摘要
红树林是热带和亚热带海岸带上特有的森林群落，具有净化海水、抵挡风浪、维护生物多样性和沿海地区生态安全等功能。近年来受人类活动的影响，红树林生态系统存在不同程度的退化，急需保护和修复。一个健康的、发展的红树林群落应该是适应该区域环境条件的不同种类红树的集合，进行红树林种间识别工作对红树林的资源调查、保护和利用具有重要的指导意义。海南省是我国红树林种类最多、生物多样性最丰富的地区之一，目前关于海南省红树林的研究多以小区域红树群落、区系调查为主，缺乏全省尺度的红树林种间精细分类研究。遥感技术因具有空间分辨率高、信息量大、覆盖范围广等特点，被广泛应用于红树林种间分类研究，但目前基于高分遥感的红树林种间分类还存在以下问题:1）红树种类之间存在“异物同谱”现象，采用单一光学数据源难以达到高精度分类要求。2）对不同种类红树遥感特征可分性分析的研究较少，不能准确阐明利于红树种间分类的优势特征。3）目前关于红树林种间分类方法的研究大部分聚焦于分类精度的提高，较少考虑分类效率，缺少针对大面积红树种间识别兼顾精度和效率的研究。 针对上述问题，本文以2019～2021年海南省高分多光谱遥感影像数据（GF-2PMS和GF-6PMS）、GF-3GPSI极化SAR数据为主要数据源，结合实地调查数据和DJI无人机多光谱数据开展红树林遥感特征提取，构建了红树林极大可分性和信息指数（MangroveMaximalSeparabilityandInformationindex,MSIM),以八门湾和东寨港红树林为代表，开展不同种类红树遥感特征可分性分析。结合极端梯度提升（eXtremegradientboosting,XGBoost）分类模型开展海南省红树林优势遥感特征筛选。引入贝叶斯参数优化思想（BayesianOptimization）,发展基于自适应参数调优的极端梯度提升红树林种间分类模型（BayesianOptimizationeXtremegradientboosting,BO-XGBoost）,开展了海南省全域红树林种间分类和结果分析。主要结论如下: （1）以八门湾和东寨港为例，完成了不同种类红树的高分光学与全极化SAR可分性遥感特征分析。红树林在可见光波段存在不同程度的“异物同谱”现象，部分种类红树林仅在近红外波段的反射率存在一定差异，植被指数可作为区分在植被覆盖度上具有明显差异的不同种类红树林的重要依据。极化特征可作为区分在群落三维结构上具有明显差异的不同种类红树林的重要依据。GF-3极化SAR特征对不同种类红树林可分性的贡献在整体上要高于GF-2、GF-6多光谱特征。 （2）发展了基于自适应参数调优的极端梯度提升红树林种间分类模型。结合东寨港和八门湾MSIM排序结果筛选出的优选特征（NCCC、RVI_VAN,H、λ、α、Ys、Fs、Yd、Polco、Fd、NIR、G、R、NDVI、EVI、RVI、Mean、Con）红树林种间分类精度高于只使用光学和SAR特征0.5％～8％,并在花场湾取得了较好的应用效果。引入的贝叶斯参数优化在调参效率和精度方面都要优于网格调参和随机搜索调参。本文发展的红树林种间分类模型在海南省典型样区的红树林种间分类总体精度高于支持向量机和随机森林分类模型3％～9％。 （3）基于高分光学与全极化SAR数据开展了海南省全域红树林遥感监测，并面向红树林保护与修复的现实需求，开展了海南省红树林种类空间特征与典型区域景观格局分析,结果表明:截止2021年海南省红树林总面积约为4714.70ha,优势种以红海榄、白骨壤、海桑属和海莲为主;不同树种的空间分布有明显的地域差异，海南中西部以红海榄、白骨壤为主，东北部以红海榄、海桑属、海莲、榄李、角果木为主。海口市红树林面积最多，面积为1954.25ha,万宁市、琼海市和乐东黎族自治县的红树林面积较少，分别仅为4.90ha、2.29ha和0.04ha;八门湾2021年红树林相比2004年面积仅增加了27.79ha,但种类分布却有明显变化，红树林的景观异质性变大，破碎化程度变高;海南省红树林保护与修复工作中的树种选择及配置方式有待提升，单一外来引进物种造林对当地的红树有一定的入侵风险且生态功能较低，退塘还林是未来红树林修复的重要举措，还应注重红树林生态功能修复和生物多样性建设。
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