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Remote Sensing for Natural Resources >

2025 , Vol. 37 >Issue 2: 235 - 245

DOI: https://doi.org/10.6046/zrzyyg.2023370

Monitoring the spatiotemporal dynamics of mangrove forests in Beibu Gulf, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China, using Google Earth Engine and time-series active and passive remote sensing images

  • DENG Jianming , 1, 2 ,
  • YAO Hang 3 ,
  • FU Bolin , 3 ,
  • GU Sen 1 ,
  • TANG Jie 1 ,
  • GAN Yuanyuan 4
Expand
  • 1. Hydrology Center of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning 530023, China
  • 2. Guigang Hydrology Center, Guigang 537110, China
  • 3. College of Geomatics and Geoinformation, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China
  • 4. Guangxi Coastal Hydrology Center, Qinzhou 535000, China

Received date: 2023-12-13

  Revised date: 2024-08-03

  Online published: 2026-06-03

Fold

Abstract

Mangrove forests are recognized as one of the most biodiverse and productive marine ecosystems globally. This study investigated Beibu Gulf, Guangxi Province. Using Landsat, Sentinel, and PALSAR SAR images from 1985 to 2019 as data sources, as well as the Google Earth Engine (GEE) cloud platform, this study established a multisource dataset by integrating spectral bands, spectral indices, texture features, digital elevation models (DEMs), and backscatter coefficients. Furthermore, 14 classification schemes were developed, and a mangrove remote sensing recognition model was built using an object-based random forest (RF) algorithm. Accordingly, the long-time-series spatiotemporal dynamics of mangrove forests in Beibu Gulf were monitored. The monitoring results show that the object-based RF algorithm demonstrates a high ability to identify mangrove forests. Specifically, Scheme 3 combined with data from 2019 yielded the highest overall accuracy (96.3%) and a kappa coefficient of 0.956, which are 16.3% and 0.195 higher than those of Scheme 1 combined data from 1995, respectively. The classification schemes differed in the producer’s and user’s accuracy of different surface features in the Beibu Gulf. Specifically, these schemes yielded the highest user’s and producer’s accuracy of mangrove forests exceeding 94.6% and 92.0%, respectively. From 1985 to 2019, the area of mangrove forests in Beibu Gulf showed an increasing trend, with an annual changing rate of 6.63%, and the area expanded from inland to coastal areas. The results of this study provide a reference for the protection and sustainable management of mangrove forests while also verifying the feasibility of monitoring long-term spatiotemporal dynamics of mangrove forests based on the GEE platform.

Key words： Beibu Gulf; mangrove forest; Google Earth Engine; active and passive remote sensing images; random forest (RF) algorithm; dynamic monitoring

Cite this article

DENG Jianming , YAO Hang , FU Bolin , GU Sen , TANG Jie , GAN Yuanyuan . Monitoring the spatiotemporal dynamics of mangrove forests in Beibu Gulf, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China, using Google Earth Engine and time-series active and passive remote sensing images[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2025 , 37(2) : 235 -245 . DOI: 10.6046/zrzyyg.2023370

0 引言

红树林是生长在(亚)热带海岸潮间滩涂的植物群落 [1-3],在净化海水、防风消浪、储碳固碳、维护生物多样性等方面发挥着重要作用 [4-8]。广西北部湾海岸是我国重要的红树林生长区,几乎涵盖我国38%的红树林[9-10]。但是在修建防护堤、围垦养殖、围海造田等人类活动的干扰下,红树林生态系统遭到严重破坏[11]。因此,长时序掌握红树林空间分布格局及其演变过程有助于更好保护、恢复和推进红树林的可持续发展。
遥感技术具有观测尺度大、成本低、周期短和覆盖广等优点,已广泛应用于红树林分类和监测 [12-16]。传统红树林遥感监测手段需要下载遥感影像,并存在数据获取困难、数据量庞大、地理数据计算分析耗时及难以进行长时序监测等问题[17-19]。谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)是目前世界上最先进的地理信息数据分析与可视化的综合性云平台,存储了海量卫星影像和其他观测数据,它允许用户交互式地测试和开发算法,且运用谷歌强大的计算能力,克服了传统方法中本地下载、存储、预处理等效率低的问题 [20-21]。Mandal等 [22]基于GEE遥感大数据云平台以孙德尔本斯红树林为研究对象,采用Landsat系列卫星影像评估1998—2016年间发生的21次气旋前后的归一化植被指数变化,并使用随机森林算法进行了分类,精度达到了86%; Portengen等 [23]在GEE平台调用Sentinel-1合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)和Sentinel-2多光谱影像实现了越南加茂省红树林的遥感制图,总体分类精度可达87%。上述研究多聚焦于利用单一光学影像进行红树林分类制图研究,缺乏整合多源光学和不同频率SAR影像监测红树林长时序动态变化。
因此,本文以广西北部湾近海红树林为研究对象,利用GEE云平台,整合Landsat和 Sentinel系列的主被动遥感影像和随机森林算法构建了1985—2019年红树林遥感分类模型,实现了北部湾红树林分类制图并进行精度验证; 构建了14种主被动影像特征组合方案,定量评估了不同影像特征的重要性及其对红树林分类精度的影响; 进一步探究35 a来广西北部湾区域红树林面积和空间分布格局的动态变化。

1 研究区概况及其数据源

1.1 研究区概况

本文以广西北部湾海岸带为研究区,地理位置为108.04°~110.16°E,20.09°~21.31°N(图1)。北部湾是中国面积最大的红树林群落分布区,红树林主要集中分布在珍珠湾、防城港、茅尾海、北海港、丹兜海及英罗港等海岸带区域[24-25]。近年来,该区域红树林面临生态系统稳定性减退、生物多样性下降、生态功能退化等问题,加强红树林的保护已极为迫切和重要。
图1 研究区位置示意图

Fig.1 The location of study area

1.2 数据源及预处理

为探明1985—2019年北部湾红树林时空变化态势,本文以每10 a为1期进行红树林分类提取,多源遥感数据具体选择如表1所示。
表1 多源遥感数据集

Tab.1 Multi-source remote sensing data

年份 传感器 影像数 影像分辨率/m 影像筛选日期
1985年 Landsat5 TM 68 30 1984年5月30日—1989年10月30日
1995年 Landsat5 TM 46 30 1994年1月1日—1995年12月31日
2005年 Landsat7 ETM+ 108 15/30 2000年1月1日—2003年12月31日
L-band PALSAR/PALSAR-2 1 25 2007年1月1日—2007年12月31日
2015年 Landsat8 OLI 31 30 2015年1月1日—2015年12月31日
C-band Sentinel-1 GRD 16 20 2015年1月1日—2015年12月1日
2019年 Sentinel-2 MSI 720 10/20 2019年1月1日—2019年12月1日
C-band Sentinel-1 GRD 106 20 2019年1月1日—2019年12月1日
本文所采用的Landsat 和Sentinel-2多光谱影像都经过了辐射定标和大气纠正,因此预处理仅需利用GEE平台进行去云、裁剪和镶嵌等操作。本文所选用的影像除了考虑卫星重访周期、研究时间跨度和研究区范围等因素,还参考了国家海洋信息中心提供的国家潮汐表(https://www.cnss.com.cn/tide/),选择低潮期影像从而减少潮汐对于红树林提取的影响。

1.3 样本数据

本文综合考虑了2019年11—12月野外实地调查、1985—2019年历年高清影像图和中国科学院地理科学与资源研究所编制1∶10万土地利用数据,确定分为建筑用地、红树林、水体、海产养殖、耕地、林地和滩涂7种地物类型。借助Google Earth Pro软件调用1985—2019历年高清影像结合1∶10万土地利用数据建立解译标志,如表2所示。
表2 研究区地物解译标志及其描述

Tab.2 Interpretation signs and descriptions of ground objects in the study area

地物类型 解译标志 描述
Landsat影像 Sentinel影像 雷达影像
建筑用地 道路、城镇、沙地等,在标准假彩色中显示为灰白色、青绿色及亮白色,轮廓清晰且与周围地物分界明显
红树林 由密集分布的红树林群落组成,沿海岸带分布。在标准假彩色显示方案中,1985年、1995年Landsat5影像中的红树林主要表现为淡棕红色,2005—2019年影像中则主要表现为暗红色
水体 在标准假彩色中显示方案中,1985年、1995年海水为蓝绿色,2005—2019年海水为蓝色
海产养殖 包括虾塘等养殖塘,有明显的轮廓边界,形状较规则
耕地 在标准假彩色中表现为淡红色,且主要分布于内陆,形状较规则
林地 在标准假彩色中表现为比耕地更深的红色,且主要分布于内陆,时常与耕地相邻
滩涂 出现在沿岸海陆交汇区域,是红树林生长的沃土,在标准假彩色中表现为桃皮色

2 研究方法

2.1 多源数据集构建

2.1.1 各类遥感指数计算

红树林处于海陆交界位置,间歇性会被海水侵入或淹没,进而增大各类型遥感指数的光谱差异性,提升对植被、海水和海产养殖的区分能力。本文基于GEE云平台计算了植被指数、水体指数、建筑指数等16种主被动遥感指数,具体计算公式见表3。
表3 各类型遥感指数计算公式

Tab.3 Calculation formula of each type of remote sensing index

序号 指数类型 计算公式①
1 归一化植被指数
(normalized difference vegetation index, NDVI)		 N D V I = ( λ N I R - λ R E D ) / ( λ N I R + λ R E D )
2 比值植被指数(ratio vegetation index, RVI) R V I = λ R E D / λ N I R
3 差值植被指数(difference vegetation index, DVI) D V I = λ N I R - λ R E D
4 增强植被指数(enhanced vegetation index, EVI) E V I = 2.5 × λ N I R - λ R E D λ N I R + 6.0 λ R E D - 7.5 λ B L U E + 1
5 校正植被指数(corrected transformed vegetation index, CTVI) C T V I = N D V I + 0.5 | N D V I + 0.5 | | N D V I + 0.5 |
6 非线性指数(non-linear vegetation index, NLI) N L I = ( λ N I R 2 - λ R E D ) / ( λ N I R 2 + λ R E D )
7 改进简单比值指数(modified simple ratio, MSRNIR) M S R N I R = ( λ N I R λ R E D - 1 ) / λ N I R λ R E D + 1
8 归一化水体指数(normalized difference water index, NDWI) N D W I = ( λ S W I R - λ N I R ) / ( λ S W I R + λ N I R )
9 改进的归一化水体指数(modified normalized difference water index, MNDWI) N D W I S W I R 1 = ( λ S W I R 1 - λ N I R ) / ( λ S W I R 1 + λ N I R )
SWIR1(1.55~1.75 μm)
N D W I S W I R 2 = ( λ S W I R 2 - λ N I R ) / ( λ S W I R 2 + λ N I R )
SWIR2(2.08~2.35 μm)
10 自动提取水体指数(automated water extraction index, AWEI) A W E I = 4 ( λ G R E E N - λ S W I R 1 ) / ( 0.25 λ N I R + 0.75 λ S W I R 2 )
11 归一化建筑指数(normalized difference built-up index, NDBI) N D B I S W I R 1 = ( λ S W I R 1 - λ N I R ) / ( λ S W I R 1 + λ N I R )
SWIR1(1.55~1.75 μm)
N D B I S W I R 2 = ( λ S W I R 2 - λ N I R ) / ( λ S W I R 2 + λ N I R )
SWIR2(2.08~2.35 μm)
12 基于红边波段的改进简单比值指数(modified simple ratio, MSRRE1,MSRRE2) M S R R E 1 = ( λ R E 1 λ R E D - 1 ) / λ R E 1 λ R E D + 1
RE1(703.9 nm)
M S R R E 2 = ( λ R E 2 λ R E D - 1 ) / λ R E 2 λ R E D + 1
RE2(740.2 nm)
13 基于红边波段的非线性指数(non-linear index, NLIRE1,NLIRE2) N L I R E 1 = ( λ R E 1 2 - λ R E D ) / ( λ R E 1 2 + λ R E D )
RE1(703.9 nm)
N L I R E 2 = ( λ R E 2 2 - λ R E D ) / ( λ R E 2 2 + λ R E D )
RE2(740.2 nm)
14 基于红边波段的增强植被指数(enhanced vegetation index, EVIRE1,EVIRE2) E V I R E 1 = 2.5 × λ R E 1 - λ R E D λ R E 1 + 6.0 λ R E D - 7.5 λ B L U E + 1
RE1(703.9 nm)
E V I R E 2 = 2.5 × λ R E 2 - λ R E D λ R E 2 + 6.0 λ R E D - 7.5 λ B L U E + 1
RE2(740.2 nm)
15 微波遥感指数HH/HV PALSAR HH/HV
16 微波遥感指数VV/VH Sentinel-1 VV/VH

①: 公式中NIR代表近红外波段,RED代表红光波段,BLUE代表蓝光波段,GREEN代表绿光波段,SWIR1代表1.55~1.75 μm波长范围的短波红外波段,SWIR2代表2.08~2.35 μm波长范围的短波红外波段,RE1代表703.9 nm波长的红边波段,RE2代表740.2 nm波长的红边波段。

2.1.2 纹理特征提取

本文按照随机森林算法对波段进行重要性排序,基于重要性挑选波段并计算灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM),基于GLCM提取了17个多光谱影像的纹理特征参数,包括方差(variance,VAR)、总和方差(sum variance,SVAR)、角二阶矩(angular second moment,ASM)和集群突出(cluster prominence,PROM)等。1985年选取B1(蓝光)波段和重要性靠前且对于植被区分度较好的B5短波红外(1.55~1.75 μm)波段; 1995年选取B5(1.55~1.75 μm)短波红外波段; 2005年选取B4(近红外)波段; 2015年选取B7(2.08~2.35 μm)波段; 2019年选取的是B12(2 202.4 nm)波段,另外选取了对于植被敏感的B5红边波段(703.9 nm)及B8(近红外)波段。

2.1.3 分类方案设计

本文采用HSV波段融合算法并结合Landsat7 ETM+和Landsat8 OLI高分辨率全色波段进行图像增强,得到影像分辨率为15 m。而对于Landsat5 TM,Sentinel-2 MSI,L-band PALSAR/PALSAR-2和C-band Sentinel-1 SAR采用双线性插值法将影像重采样为15 m空间分辨率。
通过GEE采样函数采集研究区范围内大约3 000个像元数量作为训练数据,调用聚类器函数进行非监督分类。本文中采用K-Means聚类算法进行聚类处理(聚类数为50),利用训练数据训练设置好的聚类器,最后将经过训练的聚类器应用于研究区影像数据中实现非监督分类,并将非监督分类结果作为输入特征。
为了定量评估不同输入影像特征对红树林分类精度的贡献率,本文将多光谱波段、光谱指数、纹理特征和不同频率SAR数据等进行波段组合,构建了14种分类方案,具体见表4。
表4 分类方案及多源遥感数据集

Tab.4 Classification schemes and multi-source datasets

年份 传感器 方案 变量数 多源数据集
1985年 Landsat5 TM 方案1 21 多光谱波段(6个波段)、各类遥感指数(植被指数、水体指数、建筑指数)、数字高程模型(digital elevation model,DEM)、非监督分类结果
方案2 55 多光谱波段(6个波段)、各类遥感指数(植被指数、水体指数、建筑指数)、DEM、非监督分类结果、B1(BLUE)波段纹理特征、B5(1.55~1.75 μm)波段纹理特征
1995年 Landsat5 TM 方案1 21 多光谱波段(6个波段)、各类遥感指数(植被指数、水体指数、建筑指数)、DEM、非监督分类结果
方案2 38 多光谱波段(6个波段)、各类遥感指数(植被指数、水体指数、建筑指数)、DEM、非监督分类结果、B5(1.55~1.75 μm)波段纹理特征
2005年 Landsat7 ETM+ 方案1 22 多光谱波段(7个波段)、各类遥感指数(13个)、DEM、非监督分类结果
方案2 25 多光谱波段(7个波段)、各类遥感指数(13个)、DEM、非监督分类结果、PALSAR/PALSAR-2 HH,HV,HH/HV
方案3 42 多光谱波段(7个波段)、各类指数(13个)、DEM、非监督分类结果、HSV波段融合、B4(NIR)波段纹理特征
2015年 Landsat8 OLI 方案1 55 多光谱波段(7个波段)、各类遥感指数(13个)、DEM、非监督分类结果
方案2 25 多光谱波段(7个波段)、各类遥感指数(13个)、DEM、非监督分类结果、C-band Sentinel-1 GRD VV,VH,VV/VH
方案3 42 多光谱波段(7个波段)、各类遥感指数(13个)、DEM、非监督分类结果、HSV波段融合、B7(2.11~2.29 μm)波段纹理特征
2019年 Sentinel-2 MSI 方案1 31 多光谱波段(10个波段)、各类遥感指数(16个)、DEM、非监督分类结果
方案2 34 多光谱波段(10个波段)、各类遥感指数(16个)、DEM、非监督分类结果、C-band Sentinel-1 GRD VV,VH,VV/VH
方案3 50 多光谱波段(10个波段)、各类遥感指数(16个)、DEM、非监督分类结果、B5(703.9 nm)波段纹理特征(9个)、B8(NIR)波段纹理特征(10个)
方案4 48 多光谱波段(10个波段)、各类遥感指数(16个)、DEM、非监督分类结果、B12(2 202.4 nm)波段纹理特征

2.2 构建红树林植被识别模型及精度验证

本文利用随机森林算法构建红树林分类模型并利用验证样本数据集计算总体精度和Kappa系数。该算法中决策树数量设置为: 50~2 000,步长为10,通过十折交叉验证确定最优决策树数量(ntree)为1 500,并对多源数据集进行重要性排序。为了进一步验证分类结果的可靠性,本文将分类结果与Jia等[26]提取的1980—2015年广西红树林分布数据(http://www.geodata.cn)进行对比验证。本文技术路线如图2所示。
图2 技术路线

Fig.2 Technical route of this study

3 结果与分析

3.1 变量重要性评价

本文利用递归特征消除法(recursive feature elimination,RFE)定量评估所构建的14种分类方案中分类结果较好的4种影像特征组合方案的变量重要性(图3)。2005年前15个输入变量中,纹理特征占47%、光谱指数占33%、多光谱波段占13%,最重要的3个变量均为纹理特征,分别是VAR,SVAR和PROM。2015年的数据集中,多光谱波段的重要性进一步增加,前15个变量中纹理特征占13%、光谱指数占40%、多光谱波段占40%,前3个变量为VH后向散射系数、DEM和SVAR。光谱指数在2019年的数据集中展现出更高的重要性,前15个变量中光谱指数占73%、多光谱波段占20%,前3个变量为DEM,VH后向散射系数和MSRRE1指数。对14个分类方案的变量重要性进行对比分析发现,纹理特征对于红树林分类更加重要,其次为光谱指数,综合重要性前10的变量分别为DEM,VH,VAR,MNDWISWIR2,VV,B4(RED),AWEI,NDBISWIR2、GREEN和SWIR2(2.08~2.35 μm)。
图3 1985—2015年不同遥感数据集重要性定量评价

Fig.3 Quantitative evaluation of the importance of different remote sensing data sets from 1985 to 2015

3.2 1985—2019年北部湾红树林分类结果与精度验证

本文选择了北部湾红树林集中分布区进行分类结果的对比分析(图4)。①1985年茅尾海湾海岸带区,方案2对红树林和海产养殖、耕地、林地及滩涂的分类效果均优于方案1,Kappa系数为0.884,总体分类精度为90.1%(见图4(b)); ②1995年山口红树林保护区,方案2对红树林、建设用地、耕地和林地的分类效果更好,Kappa系数为0.853,总体分类精度为87.7%(见图4(d)),方案1对于海产养殖和滩涂的识别效果更好(见图4(e)); ③2005年山口红树林保护区,方案1和方案3对于红树林的识别效果较好,但方案3对于海产养殖和滩涂的识别效果优于方案1,且对耕地和林地的区分效果最佳,Kappa系数为0.908,总体分类精度为92.3%(图4(g)和4(h)); ④2015年茅尾海湾海岸带区,方案1和3对于建设用地、红树林、耕地和林地识别效果较好,但方案1对海产养殖和滩涂识别精度优于方案3,Kappa系数为0.907,总体分类精度为92.1%(图4(j)和4(k)); ⑤2019年茅尾海海岸带区,方案1和3对建筑用地、耕地和林地的识别效果较好,但是方案3对于红树林的识别效果优于方案2,方案1对于海产养殖分类效果优于方案3,这是因为部分淹没滩涂被错分为海产养殖区,Kappa系数为0.956,总体分类精度为96.3%(图5(a)和5(b))。
图4 1985—2015年不同遥感数据集的分类结果

Fig.4 Classification results based on different remote sensing images from 1985 to 2015

图5 2019年Sentinel-2 MSI影像的分类结果

Fig.5 Classification results derived from Sentinel 2 MSI image in 2019

本文构建的1985—2019年红树林遥感识别模型,总体分类精度均达到80.0%以上,Kappa系数高于0.761,其中2019年方案3获得最高的总体精度为96.3%,Kappa系数为0.956 (表5)。相比Jia等[26]的分类结果,总体分类精度从78%~94%提升到了80%~96.3%。
表5 1985—2019年各分类方案总体分类精度及Kappa系数

Tab.5 The overall classification accuracies and Kappa coefficient of different remote sensing data from 1985 to 2019

年份 方案 Kappa系数 总体分类精度/%
1985年 方案1 0.869 88.8
方案2 0.884 90.1
1995年 方案1 0.761 80.0
方案2 0.853 87.7
2005年 方案1 0.881 90.1
方案2 0.901 91.8
方案3 0.908 92.3
2015年 方案1 0.874 89.3
方案2 0.900 91.6
方案3 0.907 92.1
2019年 方案1 0.881 90.1
方案2 0.900 91.6
方案3 0.956 96.3
方案4 0.943 95.3
1985—2019年14个分类方案中,2019年基于Sentinel-2 MSI 影像的4个分类方案的总体分类精度整体高于1985—2015年基于Landsat系列影像,可能是由于分辨率高的卫星影像可以更加精细地提取细小斑块的红树林。
2005年、2015年和2019年方案2加入不同SAR极化后向散射特征,与仅使用多光谱影像及其衍生信息相比,总体分类精度均得到了提升: ①2005年方案2相对于方案1增加了PALSAR/PALSAR-2 HH,HV,HH/HV的后向散射数据,获取的总体分类精度高于方案1,为91.8%; ②2015年和2019年方案2相比于方案1,均增加了C-band Sentinel-1 GRD VV,VH,VV/VH后向散射数据,总体分类精度分别提升了2.3%和1.5%。

3.3 1985—2019年北部湾红树林面积变化分析

如图6所示,1985—2019年北部湾沿海区域(北仑河口、茅尾海、防城港、山口红树林保护区等)红树林面积明显增多,其中茅尾海和山口红树林保护区增加最为显著。这是因为1990年经国务院批准设立了广西山口国家级红树林生态自然保护区,有效地遏制了红树林快速减少的趋势。图6中沿岸滩涂区域红树林恢复和种植成效明显,红树林整体呈现由内陆向沿海区域递增的态势。
图6 1985年和2019年同一遥感数据集分类结果图

Fig.6 Classification results of the same remote sensing data set in 1985 and 2019

本文选取各年份最优方案(1985年方案2、1995年方案2、2005年方案3、2015年方案3和2019年方案3)分类结果,进行北部湾红树林面积变化分析(见表6与表7): 1985—2019年北部湾红树林面积呈现明显的递增趋势,年变化率为6.36%。其中1985—1995年红树林增速最快,面积增加了20.33 km2,年增长率为8.90%。随后,红树林增长速率逐渐减缓,2005—2015年红树林增长率为1.99%,2015—2019年红树林增长率为1.11%。2019年北部湾红树林面积为73.72 km2,相较于1985年红树林面积增加了55.88 km2,说明北部湾海岸带红树林保护和种植受到了重视,红树林生态逐渐复苏。35 a间北部湾海岸带建筑用地、红树林及林地的年变化率呈现正增长。
表6 1985—2019年研究区各类地物面积

Tab.6 The area of land use types from 1985 to 2019 (km2)

地类 1985年/km2 占比/% 1995年/km2 占比/% 2005年/km2 占比/% 2015年/km2 占比/%
建筑用地 142.79 3.12 184.49 4.03 203.19 4.44 483.43 10.55
红树林 22.84 0.50 43.17 0.94 55.33 1.21 66.36 1.45
水体 1 613.01 35.21 1 579.58 34.48 1 501.06 32.77 1 561.20 34.08
海产养殖 546.25 11.92 565.92 12.35 628.85 13.73 608.80 13.29
耕地 1 201.92 26.24 1 505.52 32.86 1 326.87 28.96 1 090.14 23.80
林地 886.90 19.36 531.07 11.59 587.27 12.82 569.34 12.43
滩涂 167.38 3.65 171.34 3.74 278.52 6.08 201.82 4.41
总计 4 581.09 100.00 4 581.09 100.00 4 581.09 100.00 4 581.09 100.00
表7 1985—2019年各土地利用类型年变化率

Tab.7 Annual change rates of land use types from 1985 to 2019 (%)

地类 1985—
1995		 1995—
2005		 2005—
2015		 2015—
2019		 1985—
2019
建筑用地 2.92 1.01 13.79 -0.33 6.50
红树林 8.90 2.82 1.99 1.11 6.36
水体 -0.21 -0.50 -0.40 0.12 -0.06
海产养殖 0.36 1.11 -0.32 1.29 0.74
耕地 2.53 -1.19 -1.78 -0.67 -0.44
林地 -4.01 1.06 -0.31 1.33 -0.78
滩涂 0.24 6.26 -2.75 -4.53 -0.97

3.4 1985—2019年北部湾红树林空间位置变化分析

本文分别选取北仑河口、茅尾海和山口红树林保护区3个红树林集中分布区分析1985—2019年35 a间红树林空间位置的变化。从图7可以看出,1985—2019年北仑河口红树林面积向东南方向逐渐递增,茅尾海红树林呈向南递增,2005—2019年增加最明显,沿岸大量的滩涂区域已被红树林覆盖。山口红树林保护区内丹兜海沿岸红树林向东北方向递增,防城港1985—2019年沿海区域建筑用地面积由沿岸向北递增,但整体红树林呈现由内陆向沿岸增加的趋势。
图7 1985年、2005年和2019年北部湾典型区域红树林空间位置变化

Fig.7 Comparison of mangrove distribution in typical area of Beibu Gulf in 1985, 2005 and 2019

4 结论

1)本文综合利用多光谱和多极化SAR影像构建的多维影像特征数据集提升了红树林的分类精度,总体分类精度达到了96.3%。变量重要性评价揭示VH后向散射系数和多光谱纹理可以增强红树林植被与其他地物的差异性。
2)本文利用面向对象的随机森林算法构建的北部湾海岸带地物分类模型,在14种特征方案中均实现了7种地物的高精度识别,总体分类精度超过了88.8%,红树林的生产者精度和用户精度均高于其他地物类型,超过了92.0%。
3)1985—2019年北部湾红树林整体呈增加态势,2019年北部湾红树林面积相较1985年增加了50.88 km2,年变化率为6.36%,其中1995年增加面积最多达到了20.33 km2。北部湾沿岸红树林总体呈现出由内陆向沿岸递增的趋势。

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