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自然资源遥感  2025, Vol. 37 Issue (2): 274-284    DOI: 10.6046/zrzyyg.2023344
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考虑极化与地形特征的GEE海南岛红树林树种精细化分类
薛志泳(), 李尉尉, 田震, 朱明杰, 朱建华()
国家海洋技术中心,天津 300112
GEE-based fine-scale classification of mangrove species in Hainan Island considering polarization and topographic features
XUE Zhiyong(), LI Weiwei, TIAN Zhen, ZHU Mingjie, ZHU Jianhua()
National Ocean Technology Center, Tianjin 300112, China
全文: PDF(6167 KB)   HTML  
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摘要 

基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1/2)和数字高程模型(digital elevation model,DEM))及Google Earth Engine (GEE)平台,考虑Sentinel-1极化特征和DEM地形特征在红树林树种间的作用,在海南岛大范围尺度实现了2016年、2019年和2022年红树林范围、种间分布的动态监测。相比只利用Sentinel-2数据进行树种识别,在增加极化特征或地形特征后分类精度分别提高了3.34百分点和3.35百分点; 同时增加极化和地形特征对于红树林种间分类更加有效,分类精度提高了4.07百分点,可以更精准提取不同树种信息。监测结果表明: 2016年、2019年和2022年海南岛红树林面积分别为3 628.738 hm2,3 634.129 hm2和3 881.212 hm2,6 a内红树林总体呈增加趋势,年均变化率为1.127%。种群变化方面: 东寨港红树林北部以角果木、红海榄为优势种,南部以海莲为优势种; 八门湾北部河口处以海莲为优势种,文教河口处树种丰富性较高; 新英湾、花场湾和马袅港红树林的优势种在6 a内由角果木、红海榄变为秋茄、榄李,且湾口出现无瓣海桑扩散趋势; 新盈港优势种从红海榄逐步被榄李替代; 东方的秋茄范围逐渐扩大; 三亚的树种基本保持稳定,增长区域的树种以角果木为主。 该研究方法可提高红树林树种识别精度,监测结果可精细化分析树种演变过程,为红树林保护政策的制定提供支撑。

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薛志泳
李尉尉
田震
朱明杰
朱建华
关键词 红树林Google Earth Engine红树林树种海南岛    
Abstract

Based on multitemporal remote sensing (Sentinel-1/2) image data, the digital elevation model (DEM), and the Google Earth Engine (GEE) platform, this study achieved the large-scale dynamic monitoring of the ranges and interspecific distributions of mangrove forests in Hainan Island in 2016, 2019, and 2022. The effects of Sentinel-1 polarization and DEM-derived topographic features were considered in distinguishing mangrove species. Compared to the species identification using only Sentinel-2 image data, the identification method incorporating polarization or topographic features improved the classification accuracy by 3.34 and 3.35 percentage points, respectively. Moreover, incorporating both polarization and topographic features into the identification process was more effective for the interspecific classification of mangrove forests, raising the classification accuracy by 4.07 percentage points and enabling more accurate extraction of different species information. The monitoring results indicate that the areas of mangrove forests in Hainan Island in 2016, 2019, and 2022 were 3628.738 hm2, 3634.129 hm2, and 3881.212 hm2, respectively, showing an overall increase at an average annual rate of 1.127% over six years. Regarding population dynamics, the dominant species included Ceriops tagal and Rhizophora stylosa in the northern mangrove forest in Dongzhai port, and Bruguiera sexangula in the southern portion. The northern estuary of Bamen Bay was dominated by Bruguiera sexangula, while the Wenjiao River mouth exhibited richer species. In the Xinying, and Huachang bays, and Maniao Port, the dominant mangrove species shifted from Ceriops tagal and Rhizophora stylosa to Kandelia obovata and Lumnitzera racemosa over six years, with Sonneratia apetala spreading at the bay mouths. In Xinying Port, the dominant mangrove species shifted from Rhizophora stylosa and Rhizophora stylosa to Lumnitzera racemose. The distribution of Kandelia obovata in Dongfang City expanded gradually, while the species composition in Sanya City remained almost stable, with the growth area occupied primarily by Ceriops tagal. Overall, the method used in this study enhances the identification accuracy of mangrove species, allowing a fine-scale analysis of the evolutionary process of mangrove species, thereby supporting the formulation of the mangrove forest protection policy.

Key wordsmangrove forest    Google Earth Engine    mangrove species    Hainan Island
收稿日期: 2023-11-14      出版日期: 2025-05-09
ZTFLH:  TP79  
  TP753  
基金资助:海南省重点研发项目“南海珊瑚礁空天地海一体化监测关键技术研究与应用示范”(ZDYF2023GXJS023)
通讯作者: 朱建华(1977-),男,硕士,高级工程师,主要从事定标检验与遥感应用研究。Email: besmile@263.net
作者简介: 薛志泳(1995-),男,硕士,助理工程师,主要从事海洋遥感应用研究。Email: xuezyong@163.com
引用本文:   
薛志泳, 李尉尉, 田震, 朱明杰, 朱建华. 考虑极化与地形特征的GEE海南岛红树林树种精细化分类[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(2): 274-284.
XUE Zhiyong, LI Weiwei, TIAN Zhen, ZHU Mingjie, ZHU Jianhua. GEE-based fine-scale classification of mangrove species in Hainan Island considering polarization and topographic features. Remote Sensing for Natural Resources, 2025, 37(2): 274-284.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2023344      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2025/V37/I2/274
Fig.1  研究区域位置示意图
数据 2016年 2019年 2022年
Sentinel-2 207 418 250
Sentinel-1 68 204 142
Tab.1  研究使用的Sentinel影像数量
Fig.2  技术路线图
地物类型 总体精度/% Kappa系数 用户精度/% 制图精度/%
红树林
非红树林
94.66 0.93 92.23
97.08
96.94
92.59
Tab.2  红树林分类精度评价结果
评价指标 实验组1 实验组2 实验组3 实验组4
总体精度/% 92.24 95.58 95.59 96.31
Kappa系数 0.89 0.94 0.94 0.95
Tab.3  各组种间分类精度评价结果
Fig.3  海南岛重点区域2016年、2019年、2022年红树林分布
地区 2016年/
hm2
2019年/
hm2
2022年/
hm2
年均变
化率/%
东寨港 1 636.080 1 765.391 1 991.453 3.330
八门湾 651.270 644.140 766.214 2.746
新英湾 293.841 284.280 296.555 0.153
花场湾 202.084 174.084 204.543 0.202
新盈港 199.912 171.657 198.115 -0.150
三亚 71.860 70.576 109.267 7.234
东方 58.903 50.320 86.156 6.543
马袅港 27.830 32.580 57.363 12.811
海南岛 3 628.738 3 634.129 3 881.212 1.127
Tab.4  2016年、2019年、2022年红树林面积变化
Fig.4  东寨港红树林种植区示例
Fig.5  八门湾红树林恢复区示例
Fig.6  海南岛重点区域2016年、2019年、2022年红树林树种分布
年份 秋茄 榄李 角果木 无瓣海桑 海莲 红海榄
2016年 117.068 496.963 734.596 519.050 896.174 864.887
2019年 314.803 589.266 857.744 665.726 723.210 483.380
2022年 826.187 1031.434 639.667 934.279 563.586 456.059
Tab.5  2016年、2019年、2022年红树林各树种面积变化
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