地公约》（简称《湿地公约》，又称《拉姆萨公约》）、国际红树林中心（IMC）、世界自然保护联盟（IUCN）和全球红树林联盟（GMA）等为核心的多边机制致力于通过科学研究、政策制定、项目资助和公众教育等方式，加强红树林湿地修复保护和管理。2024年7月26日是世界红树林日，全球红树林联盟发布了《2024年世界红树林状况报告》，报告重点介绍了为保护红树林湿地这一重要的生态系统而在多个方面取得的巨大进步，主要包括以下方面取得的进展：科学与理解；合作与信息共享；实际管理干预措施；以及许多有助于确保这些生态系统拥有更美好未来的政策、法律和金融工具。不仅如此，联合国大会于2019年3月1日宣布2021～2030年为“联合国生态系统恢复十年”（UN Decade on Ecosystem Restoration），旨在通过大规模恢复退化生态系统应对气候变化、生物多样性丧失及环境污染三重危机，同时推动可持续发展目标（SDGs）的实现。联合国《生物多样性公约》第十五次缔约方大会达成的“昆明—蒙特利尔全球生物多样性框架”（以下简称“昆蒙框架”）明确要求：到2030年，全球需有效保护30%陆地和海洋，并对至少30%退化生态系统采取恢复措施。2024年5月22日国际生物多样性日，世界自然保护联盟（IUCN）发布的《生态系统红色名录》*次对全球红树林湿地生态系统进行了全面评估。结果显示，全球红树林面临严峻危机：50%的红树林湿地生态系统单元面临崩溃的风险，19.6%的红树林湿地处于高风险，被列为濒危或极度濒危。名录的发布引发了人们对红树林湿地生态系统崩溃风险的担忧。 我国近年来高度重视红树林湿地保护，推出一系列红树林湿地保护与修复的重大战略和工程规划。2020年8月，自然资源部与国家林业和草原局联合印发了《红树林保护修复专项行动计划（2020—2025年）》（以下简称《行动计划》），是我国*个针对红树林生态系统的***专项修复规划，旨在通过系统性措施应对红树林退化问题。《行动计划》具体包括实施红树林整体保护、加强红树林自然保护地管理、强化红树林生态修复的规划指导、实施红树林生态修复、强化红树林科技支撑、加强红树林监测与评估、完善红树林保护修复法律法规和制度体系等七大行动、共十九项任务。2020年印发的《全国重要生态系统保护和修复重大工程总体规划（2021—2035年）》是我国生态保护修复领域的纲领性文件，明确提出了“加强滨海湿地生态系统保护和修复，在红树林资源现状调查基础上，科学合理确定红树林适宜修复地，实施红树林生态修复全过程跟踪监测评估”的战略部署。2022年，自然资源部与国家林业和草原局组织编制《全国湿地保护规划（2022—2030年）》，将红树林湿地纳入保护修复重点支持范围；同年，自然资源部联合国家林业和草原局印发《红树林造林合格面积认定及成果应用规则(试行)》，规范了红树林造林合格认定，确保红树林湿地生态修复质量和成效；2022年11月5日，习近平主席在《湿地公约》第十四届缔约方大会开幕式上宣布在深圳建立“国际红树林中心”的倡议，标志着我国在全球湿地保护和生态治理领域迈出重要一步。2024年，《红树林生态保护修复技术规程》（GB/T44592—2024）发布实施，确立了红树林生态保护修复程序，明确了分布区及项目类型划分，规定了作业设计、树种选择和苗木准备、红树林造林、红树林修复、红树林保护、管护、项目验收和档案管理等技术要求。 广西北部湾红树林湿地资源丰富，是我国重要红树林湿地地区之一。截至2013年底，广西红树林湿地面积为7243.15hm2，共有斑块2793个，总体面积偏少（陶艳成等，2017）。2008年国家正式实施《广西北部湾经济区发展规划》，标志着广西北部湾发展已经成为国家战略。近十几年来广西北部湾经济快速发展、城市化进程加快、港口建设高速推进，红树林湿地保护与恢复取得成效；但是红树林受损死亡、天然红树林面积下降，湿地斑块破碎化加剧，生境退化、生物多样性降低、生态功能不断下降等问题比较突出，区域整体保护协调不够（但新球等，2016）。在国际前沿目标引领与国家重点战略驱动下，广西积极推进红树林资源保护工作。2018年9月30日，《广西壮族自治区红树林资源保护条例》正式公布，该条例明确了红树林湿地保护、规划与管理的各项细则，为红树林资源保护提供了坚实的法律依据。2021年3月4日，《广西红树林资源保护规划（2020—2030年）》正式印发，此规划是贯彻落实习近平生态文明思想的重要实践成果，它的发布标志着我国*个省级红树林专项保护规划全面进入实施阶段，将有力推动广西红树林资源保护工作迈向新高度。 红树林湿地分布破碎化，受到海洋和陆地的双重影响，周边环境复杂，既是生态保护重点区又是经济建设前沿区，适合生长的边界范围变化频繁。尽管已经认识到识别红树林湿地适生区的重要性并开展了相关工作，但仍然仅得到红树林适宜生长最大范围，无法直接开展修复工作。至关重要的是没有考虑在实际修复中所遇到的多方面阻力问题。已有研究对红树林湿地遥感研究进行了综述，并取得了一定的成果（李春干，2002），基于此，本章*先对红树林湿地遥感提取与修复保护优化的主要研究领域，包括红树林湿地遥感识别、退化监测、修复评价和保护空间优化等的研究进展进行回顾，分析红树林湿地遥感研究当前面临的问题与未来发展趋势，*后提出红树林湿地研究思路和范式。 1.2国内外研究进展与趋势 1.2.1红树林湿地遥感研究现状及发展趋势 利用遥感技术实现红树林湿地的识别和精确提取是进行红树林湿地研究的重要手段（王子予等，2020）。现阶段，红树林湿地遥感制图方法大致分为三类（表1-1）：①红树林湿地指数法：红树林湿地分布于滨海地区的潮间带，同时兼具植被特征和水体特征（Ma et al.，2019）。分析红树林湿地与非红树林的光谱特征差异，通过特征变换与波段运算生成红树林湿地指数，从而增强红树林湿地与水体、陆地森林等地物的差异，譬如红树林指数、红树林识别指数、综合红树林识别指数、红树林植被指数、淹没红树林识别指数等。②分类器法：基于影像光谱特征和其他辅助数据等，使用某种分类函数，实现红树林湿地自动提取（蒙良莉等，2020）。按照是否需要样本数据或先验知识，分类器分为监督分类法和非监督分类法，常用的分类器算法有ISODATA法、支持向量机、随机森林、最大似然分类器、人工神经网络等。③面向对象分类法：该方法采用先分割后分类的思想，即利用分割算法将图像分割成同质的图斑，将图斑作为分类的*小单元，采用相应的分类算法实现红树林湿地的识别。总的来看，红树林湿地指数法简单易行，然而阈值确定具有一定的人为主观性；分类法则需要专家知识和大量人工操作；面向对象法的计算量大，开展大区域、长时序的红树林湿地制图成本较高。随着计算机理论和方法的进步，智能算法和深度学习算法越来越多地应用到遥感信息识别的研究中，能够更加充分挖掘地物类型的特征差异，实现地表覆盖类型的自动精细化提取（蒋卫国等，2010）。在智能优化与深度学习算法的支持下，构建一种红树林湿地自动智能优化遥感提取方法，扩展应用于多源遥感红树林种类提取，这是本书研究红树林湿地遥感提取算法的出发点。表1-1红树林湿地遥感提取方法对比表研究方法方法描述优点缺点红树林湿地指数法基于光谱特征差异，通过特征变换与波段运算生成指数简单易行阈值确定具有一定的人为主观性分类器法基于影像光谱特征和其他辅助数据等，使用某种分类函数运行效率高、分类精度好需要专家知识和大量人工操作面向对象分类法利用分割算法将图像分割成同质的图斑，将图斑作为分类的*小单元，采用相应的分类算法实现能够较好地解决噪声问题，能够充分表达对象之间的语义信息计算量大，开展大区域、长时序的红树林湿地制图成本较高 中国拥有漫长的海岸线，东南沿海的红树林湿地资源丰富。为此，大量学者分别在区域尺度、国家尺度上开展了中国红树林湿地遥感监测的研究。然而，由于采用的卫星数据源和分类方法不同，现阶段的国家或区域的红树林湿地制图研究仍存在较大的不一致性（Baloloy et al.，2020），并且大多研究使用中、低分辨率遥感数据，对于小图斑和狭长型的红树林湿地不能有效精细识别（Wang et al.，2019）。随着遥感传感器的进步和多源卫星数据的累积，高分数据越来越多地应用到红树林湿地精细化制图研究中。相比于中低分辨率影像，高分影像信息量更加丰富，能够提供更多的空间信息和纹理信息（马云梅等，2019）。基于高分影像的红树林湿地研究，能够精细化到红树林种类识别与制图（唐焕丽等，2015）。然而，高分卫星的低轨运行使得其重访周期较长，时间分辨率较低，同时沿海地区的多云、阴雨天气较多，使得基于高分数据的红树林湿地分类研究时序较短（万昌君等，2019）。现阶段，基于国内外多源高分数据构建高空间分辨率、长时间序列的遥感数据，开展沿海红树林湿地精细化制图的研究较为少见，结合红树林湿地分类和红树林湿地要素的长时序时空变化分析研究报道更为少见。整合具有相近空间分辨率的资源系列卫星、高分系列卫星等数据，构建高分长时序多源遥感数据集，精细分析红树林湿地“退化-修复”连续时空演变过程及驱动机制，这将是当前研究新趋势和应用新方向。 1.2.2红树林湿地退化研究现状及发展趋势 全球红树林湿地正在急剧退化，现存的红树林种类也面临着灭绝的威胁。20世纪50～90年代是我国红树林湿地退化*严重的时期，该时期我国红树林湿地面积减少68.7%；1960～2010年，北部湾红树林湿地面积减少了22.16%（李春干和代华兵，2015）。红树林湿地的退化问题严峻，开展退化过程分析与退化原因探究对于红树林湿地的研究具有重要意义。红树林湿地退化过程通常通过面积或范围、土地覆盖变化、基于植被指数反映的生物物理变量、碳储量、物种多样性等单一特征进行分析。然而，从多个特征综合探究湿地退化过程的研究相对较少，且单一特征无法完全反映其变化实质。例如，我国红树林湿地面积在20世纪八九十年代后呈现恢复性增加趋势，但其景观格局破碎度却持续上升（卢元平，2018），部分红树林湿地因转化为城市用地已丧失恢复潜力。因此，从红树林湿地面积、物种组成、景观格局等多个角度表征其变化过程，可以更加全面细致地了解红树林湿地的真实状况。红树林湿地退化原因主要是港口工程建设、养殖开发、围垦造地、水库坑塘修建、海域扩充、海水污染富营养化等人为因素，其中，北部湾的红树林湿地退化主要受到围堤养殖和港口建设的影响（王武霞，2017）。由于红树林湿地退化原因的复杂性，定性分析仍是目前*常用的研究方式，基于土地利用变化、相关系数分析等统计方法也有应用；然而，目前仍较少利用机器学习方法定量解析退化因子的贡献度。因此，可基于“驱动力-压力-状态-影响-响应
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