中國紅樹林遙感監(jiān)測研究取得新進展
紅樹林（Mangrove forest）是生長在熱帶、亞熱帶海岸潮間帶或河流入海口的木本植物群落，作為紅樹林濕地（mangrove swamp）最重要的組成部分和濕地特征的外在體現(xiàn)，是國際上濕地生態(tài)保育和生物多樣性保護的重要對象。然而近半個世紀以來，人類活動和自然環(huán)境的變化導致紅樹林資源急劇減少，全球35%的紅樹林在此期間消失。據(jù)相關報道，在過去的50年中，中國紅樹林面積由5.5×104 hm2減少到2.2×104 hm2，減少速率遠大于全球紅樹林減少的平均速率。有效加強我國紅樹林保護、管理和生態(tài)恢復工作已刻不容緩。研究紅樹林分布的空間格局及其變化的驅(qū)動力因素，對于制定合理的紅樹林保護、恢復和資源利用政策意義重大。
中國紅樹林生長區(qū)，包括中國大陸南部和東南部海岸，以及海南島全部海岸和臺灣西部海岸，岸線長度約為14000公里。以有限的時間、人力、財力對如此廣闊、龐大的生態(tài)系統(tǒng)進行野外調(diào)查、制圖等工作，幾乎是不可能完成的。并且紅樹林分布于地勢開闊平坦的潮間帶淺灘，實地調(diào)查方法難以進行，常規(guī)手段進行準確定位和描繪費時費力，且周期長，時效性差。中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所地理景觀遙感學科組研究人員利用長時間序列Landsat衛(wèi)星影像，結(jié)合實地調(diào)查數(shù)據(jù)，采用面向?qū)ο蠛蜎Q策樹分類方法對1973~2013年中國紅樹林面積、分布和景觀格局進行研究。精度評價結(jié)果顯示，紅樹林濕地的解譯精度達到90%以上。監(jiān)測結(jié)果表明：1973年、1980年、1990年、2000年和2013年，中國紅樹林的總面積分別為48750 hm2、22450 hm2、20430 hm2、18587 hm2和32077 hm2，中國紅樹林斑塊不斷破碎化，形狀趨于不規(guī)則、連通度降低。
科研人員以廣西為例，深入研究紅樹林變化的驅(qū)動因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）1973~2013年，紅樹林與周邊景觀之間的轉(zhuǎn)換非常頻繁。1973~1990年，紅樹林被圍墾為農(nóng)田；1990~2010年，由于人工栽植紅樹林，部分灘涂被紅樹林覆蓋；2000~2010年，受自然災害的影響，紅樹林轉(zhuǎn)化為灘涂或水面。紅樹林面積減少的主要驅(qū)動因素是圍填海等人類活動和極端天氣，面積增加的驅(qū)動因素是保護區(qū)的建立和人工栽植紅樹林。（2）紅樹林斑塊破碎化的主要原因有：社區(qū)居民直接進入林區(qū)，采海以及違禁散養(yǎng)家禽等活動；在紅樹林內(nèi)修建碼頭等便民設施；工業(yè)廢水和生活污水排入紅樹林；以上因素造成紅樹林死亡，斑塊萎縮、破碎。在分析紅樹林景觀斑塊遷移過程時，研究人員發(fā)現(xiàn)，不同于世界上絕大多數(shù)地區(qū)，廣西紅樹林斑塊表現(xiàn)為向海遷移的特征。通過實地調(diào)查和分析，認為紅樹林斑塊向海遷移的主要原因有：（1）“堤前紅樹林”向陸遷移的途徑被堤壩阻攔；（2）毗鄰養(yǎng)殖池的紅樹林胚胎落入養(yǎng)殖池后，會被當?shù)鼐用窦皶r清除，無法向陸遷移；（3）濱海地區(qū)人口增加，生產(chǎn)、生活污水直接排入周邊海水中，陸緣紅樹林遭到污染，迫使其向海遷移。
紅樹林植物群落特征決定了紅樹林濕地的生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)功能。在過去的30余年中，紅樹林遙感監(jiān)測技術雖然在理論及應用研究方面都有了長足進步，但在植物群落水平上的監(jiān)測技術尚不成熟，不能滿足紅樹林濕地管理和保護的需求。為了提高紅樹林群落水平遙感監(jiān)測技術，科研人員結(jié)合應用高空間分辨率和高光譜遙感數(shù)據(jù)，選取香港米埔濕地自然保護區(qū)為研究區(qū)，進行紅樹林植物群落遙感分類研究，群落分類精度達88%。
以上研究由地理景觀遙感學科組賈明明、王宗明與我所海外特聘研究員、美國印第安納大學李林教授，香港中文大學張淵智教授合作完成，相關結(jié)果發(fā)表在國際期刊Wetlands, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation.等國際期刊。論文信息如下：
Jia M.M., Wang Z.M., Li L., Song K.S., Ren C.Y., Liu B., Mao D.H. 2014. Mapping China’s mangroves based on object-oriented classification of Landsat images. Wetlands, 34, 277-283.
Jia M.M., Wang Z.M., Zhang Y.Z., Ren C.Y., Song K.S. 2014. Landsat-based estimation of mangrove forest loss and restoration in Guangxi Province, China, under the influence of human and natural factors. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, DOI: 10.1109/JSTARS.2014.2333527. Proofed.
Jia M.M., Wang Z.M., Zhang Y.Z., Song K.S., Ren C.Y. 2014. Mapping mangrove distribution in the Core Zone of Mai Po Marshes Nature Reserve, Hong Kong. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 226-231.
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