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红树林区遥感测绘动态图的编绘与设计：以海南岛清澜港为实验区 总被引：1，自引：0，他引：1
本文运用先进地理信息系统处理工具ＡＲＣ／ＩＮＦＯ系统，采用遥感分析手段，对海南岛清澜港红树林区进行动态空间人专题描绘，来反映红树林区历年的变化，以期提供红树林区的动态管理监测科学的方法和依据。 相似文献
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基于高空间分辨率的红树林卫星遥感监测技术进展 总被引：1，自引：0，他引：1
卫星遥感技术是红树林生态系统监测的重要手段。文章系统地总结了红树林的光谱特征,给出了目前应用于红树林生态监测的高空间分辨率卫星包括IRS-P6、SPOT-5、IKONOS、OrbView-3、QuickBird的主要技术参数以及它们在红树林遥感监测中的应用程度,叙述了目视解译法、波段组合法、图像分类法、专家分类法、模糊分类法和面向对象分类法等遥感监测技术方法在红树林的生态参数包括类外区分和类内区分、生物量和健康状况等的遥感提取的应用和精度对比情况。另外,对应用高分辨率卫星遥感资料监测红树林的技术发展趋势进行了讨论。 相似文献
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红树林遥感智能分类方法研究 总被引：13，自引：0，他引：13
利用ＧＩＳ信息中的红树林地域分布规律作向导，充分利用械树林区的光谱信息进行红树林植被信息提取。在对比研究常规的红树林图象自理方法的基础上，提出了适用于红树林植被信息遥感监测的智能分类方法。 相似文献
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九龙江入海口重矿物的迁移及其对厦门西港南部淤积的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对九龙江入海水道，厦门西港南部重矿物组合规律，物质来源的研究，结果表明，九龙江细砂级以上颗粒朝外海方向迁移，没有进入厦门西港，厦门西港鳗尾沙淤积区的沉积物为孤丘海蚀残积物及粉砂质泥。内土尾淤积区沉积为凝聚成不球的粘土及黑云母，它来自九龙江悬沙与海岸工程抛入的泥沙。 相似文献
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9810号台风过程厦门近岸海域POC的变化特征 总被引：2，自引：1，他引：2
本文研究了９８１０号台风影响下九龙江口及厦门西港表层海水颗粒有机碳（ＰＯＣ）的变化特征及其与某些环境因子的关系,除厦门西港低潮水外,台风期间ＰＯＣ含量的迅速增大,此“冲击期”共维持３ｄ后ＰＯＣ值迅速回落,进入“恢复期”。台风期间,九龙江口高低潮,厦门西港高潮表层水ＰＯＣ含量分别为０．７３９、１．３１９和０．８４８ｍｇ／ｄｍ＾３,是非台风状况下的１．１、１．９和１．４倍,陆源有机物的输入和底质再悬浮作用是控制表层水ＰＯＣ含量的主要因素,而厦门西港低潮水ＰＯＣ含量受台风作用影响较小,碎屑ＰＯＣ为厦门近岸海域表层海水ＰＯＣ的主要组成部分。ＰＯＣ与溶解态Ｎ、Ｐ营养盐有一定正相关性,暗示其可能来自颗粒物有机Ｎ、Ｐ的生物降解。 相似文献
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厦门西港表层沉积物中DDTs,HCHs和PCBs的含量与分布 总被引：5，自引：0，他引：5
对厦门西港表层沉积物中有机氯农药和多氯联苯的含量与分布进行调查研究。含量范围：ＨＣＨｓ为０．１４－１．１２ｎｇ．ｇ＾－１，ＤＤＴｓ４．４５－３１１ｎｇ．ｇ＾－１，ＰＣＢｓ０．０５－７．２４ｎｇ．ｇ＾－１。与香港维多利亚港表层沉积物含量进行比较，厦门西港表层沉积物的ＰＣＢｓ含量低于维多利亚港，ＤＤＴｓ含量则高于维多利亚港。 相似文献
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Yeqiao Wang Gregory Bonynge Jarunee Nugranad Michael Traber Amani Ngusaru James Tobey Lynne Hale Robert Bowen Vedast Makota 《Marine Geodesy》2003,26(1):35-48
This article contributes to the understanding of the changes in distribution and total area of mangrove forests along the mainland Tanzania coast over the past decade. Mangroves are recognized as critical coastal habitat requiring protection and special attention. The Tanzania coastline forms a suitable habitat for establishment of mangrove forests. Mangrove forests are distributed from Tanga in the north to Mtwara in the south covering approximately 109,593 hectares from 1988-1990 and about 108,138 hectares in 2000. The largest continuous mangrove stands are found in the districts of Rufiji, Kilwa, Tanga-Muheza, and Mtwara. Comparison of data between these two time periods shows that the geographic coverage of mangroves has no dramatic change in the past decade. The Tanzania Mangrove Management Project and other closely related programs and efforts pertaining to mangrove conservation contribute to direct restoration and natural regeneration of mangroves. This study documents the changes of mangroves and demonstrates that remote sensing and GIS offer important data and tools in the advancement of coastal resource management and ecosystem monitoring. Application of geographic information technologies is critical for improved coastal resources management and decision making for sustainable development in Tanzania. 相似文献
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Remote Sensing of Mangrove Change Along the Tanzania Coast 总被引：1，自引：1，他引：0
Yeqiao Wang Gregory Bonynge Jarunee Nugranad Michael Traber Amani Ngusaru James Tobey 《Marine Geodesy》2013,36(1-2):35-48
This article contributes to the understanding of the changes in distribution and total area of mangrove forests along the mainland Tanzania coast over the past decade. Mangroves are recognized as critical coastal habitat requiring protection and special attention. The Tanzania coastline forms a suitable habitat for establishment of mangrove forests. Mangrove forests are distributed from Tanga in the north to Mtwara in the south covering approximately 109,593 hectares from 1988-1990 and about 108,138 hectares in 2000. The largest continuous mangrove stands are found in the districts of Rufiji, Kilwa, Tanga-Muheza, and Mtwara. Comparison of data between these two time periods shows that the geographic coverage of mangroves has no dramatic change in the past decade. The Tanzania Mangrove Management Project and other closely related programs and efforts pertaining to mangrove conservation contribute to direct restoration and natural regeneration of mangroves. This study documents the changes of mangroves and demonstrates that remote sensing and GIS offer important data and tools in the advancement of coastal resource management and ecosystem monitoring. Application of geographic information technologies is critical for improved coastal resources management and decision making for sustainable development in Tanzania. 相似文献
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红树林的种间结构组成对红树林生态系统的健康和发展至关重要,而红树林种间分类问题一直以来都是基于遥感手段的红树林监测中的难点。针对该问题,以人工种植为特点的广西茅尾海红树林遥感种间分类为例,基于面向对象的分类思想,提出了一种现场样本与分割对象相结合的红树林种间分类方法。利用GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,开展了广西茅尾海红树林湿地典型植被精细分类和空间分布研究,并将分类结果与基于像素和传统面向对象SVM分类方法进行了对比。结果显示:总体上,面向对象分类方法更适合用于茅尾海红树林湿地典型植被分类;对于局部混生明显的区域使用基于像素SVM分类方法效果会更好;传统面向对象分类方法中将整个影像分割对象单元作为训练样本可能会在某种程度上造成负面影响。因此,使用文中提出的样本选择新方法进行面向对象分类精度最高,总体精度达到了93.13%,Kappa为0.89。 相似文献
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红树林作为热带、亚热带以红树植物为主体的海岸带生态系统,是重要的海岸湿地类型之一。本文使用多源、多时相遥感数据,形成了1969-2020年粤港澳大湾区岸线、围填海、养殖区、红树林分布数据图集,并利用联合红树林识别指数(CMRI)对大湾区现存红树林进行时序分析得到红树林林龄数据集。结果表明,通过多源遥感数据解译得到现存红树林数据集,结合CMRI时序数据可以建立现存红树林变迁历史,进而有效估算红树林林龄。粤港澳大湾区红树林的时空分布发生了明显变迁,现存红树林面积约为3 316 hm2,大湾区内部各地区存量林龄差异较大,整体林龄均值为20 a。近50年间,岸线整体向海移动,岸线变迁、围填海和养殖区变化显著影响红树林面积、空间分布及林龄大小,人工种植是近20年红树林恢复的主因。 相似文献
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红树林对维护生物多样性以及生态平衡等具有重要意义。因此,高效、精确地提取红树林植被信息以及实时对其进行监测十分必要。本文提出了一种高分辨率遥感影像红树林像素级精确提取的深度学习方法。针对红树林遥感分类精度不高的问题,通过强化图像中心信息,弱化边缘信息的方法引入CLoss损失函数,添加Dropout、Batch Normalization层构建了适用于红树林识别的CU-Net模型,采用滑动重叠拼接方法构建了新的预测模型,有效解决了预测结果边缘信息不足以及有拼接痕迹的问题。将本文方法的识别结果与U-Net、SegNet、DenseNet模型的预测结果以及传统的SVM、RF方法进行对比,结果表明,本文模型相较于其他深度学习模型泛化能力更强,识别效果更好,在两个测试区域的平均总体精度、平均交并比分别达到了94.43%、88.12%,平均F1-分数在红树林和普通树木的精度分别达到了95.96%、90.49%,精度明显高于传统的SVM、RF方法,也高于其他几种神经网络方法,验证了该模型在红树林识别领域的有效性,可为高分辨率遥感红树林识别领域提供一条新的思路。 相似文献
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利用1991年的1景TM遥感数据，2000年的ETM+遥感数据和2011年HJ-1A遥感数据进行廉江红树林信息的提取。结果表明：1991，2000和2011年廉江的红树林分布面积分别为131.6，628.7和1 056.2 ha。自1991年至2011年红树林呈增加的趋势，共增加924.6 ha，20年间研究区域的红树林约增加了7倍。湛江红树林国家自然保护区的建立对于红树林湿地生态系统的保护和恢复起到极大的促进作用，研究区域红树林造林恢复成果显著，种植了大量的人工红树林。 相似文献
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文章以福建省漳江口国家级红树林自然保护区为研究区, 提出了一种联合星载光学和合成孔径雷达(SAR)影像的红树林与互花米草分布的自动提取算法, 提取研究区内红树林和互花米草的空间分布。本研究选择2016年、2017年和2018年各一景低潮时的Sentinel-2 A光学影像数据, 获取植被和其他地物的光谱和纹理信息。算法首先基于归一化植被指数、增强型植被指数、地表水分指数以及数字高程模型的相关规则计算红树林和互花米草的潜在分布区; 通过随机森林分类算法区分红树林和互花米草, 2016年、2017年和2018年影像的分类总体精度和Kappa系数分别为98.53%和0.980、96.52%和0.952、98.71%和0.978, 分类效果良好; 使用当年所有Sentinel-1 A/B的SAR影像获得研究区的常年海水分布范围, 使用与海水交界的判据, 实现红树林、互花米草提取范围的优化。研究表明, 研究区2016年、2017年和2018年红树林总面积分别为56.85hm2、59.88hm2和58.61hm2, 互花米草总面积分别为109.23hm2、124.00hm2和142.39hm2, 与前人的研究成果在红树林和互花米草的空间分布和面积量级上有较好的一致性。 相似文献