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1990-2020年缅甸红树林时空演变特征遥感分析

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缅甸红树林长时序时空演变特征分析对于有效管理和保护红树林资源具有重要意义.利用全球红树林数据集与潮间带数据生成红树林潜在分布区,基于Landsat系列卫星数据结合多种红树林指数,构建了基于多指数的概率阈值分类方法,提取1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年及2020年的缅甸红树林空间分布,分析了缅甸红树林时空演化特征.结果表明:1)集成多指数概率阈值方法红树林分布提取效率及精度高,可有效提取红树林信息.2)1990-2020年,缅甸红树林面积呈先减少后增加的趋势,30年来有超过30%的红树林消失,其中,伊洛瓦底省红树林面积变化最为剧烈.3)1990-2020年,从空间形态演变情况来看,缅甸红树林分割度指数呈波动上升趋势,红树林破碎程度不断上升.缅甸红树林时空演变特征分析为保护缅甸红树林生态系统提供基础信息,也为其他地区红树林演变分析提供技术参考.
Spatial and Temporal Evolution of Mangrove Forests in Myanmar from 1990 to 2020
Spatial and temporal evolution of mangroves in Myanmar over a long time series is significant for effectively managing and conserving mangrove forest resources.We use existing global mangrove datasets and inter-tidal data to generate potential distribution areas of mangrove forests.We then construct a multi-indexed method to classify probability thresholds by combining various Landsat-based mangrove indices and extracting spatial distributions of mangrove forests in Myanmar for 1990,1995,2000,2005,2010,2015,and 2020.Finally,we analyze the characteristics of the spatial and temporal evolution of mangrove forests.The results show that:1)The integrated multi-indexed probability threshold method has a strong extraction efficiency and accuracy,which can effectively classify mangroves.2)From 1990 to 2020,the mangrove area in Myanmar shows a trend of decreasing followed by increasing.In the past 30 years,more than 30 percent of the mangrove forests have disappeared,with Ayeyarwady Province displaying the most dramatic changes.3)From 1990 to 2020,from the perspective of spatial evolution,the mangrove segmentation index in Myanmar shows a fluctuating upward trend overall,and the degree of mangrove fragmentation is increasing.The characterization of the spatial and temporal evolution of mangroves in Myanmar provides essential information for the protection of mangrove ecosystems in Myanmar,as well as technical references for the analysis of the evolution of mangroves in other regions.

MangroveMyanmarMangrove indexTemporal and spatial changesRemote sensing

夏艺菲、刘凯、闻馨、王子予、曹晶晶

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中山大学地理科学与规划学院,广东省公共安全与灾害工程技术研究中心,广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室,广东广州 510006

南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海),广东珠海 519000

广东技术师范大学计算机科学学院,广东广州 510665

红树林 缅甸 红树林指数 时空变化 遥感

广东省自然科学基金广东省基础与应用基础研究基金南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)创新团队建设项目

2021A15150114622021A1515110157311021004

2024

湿地科学与管理
中国林业科学研究院

湿地科学与管理

CSTPCD
影响因子:0.354
ISSN:1673-3290
年,卷(期):2024.20(1)
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