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      基于資源三號(hào)的雷州半島紅樹林種間分類研究

      2019-09-12 01:58:06鄭藝林懿瓊周建甘偉修林廣旋許方宏林光輝
      自然資源遙感 2019年3期
      關(guān)鍵詞:雷州半島白骨種間

      鄭藝, 林懿瓊, 周建, 甘偉修, 林廣旋, 許方宏, 林光輝

      (1.清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系教育部地球系統(tǒng)模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100084; 2.清華大學(xué)深圳研究生院海洋科學(xué)與技術(shù)學(xué)部,深圳 518055; 3.湛江國(guó)家級(jí)紅樹林自然保護(hù)區(qū)管理局,湛江 524000)

      0 引言

      紅樹林是生長(zhǎng)在熱帶、亞熱帶地區(qū)潮間帶的一種以紅樹植物為主的濱海濕地生態(tài)系統(tǒng),具有保護(hù)海岸環(huán)境、維持生物多樣性、固碳等重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能。傳統(tǒng)森林調(diào)查方法如樣方調(diào)查法因紅樹林所處的潮間帶特殊位置很難或無(wú)法開展,而遙感技術(shù)具有大尺度、快速、準(zhǔn)確、對(duì)生態(tài)系統(tǒng)無(wú)破壞等優(yōu)勢(shì),已經(jīng)廣泛應(yīng)用于紅樹林面積調(diào)查、種間分類和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究中[1]。

      基于遙感的紅樹林制圖興起于20世紀(jì)80年代,基于中空間分辨率影像可以有效地檢測(cè)紅樹林面積及其變化。我國(guó)已有一些研究者基于Landsat影像[2]、中巴地球資源衛(wèi)星CBERS-CCD數(shù)據(jù)[3]對(duì)中國(guó)紅樹林分布進(jìn)行了制圖,但其結(jié)果與實(shí)地調(diào)查結(jié)果相差較大,且并未區(qū)分樹種; Chen等[4]基于Google Earth Engine平臺(tái),結(jié)合Sentinel-1A與Landsat8影像對(duì)中國(guó)現(xiàn)存紅樹林進(jìn)行了較為準(zhǔn)確的提取,其結(jié)果表明2015年我國(guó)紅樹林面積約為20 000 hm2。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始利用QuickBird,SPOT,WorldView,GeoEye和IKONOS等高空間分辨率影像對(duì)小區(qū)域尺度的紅樹林進(jìn)行更為細(xì)致的種間分類研究[5]。我國(guó)紅樹林種間分類的研究主要集中在以人工林為主的廣東珠海淇澳島[6]、深圳灣[7]、香港米鋪[8],以及天然林為主的廣東英羅灣[9]和海南東寨港[10]。

      中國(guó)紅樹林在近半個(gè)世紀(jì)的時(shí)間內(nèi)受到了嚴(yán)重的破壞[11]。廣東省湛江紅樹林國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)作為我國(guó)最大的紅樹林保護(hù)區(qū),自1990年成立以來(lái),采取了很多措施對(duì)紅樹林進(jìn)行恢復(fù)和保護(hù),并且取得了顯著成效[12]。現(xiàn)有研究對(duì)保護(hù)區(qū)內(nèi)紅樹林的研究?jī)H停留在實(shí)地調(diào)查的群落多樣性分析[13],基于遙感的景觀格局和面積變化分析[14],但仍缺乏對(duì)于保護(hù)區(qū)內(nèi)現(xiàn)存紅樹林物種空間分布的直觀認(rèn)識(shí)。本研究利用遙感技術(shù),通過(guò)無(wú)人機(jī)實(shí)地采集樣本點(diǎn),基于資源三號(hào)(ZY-3)高空間分辨率遙感影像,采用面向?qū)ο蟮姆椒▽?duì)保護(hù)區(qū)內(nèi)紅樹林進(jìn)行提取和分類,從而得到整個(gè)保護(hù)區(qū)所在的湛江半島區(qū)域內(nèi)紅樹林種群空間分布格局,旨在為紅樹林保護(hù)區(qū)的濕地保護(hù)和生態(tài)恢復(fù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為該國(guó)家級(jí)紅樹林自然保護(hù)區(qū)的生物資源管理提供理論依據(jù)。

      1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

      1.1 研究區(qū)概況

      研究區(qū)為廣東省湛江紅樹林國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū),如圖1所示。

      (a) 雷州半島 (b) 高橋鎮(zhèn) (c) 雷州市

      圖1 雷州半島的位置示意圖及2個(gè)關(guān)鍵研究區(qū)域遙感影像

      Fig.1LocationofLeizhouPeninsulaandtheimageryoftwokeystudyareas

      保護(hù)區(qū)于1997年成立,地處中國(guó)大陸最南端的雷州半島,跨湛江市的徐聞、雷州、遂溪、廉江4縣(市)及市轄區(qū)(麻章、坡頭、東海、霞山4區(qū)),地理范圍在E109°40′~110°35′,N20°14′~21°35′之間??偯娣e約為14 256hm2,紅樹林面積約為7 625 hm2,約占全國(guó)紅樹林總面積的30%[15]。保護(hù)區(qū)內(nèi)主要紅樹植物類型有白骨壤、桐花樹、秋茄、木欖、紅海欖和無(wú)瓣海桑等。

      1.2 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

      本研究基于ZY-3高空間分辨率影像進(jìn)行紅樹林物種分布制圖,選取2013—2014年間9景研究區(qū)域上空無(wú)云的多光譜影像產(chǎn)品。影像空間分辨率為5.8 m,幅寬為52 km,共有藍(lán)(B1)、綠(B2)、紅(B3)、近紅外(B4)4個(gè)波段。在ENVI 5.1軟件中,對(duì)影像進(jìn)行了輻射定標(biāo)、FLAASH大氣校正,并對(duì)照Google Earth影像選取同名地物點(diǎn),對(duì)影像進(jìn)行幾何糾正。

      2 研究方法

      2.1 地面訓(xùn)練點(diǎn)采集

      采用大疆Phantom 3 Pro無(wú)人機(jī)低空飛行定點(diǎn)拍攝照片的方法進(jìn)行地面訓(xùn)練點(diǎn)的圖像采集。無(wú)人機(jī)的攝像頭垂直于地面拍攝,根據(jù)踏勘時(shí)觀測(cè)到的物種分布情況選取飛行線路,每隔30 m拍攝一張照片。隨后挑選像元尺度內(nèi)樹種較為單一的照片,導(dǎo)出其經(jīng)緯度信息,作為紅樹林種間分類的地面訓(xùn)練點(diǎn)。2015年9月—2016年9月間分別在高橋鎮(zhèn)、雷州市、徐聞縣、營(yíng)仔鎮(zhèn)等地共采集樣點(diǎn)2 000多個(gè),篩選出可用樣點(diǎn)1 448個(gè),其中70%用于訓(xùn)練分類器,30%用于檢驗(yàn)精度(表1)。

      表1 用于訓(xùn)練分類器和檢驗(yàn)精度的照片樣點(diǎn)統(tǒng)計(jì)Tab.1 Photography sample points fortraining and accuracy assessment

      2.2 面向?qū)ο蟮倪b感分類方法

      紅樹林與陸地植被之間存在較為嚴(yán)重的“同譜異物”現(xiàn)象,用傳統(tǒng)的分類方法無(wú)法將二者進(jìn)行區(qū)分。基于高空間分辨率影像,使用面向?qū)ο蟮姆椒捎行Ы鉀Q紅樹林區(qū)域提取和種間分類的問(wèn)題[6]。面向?qū)ο蟮姆椒ㄍㄟ^(guò)對(duì)影像進(jìn)行分割,使同質(zhì)像元合并為一個(gè)“對(duì)象”,再基于對(duì)象進(jìn)行分類,這種方法使對(duì)象內(nèi)部差異最小化,避免了噪聲,同時(shí)可以充分利用影像的紋理、形狀以及空間特征,是一種目前最適合于高空間分辨率遙感影像的分類方法[5]。

      本研究基于eCognition軟件對(duì)影像進(jìn)行多尺度分割和分類,首先對(duì)紅樹林區(qū)域進(jìn)行提取,再進(jìn)行種間分類。影像分割需考慮尺度、顏色和形狀參數(shù)(兩者權(quán)重之和為1.0),形狀又由光滑度和緊致度來(lái)表示(兩者權(quán)重之和為1.0)。在提取紅樹林區(qū)域時(shí)設(shè)定形狀參數(shù)為0.3,緊致度為0.5,尺度參數(shù)為50; 在進(jìn)行紅樹林種間分類時(shí)設(shè)定尺度參數(shù)為10。

      2.3 紅樹林區(qū)域提取

      決策樹是由一系列節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的樹形結(jié)構(gòu),每個(gè)節(jié)點(diǎn)有2個(gè)或多個(gè)子節(jié)點(diǎn); 每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)屬性,不同分支表示不同的判定結(jié)果; 最終生成的葉節(jié)點(diǎn)即圖像的分類結(jié)果?;跉w一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)、歸一化水體指數(shù)(normalized difference water index,NDWI)、紋理參數(shù)和形狀參數(shù),采用決策樹的方法提取紅樹林區(qū)域。針對(duì)每景影像,基于實(shí)地采集的地面訓(xùn)練點(diǎn)和目視解譯選取的樣本點(diǎn),確定決策樹中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的閾值(圖2),不同影像每個(gè)節(jié)點(diǎn)的閾值略有不同。

      圖2 決策樹提取規(guī)則Fig.2 Rules of decision tree

      首先利用NDWI區(qū)分水體和非水體,把相連的水體斑塊合并,人工勾畫出河流和海洋的交界線,用面積參數(shù)區(qū)分出海洋; 再利用長(zhǎng)寬比區(qū)分河流; 區(qū)分魚塘、湖泊時(shí)引入斑塊到海岸線的距離這一參數(shù)。對(duì)于陸地區(qū)域,通過(guò)NDVI來(lái)區(qū)分植被和非植被; 本研究采用灰度共生矩陣0°對(duì)比度區(qū)分陸地植被和紅樹林。

      2.4 紅樹林種間分類

      本研究采用支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)的方法對(duì)紅樹林進(jìn)行種間分類。SVM方法最大的優(yōu)點(diǎn)是分類時(shí)無(wú)須進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,并且在算法的收斂性、訓(xùn)練速度、分類精度等方面都具有較高的性能。本研究共提取了3組21個(gè)變量(表2)用于紅樹林種間分類,包括原始波段信息、波段組合、植被指數(shù)、紋理參數(shù)等。植被指數(shù)和紋理參數(shù)進(jìn)一步增強(qiáng)了不同紅樹物種的特性,減少了種內(nèi)變異,同時(shí)擴(kuò)大了種間差異[8]。使用Matlab2016軟件把上述所有特征值合并成更高維的特征向量,輸入到SVM分類器中對(duì)紅樹林進(jìn)行種間分類。

      表2 用于紅樹林種間分類的遙感影像特征變量Tab.2 Features of remote sensing imagery usedin mangrove inner-species classification

      注:Bi為第i個(gè)波段;Pi,j為第i行第i列處像元的亮度值占窗口中所有像元亮度值的比例;N為計(jì)算紋理特征時(shí)窗口的大小。

      3 結(jié)果與分析

      3.1 精度檢驗(yàn)

      根據(jù)紅樹林實(shí)測(cè)樣本點(diǎn)和目視解譯選取的樣本點(diǎn)做紅樹林提取精度檢驗(yàn),各景影像紅樹林分類精度均大于90%,分類結(jié)果可信。

      紅樹林種間分類總體精度達(dá)到76%,Kappa系數(shù)大于0.6(表3),結(jié)果可信。其中白骨壤的分類精度最高,生產(chǎn)者精度和用戶精度都超過(guò)80%,有一些白骨壤的樣本點(diǎn)被誤分為無(wú)瓣海桑和桐花樹。桐花樹的生產(chǎn)者精度最高,達(dá)到88%,但用戶精度較低,僅為75%,由于混生現(xiàn)象嚴(yán)重,有大量木欖被誤分為桐花樹。無(wú)瓣海桑與其他紅樹植物差異較大,整體分類精度較高。

      表3 紅樹林種間分類混淆矩陣Tab.3 Confusion matrix for mangrove inter-species classification

      3.2 紅樹林提取結(jié)果

      圖3為雷州半島紅樹林分布空間格局。統(tǒng)計(jì)表明2014年,保護(hù)區(qū)內(nèi)紅樹林面積為5 949.3 hm2,在徐聞、雷州、遂溪、廉江4縣(市)和湛江市轄區(qū)麻章、坡頭、東海、霞山4區(qū),以及吳川市均有紅樹林分布。其中廉江市紅樹林分布最多,總面積達(dá)到1 556.0 hm2,主要集中分布在位于廉江市的高橋鎮(zhèn)和營(yíng)仔鎮(zhèn); 雷州市紅樹林僅次于廉江市,總面積為1 466.1 hm2,在雷州半島東岸雷州灣南部、南渡河河口、調(diào)風(fēng)九龍山保護(hù)區(qū)分布較為集中,在西岸也有分布; 湛江市轄區(qū)紅樹林主要分布于雷州灣,總面積達(dá)到1 168.0 hm2; 遂溪縣紅樹林面積為734.7 hm2,占總面積的12.3%; 徐聞縣紅樹林分布較少,主要集中分布于新寮島附近,總面積僅為479.8 hm2; 此外,吳川市也分布有少量紅樹林,主要集中分布于與湛江市交界的河口地區(qū),面積為544.7 hm2。

      (b) 高橋鎮(zhèn) (c) 營(yíng)仔鎮(zhèn)

      (d) 雷州市

      (a) 雷州半島 (e) 徐聞縣 (f) 吳川市

      圖3 雷州半島紅樹林分布空間格局

      Fig.3SpatialdistributionpatternofmangroveforestsinLeizhouPeninsula

      3.3 紅樹林種間分類結(jié)果

      圖3和表4為雷州半島紅樹林種間分類結(jié)果。其中白骨壤分布最為廣泛,總面積最大,達(dá)到了2 493.4 hm2,占整個(gè)雷州半島紅樹林的41.9%。除北部的遂溪縣外,其他幾個(gè)市區(qū)的白骨壤面積均超過(guò)了350 hm2,在雷州市和廉江市白骨壤面積達(dá)到了530.3 hm2。桐花樹、秋茄分布也較多,多混生,總面積達(dá)到1 562.3 hm2,占比26.3%。其中桐花樹和秋茄在北部的廉江市分布最多,總面積達(dá)到880.9 hm2,占該市紅樹林的比例超過(guò)50%; 而在南部的徐聞縣分布較少,總共僅有26.0 hm2。木欖、紅海欖在各個(gè)市區(qū)均有分布,但總體分布較少,總面積僅為503.5 hm2,占雷州半島紅樹林總量的不到10%。無(wú)瓣海桑總面積為1 390.1 hm2,占雷州半島整個(gè)地區(qū)紅樹林總面積的23.4%,主要分布于雷州市和湛江市轄區(qū)的雷州灣地區(qū),在該區(qū)域面積就超過(guò)了1 100 hm2。

      表4 雷州半島紅樹林種間分類結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析Tab.4 Statistic results for the inner-species classification of mangroves in Leizhou Peninsula

      4 討論

      4.1 紅樹林分類結(jié)果誤差分析

      表5為本研究的結(jié)果與其他文獻(xiàn)中有關(guān)雷州半島紅樹林面積數(shù)據(jù)的對(duì)比。與早期單獨(dú)使用一期中等空間分辨率進(jìn)行紅樹林提取的研究結(jié)果相比,本研究結(jié)果較低。主要是可能有以下幾個(gè)原因: ①不同研究所選用數(shù)據(jù)源不同,會(huì)對(duì)分類結(jié)果造成一定的差異; ②ZY-3衛(wèi)星發(fā)射較晚,影像數(shù)量少,本研究中每個(gè)地區(qū)至多選用了1景影像,對(duì)于淹水紅樹林存在漏分的現(xiàn)象; ③由于采用了更高空間分辨率的影像,對(duì)紅樹林邊界的識(shí)別更加準(zhǔn)確。本研究結(jié)果與Chen等[4]的基于多源數(shù)據(jù)進(jìn)行的中國(guó)區(qū)域紅樹林提取結(jié)果、以及呂婷婷等[17]采用多分類器組合方法對(duì)東南亞紅樹林提取的最新研究結(jié)果比較接近。

      表5 不同研究中雷州半島紅樹林面積對(duì)比Tab.5 Comparison in the mangrove area for Leizhou Peninsula among different studies

      圖4為本文結(jié)果與Chen等[4]和呂婷婷等[16]的分類結(jié)果的對(duì)比。

      (b) 高橋鎮(zhèn)(c) 營(yíng)仔鎮(zhèn)

      (d) 雷州市

      (a) 雷州半島 (e) 徐聞縣

      圖4 不同研究中紅樹林分類結(jié)果對(duì)比

      Fig.4Comparisonintheresultsofmangroveinter-speciesclassificationforLeizhouPeninsulaamongdifferentstudies

      可以看出基于空間分辨率為30 m的Landsat影像的分類結(jié)果對(duì)于紅樹林邊緣的識(shí)別都不是非常準(zhǔn)確,也無(wú)法區(qū)分紅樹林中寬度較小的潮溝; 而本研究基于空間分辨率為5.8 m的ZY-3影像進(jìn)行紅樹林提取,可以準(zhǔn)確地識(shí)別出紅樹林的邊緣,對(duì)于細(xì)小的潮溝(寬度5~10 m)也可以很好地區(qū)分(圖4(b))。在雷州南渡河河口的島狀紅樹林區(qū)域,3個(gè)研究的結(jié)果差異較大(圖4(c))。通過(guò)實(shí)地調(diào)研發(fā)現(xiàn),在該區(qū)域主要的紅樹樹種為無(wú)瓣海桑,同時(shí)也分布有大量鹵蕨和少量的白骨壤; 鹵蕨的存在使該區(qū)域紅樹林分布非常不均勻,且斑塊較小,所以基于中分辨率影響進(jìn)行分類時(shí)可能存在誤分的現(xiàn)象。本研究的不足之處是每個(gè)區(qū)域僅選用了一景影像,營(yíng)仔鎮(zhèn)的部分紅樹林正處于淹水狀態(tài)(圖4(d)),這造成了一些漏分,在后期進(jìn)行了人工修正; 而另外2個(gè)研究在該區(qū)域的分類結(jié)果就較為完整。與另外2個(gè)研究一樣,對(duì)于一些面積較小的條狀紅樹林(寬度<10 m),本研究也無(wú)法較好地識(shí)別(圖4(e))。

      已有研究在進(jìn)行小區(qū)域尺度紅樹林種間分類時(shí),針對(duì)不同潮位和樹種設(shè)置了不同的尺度參數(shù)[6],這種基于先驗(yàn)知識(shí),引入?yún)^(qū)位因素,考慮了不同紅樹林樹種光譜、紋理特征的分類方法是未來(lái)紅樹林分類的發(fā)展趨勢(shì)。此前的林業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)空間分辨率和地理坐標(biāo)信息精度較低,不足以作為先驗(yàn)知識(shí)輔助遙感分類。本研究首次對(duì)整個(gè)雷州半島區(qū)域進(jìn)行紅樹林物種制圖,為以后更細(xì)致的紅樹林樹種空間分布制圖提供了參考和依據(jù)。

      4.2 雷州半島現(xiàn)存紅樹林分布格局

      雷州半島紅樹林多分布于河口、內(nèi)灣和島嶼的背風(fēng)一側(cè),各地紅樹林物種分布差異不是很大,由低潮位向高潮位依次為白骨壤、桐花樹、秋茄、紅海欖、木欖,僅在雷州灣有大量引種的無(wú)瓣海桑,紅樹林呈現(xiàn)完全不同的分布格局。

      這種分布格局主要是由于紅樹林物種演替造成的,紅樹林物種演替主要有4個(gè)階段: ①先鋒群落形成; ②典型群落形成; ③演替后期; ④紅樹林、半紅樹林向海岸林過(guò)渡[17-18]。先鋒樹種(如白骨壤、桐花樹、秋茄等)耐貧瘠、抗風(fēng)浪,適應(yīng)性強(qiáng),可以聚集海泥和凋落物[19]。先鋒群落的形成減弱了海浪對(duì)于紅樹林內(nèi)緣的沖擊,加速了泥沙的淤積,形成了穩(wěn)定的立地條件,積累了營(yíng)養(yǎng)物質(zhì),對(duì)于胎生紅樹林植物(如紅海欖)的生長(zhǎng)非常有利。在后期,由于紅樹林群落根系密致,郁閉度高,限制了自身的更新,從而造成脫沼澤化和脫鹽漬化,地下水位下降、鹽度降低,適應(yīng)紅樹林內(nèi)緣生境的物種(如木欖、海漆、海蓮等)逐漸占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

      基于物種演替的理論,不同種的紅樹植物生長(zhǎng)在海灘的不同位置上。在雷州半島的紅樹林中,白骨壤作為先鋒樹種,適應(yīng)性極強(qiáng),不僅可以生長(zhǎng)在沙質(zhì)的且坡度較大的沙灘,也可以生長(zhǎng)于泥質(zhì)的高潮線海灘,在整個(gè)雷州半島的紅樹林中都處于相對(duì)優(yōu)勢(shì)或絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的地位。而桐花樹、秋茄等優(yōu)勢(shì)樹種多分布于中潮線至高潮線間,木欖和紅海欖多分布于高潮位的泥質(zhì)海灘,很少生長(zhǎng)在沙質(zhì)海灘。分析不同紅樹樹種的分布特點(diǎn)有助于更準(zhǔn)確地進(jìn)行紅樹林分類,土壤類型也可以作為先驗(yàn)知識(shí)為紅樹林種間分類提供參考依據(jù)。

      4.3 高橋、雷州紅樹林物種分布格局分析

      以高橋鎮(zhèn)和雷州市為例分析天然和人工紅樹林的種群分布特征(圖3(b)和(d))。高橋鎮(zhèn)紅樹林是典型的天然林,混生現(xiàn)象普遍,從海洋到陸地依次分布有白骨壤、桐花樹—秋茄、木欖—紅海欖。其中木欖—紅海欖混合群落主要分布在高橋鎮(zhèn)紅樹林北部遠(yuǎn)離潮溝的紅樹林中心區(qū),而桐花樹—秋茄混合群落更傾向于分布在靠近潮溝的淹水區(qū),白骨壤多分布于與潮溝、河流、海洋直接相連的區(qū)域。雷州市紅樹林呈現(xiàn)完全不同的分布格局,靠近陸地側(cè)主要為人工種植的無(wú)瓣海桑林,靠近海側(cè)主要為天然生長(zhǎng)的白骨壤林,均呈條帶狀分布。

      在不受到嚴(yán)重干擾的條件下,林分在經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)的物種演替之后,頂級(jí)群落在水平方向上的空間分布格局應(yīng)為隨機(jī)分布,這種現(xiàn)象在紅樹林中的表現(xiàn)應(yīng)是處于同一生態(tài)位的不同紅樹樹種充分混交。在高橋鎮(zhèn)可以觀察到很嚴(yán)重的混交現(xiàn)象,這正是該地區(qū)天然紅樹林受到較好保護(hù),林分結(jié)構(gòu)趨于成熟的表現(xiàn)。而雷州灣地區(qū),物種較為單一,白骨壤和無(wú)瓣海桑之間有明顯分界線,這種物種分布的突變正是人工造林造成的。同時(shí)也表明該地區(qū)的紅樹林物種演替時(shí)間較短,可見近年來(lái)的人工種植紅樹林取得了一定成效。但是這些外來(lái)紅樹植物占主導(dǎo)的人工林其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值和抗逆性如何,外來(lái)種是否存在入侵和擴(kuò)張風(fēng)險(xiǎn)還需要更深入的研究。

      5 結(jié)論

      1)本研究基于我國(guó)ZY-3高空間分辨率(5.8 m)的遙感影像準(zhǔn)確地反映了廣東省湛江紅樹林國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)紅樹林的分布狀況,2014年保護(hù)區(qū)內(nèi)現(xiàn)存紅樹林面積為5 949.3 hm2。近些年基于中等空間分辨率影像的分類研究普遍高估了紅樹林面積。

      2)自然地理環(huán)境決定紅樹林的整體分布格局,天然林物種分布符合物種演替格局,不同樹種占據(jù)不同生態(tài)位。湛江國(guó)家級(jí)紅樹林自然保護(hù)區(qū)內(nèi)由海向陸分布的優(yōu)勢(shì)紅樹植物依次為白骨壤、桐花樹、秋茄、木欖和紅海欖,各小區(qū)間紅樹林物種及其分布格局差異不大。

      3)本研究還發(fā)現(xiàn)近些年在雷州市和湛江市轄區(qū)的雷州灣地區(qū)人工種植的外來(lái)紅樹植物無(wú)瓣海桑林取得了很好的成效,其面積已占整個(gè)雷州半島無(wú)瓣海桑林的近1/4,但物種結(jié)構(gòu)單一,其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值及抗逆性需要更深入的研究。

      志謝:感謝本研究組其他研究生(特別是劉芳、王黎明、高宇等)參與部分野外調(diào)查; 感謝清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系的白玉琪在資源三號(hào)高分影像的購(gòu)買以及宮鵬研究組師生在遙感影像信息提取等方面提供的幫助; 感謝湛江國(guó)家級(jí)紅樹林自然保護(hù)區(qū)管理局雷州、徐聞等片區(qū)管理人員(特別是吳育進(jìn)站長(zhǎng))對(duì)我們野外工作提供的協(xié)助。

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