東北地理所在Science Bulletin發(fā)文報道新一代全球紅樹林遙感制圖成果
紅樹林生態(tài)系統(tǒng)是全球生產(chǎn)力最高、生物多樣性最豐富的生態(tài)系統(tǒng)之一。作為海陸交界的生態(tài)過渡帶，紅樹林提供了多種生態(tài)系統(tǒng)服務，如防風消浪、促淤造陸、控制污染、調(diào)節(jié)氣候等。同時，其獨特的根系為各種魚類、鳥類和其他海洋生物提供良好的棲息地和覓食場所。紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的保護、管理和恢復關乎人類福祉。紅樹林與多項可持續(xù)發(fā)展目標（Sustainable Development Goals, SDGs）密切相關，如SDG 6、SDG 13、SDG 14等。精準的空間分布信息是評估全球紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況以及實施相應的保護策略的關鍵。
目前，已有10余套全球尺度紅樹林遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品。然而，受限于遙感影像的空間分辨率（如Landsat系列）等，早期的紅樹林數(shù)據(jù)產(chǎn)品難以精確刻畫紅樹林斑塊特征，如形狀、邊界等，同時也缺乏合理的空間細節(jié)。一些全球紅樹林遙感產(chǎn)品應用了部分區(qū)域的10米分辨率的衛(wèi)星影像，但是由于沒有考慮到潮汐的周期性淹沒，或采用了傳統(tǒng)的基于像素的分類方法，造成嚴重的漏分或“椒鹽”噪音。
為了克服這些困難，東北地理所賈明明副研究員、王宗明研究員在可持續(xù)發(fā)展大數(shù)據(jù)國際研究中心的支持下，聯(lián)合武漢大學、美國羅德島大學、俄克拉荷馬大學的合作者，利用遙感大數(shù)據(jù)和Google Earth Engine（GEE）云平臺，集成影像最大值合成算法（MSIC）以及面向?qū)ο髾C器學習算法（OBRF），提出了一種高效、高精度、高魯棒性的紅樹林提取方法體系，構建了全球首套高空間分辨率（10米）的全球紅樹林分布數(shù)據(jù)集，命名為HGMF_2020。該方法體系的基本思路為：①利用現(xiàn)有的紅樹林數(shù)據(jù)集，確定全球紅樹林具體的分布范圍，②應用影像最大值合成算法在GEE平臺上合成全年最低潮影像，③結(jié)合面向?qū)ο蠓指詈碗S機森林算法，提取2020年全球紅樹林。以海南東寨港為例，基于OBRF算法進行紅樹林提取的流程如圖1所示。
與之前發(fā)布的全球紅樹林數(shù)據(jù)相比，HGMF_2020具有如下三方面的優(yōu)勢：①空間分辨率更高，被精細刻畫的紅樹林斑塊包含具有地理學意義的屬性信息，②紅樹林斑塊空間形態(tài)完整、邊界清晰，可直接用于后續(xù)的研究和分析，③漏分誤差較低，包含更多零散分布的小面積紅樹林，總體制圖精度達到95%以上。
圖1. 基于面向?qū)ο蠓椒ê蚐entinel-2影像的全球紅樹林制圖流程
研究結(jié)果顯示，2020年全球紅樹林總面積為145,068 km2，面積范圍和空間分布如圖2所示，其中亞洲地區(qū)紅樹林資源最為豐富，約占全球總面積的39.2%，印度尼西亞紅樹林資源在所有國家中最為豐富，總面積約28,631 km2，其次是巴西（12,149 km2）和澳大利亞（10,530 km2）。進一步分析發(fā)現(xiàn)，全球共有紅樹林斑塊336,972個，其中95%以上斑塊的面積小于1 km2，可見全球紅樹林生境較為破碎。
圖2. 2020年全球紅樹林的面積范圍和空間分布
研究人員還分析了全球紅樹林的保護情況，結(jié)果顯示，全球44%的紅樹林位于保護地內(nèi)部，這一數(shù)值略高于全球紅樹林聯(lián)盟發(fā)布的結(jié)果（42%），其中南美地區(qū)受保護的紅樹林面積最大，南亞地區(qū)受保護的紅樹林比例最高。已有研究表明，海陸方向?qū)挾却笥?/span>100 m的紅樹林具有顯著的防風消浪能力，寬度大于1,500 m的紅樹林可將1 m高的海浪消減至0.05 m。賈明明等人通過分析紅樹林林帶寬度，定量描述了紅樹林在抵御自然災害中的重要作用，結(jié)果顯示，全球幾乎所有的紅樹林都具有明確的防風消浪作用。
圖3. 全球紅樹林保護的空間信息
HGMF_2020提供了最新的、分辨率最高的全球紅樹林的空間分布以及斑塊結(jié)構信息，可用于海岸帶保護與管理工作，并可以服務于聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標（SDGs）的評估。HGMF_2020數(shù)據(jù)集可在GEE平臺上直接查看，并隨文發(fā)布了數(shù)據(jù)下載地址。
本研究由東北地理所賈明明副研究員、王宗明研究員、毛德華研究員、任春穎研究員、宋開山研究員、趙傳朋博士，武漢大學王超副教授，美國俄克拉荷馬大學蕭向明教授，美國羅德島大學王野喬教授共同完成，賈明明為第一作者，王宗明、王野喬為通訊作者。該研究成果以Research Article形式發(fā)表于Science Bulletin（IF = 20.577）期刊，得到可持續(xù)發(fā)展大數(shù)據(jù)國際研究中心開放研究計劃（CBAS2022ORP06）、中國科學院戰(zhàn)略性先導科技專項（A 類）（XDA19040500）和中科院青年創(chuàng)新促進會人才（2021227）項目等共同資助。
論文發(fā)表后，得到國際國內(nèi)相關領域?qū)W者的高度關注。中國科學院院士、可持續(xù)發(fā)展大數(shù)據(jù)國際研究中心主任、中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院郭華東研究員，國際著名紅樹林遙感專家Dan Friess教授應Science Bulletin、《科學通報》期刊的邀請，分別為論文撰寫了亮點述評。多位國際學者來函要求共享論文和數(shù)據(jù)。
文章鏈接：https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104505
引用信息：M. Jia, Z. Wang, D. Mao, C. Ren, K. Song, C. Zhao, C. Wang, X. Xiao, Y. Wang,Mapping global distribution of mangrove forests at 10-m resolution, Science Bulletin (2023), doi: https://doi.org/10.1016/j.scib.2023.05.004.
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