基于机器学习的变化检测,用于绘制仰光河口的红树林地图,东南亚
Phyu Phway Thant1, Zhijun Dai2, Xuefei Mei3
1State Key Laboratory of Estuarine and Coastal Research, East China Normal University, Shanghai, China; Department of Port and Harbour Engineering, Myanmar Maritime University, Thanlyin, Yangon, Myanmar.
Marine environmental research
|July 10, 2025
概括
仰光河口的红树林覆盖面急剧减少,然后增加,显示出显著的沿海增长. 这突显了红树林的性和水产养殖对沿海动态的影响.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 沿海的地质形态学
背景情况:
- 在全球范围内,红树林对于海岸保护至关重要,但由于自然和人为压力而面临重大损失.
- 了解红树林的动态对于有效的沿海管理和保护战略至关重要.
研究的目的:
- 分析1988年至2023年仰光河口红树林覆盖面和海岸线迁移的时空变化.
- 确定影响研究区域红树林动态和海岸线变化的关键驱动因素.
主要方法:
- 利用了Landsat卫星图像,涵盖1988年至2023年的时间.
- 采用机器学习方法来准确分类红树林覆盖面和海岸线划分.
- 计算了不同海岸线段的积累和侵蚀率.
主要成果:
- 红树林覆盖面从1175公 (1988年) 显著下降到531公 (2011年),随后大幅增加到5470公 (2023年),净增长超过4000公.
- 海岸线分析显示92%的向海增长,在西部 (+35.6米/年,-1.7米/年) 和东部 (+79.6米/年,-29.1米/年) 海岸线上增长和侵蚀速度各不相同.
- 水产养殖被确定为2008年后红树林丧失的主要驱动因素,而沉积物因素,潮平面和沿海庇护所支持最近的扩张.
结论:
- 仰光河口的红树林生态系统表现出适应相对海平面上升的能力.
- 该研究强调了环境因素和人类活动 (水产养殖) 在塑造红树林覆盖面和海岸线方面的复杂相互作用.
- 调查结果为该地区的沿海保护和管理计划提供了关键的基线.
