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      青島理工大學凌子燕團隊 | 紅樹林濕地高分遙感提取與修復保護空間優化:以廣西北部灣為例

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      * 內 容 提 要 *

      本書以廣西北部灣為研究區域,以紅樹林濕地為研究對象,以 “數據-信息-知識-智慧” 為思想引領,以 “遙感提取-模擬預測-信息挖掘-綜合評估” 為技術手段,開展過去與現狀紅樹林濕地多源遙感智能優化提取、紅樹林濕地退化機制與風險評估、紅樹林濕地修復成效與修復潛力、未來紅樹林濕地修復保護空間優化與調控應用,為紅樹林濕地長效修復保護機制提供智慧服務探索。

      本書可供從事地理學、濕地科學、遙感科學與技術、生態學等學科科研工作者參考使用,也可作為高等院校相關專業學生參考用書,對于紅樹林濕地管理、國土空間管理等政府部門決策者及技術人員也具有參考價值。


      寫作背景與意義

      濱海濕地,關乎國計,更維系民生。紅樹林作為其間的生態瑰寶,既是抵御海洋災害的天然屏障,亦是維持近海生物多樣性的關鍵搖籃。廣西北部灣,是我國大陸沿岸紅樹林分布的重要區域,其生態系統完整性與穩定性,對于維護我國南海北部的生態安全與生物多樣性具有不可替代的戰略意義。近年來,在全球變化與人類活動的雙重壓力下,如何科學認知、精準監測與高效保護這一脆弱而又頑強的生態系統,已成為科學研究與保護管理實踐共同面臨的嚴峻挑戰。本書的成果植根于國家自然科學基金聯合基金重點支持項目“北部灣紅樹林濕地變化高分遙感智能提取與修復保護空間優化研究(U21A2022)”,借助高分辨率遙感技術,動態描繪廣西北部灣紅樹林的時空變遷,精確勾勒分布范圍,量化面積消長,并深刻理解紅樹林在快速城市化等人類活動下面臨的挑戰。

      全書重點與亮點

      本書敏銳地抓住了高分辨率遙感技術爆發式發展的機遇,深度融合機器學習等人工智能前沿算法,實現了對紅樹林分布、物種組成乃至生態參數的精細化、自動化提取,極大地提升了紅樹林監測的尺度與精度,為宏觀生態研究提供了數據基石。研究將遙感獲取的紅樹林本底數據與空間規劃方法進行創造性結合,構建了一套“監測過去—診斷現狀—模擬未來”的紅樹林濕地修復時空過程分析、修復成效綜合分析和修復潛力評價的完整方法論體系,貫通了從科學認知到管理決策的全鏈條,有力支撐了紅樹林的保護與可持續管理,有效彌合了遙感技術與紅樹林生態保護實踐之間的鴻溝。


      全書共10章,是對廣西北部灣紅樹林從宏觀格局到微觀變化的一次系統性解讀。通過衛星影像,紅樹林已不再只是一個生態學概念,而是一個由像元、斑塊、廊道構成,融合了樹種與生境,充滿空間異質性與動態演化規律的研究客體。全書從以下幾個重點內容展開:

      (1)紅樹林遙感提取技術體系

      • 高分辨率遙感提取與變化分析

      • 紅樹林種類精細化識別

      • 中分辨率長時序監測

      (2)退化與修復機制分析

      • 退化過程與驅動因素

      • 修復過程與成效評估

      (3)空間優化與調控應用

      • 修復保護空間模擬與優化

      • 面向國際議程的潛力評估

      • 結合國際與國內政策,提出長效保護機制


      圖1-2 廣西北部灣紅樹林濕地分布


      圖2-15 2016~2023年廣西北部灣多源高分遙感數據空間分布


      圖3-9 廣西北部灣2016~2023年紅樹林濕地空間分布


      圖4-10 基于高分遙感的紅樹林種類長時序空間分布


      圖5-9 2000~2023年紅樹林濕地面積年際變化


      圖6-10 不同時期紅樹林濕地退化區范圍和面積統計


      圖6-15 紅樹林濕地退化區類型識別結果


      圖7-9 紅樹林濕地修復區類型識別結果


      圖8-2 紅樹林濕地修復保護空間優化模擬與調控應用數據集


      圖9-11 紅樹林濕地應對災害有效點和空白點分布

      更多精彩,目錄一覽




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      本文摘編自科學出版社2025年11月出版的

      《 紅樹林濕地高分遙感提取與修復保護空間優化 : 以廣西北部灣為例》

      凌子燕,蔣衛國,張澤等著

      北京:科學出版社,2025.11

      審圖號: GS 京(2025)2103 號

      責任編輯: 林劍

      圖片來源于該書,內容 有刪減修改, 標題為編者所加

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      (本文編輯:方嘉雯)

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