【摘 要】
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该文基于Google Earth Engine （GEE）云平台,选择Landsat系列卫星数据,采用支持向量机（support vector machines,SVM）分类方法对八门湾地区进行地物类型分类,并基于分类结果监测该地区红树林年际变化。分析表明:红树林与陆地树木之间除红外波段外反射光谱曲线极其相似,利用红外波段特征指数并结合地形数据可进行有效区分,分类结果总体精度达到91%;分类结果表
【基金项目】
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海南省重点研发项目“南海珊瑚礁空天地海一体化监测关键技术研究与应用示范”（编号:ZDYF2023GXJS023）资助；
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该文基于Google Earth Engine （GEE）云平台,选择Landsat系列卫星数据,采用支持向量机（support vector machines,SVM）分类方法对八门湾地区进行地物类型分类,并基于分类结果监测该地区红树林年际变化。分析表明:红树林与陆地树木之间除红外波段外反射光谱曲线极其相似,利用红外波段特征指数并结合地形数据可进行有效区分,分类结果总体精度达到91%;分类结果表明,研究区红树林存在先减少后增加的变化趋势,在2009—2013年减少,2014 2016年基本保持不变,2017—2021年缓慢增加,红树林增加和坑塘减少时期是在“南红北柳”政策颁布之后,说明退塘还林政策成效显著;转移矩阵分析揭示了红树林主要是和坑塘相互变化转移,说明毁林造塘和退塘还林是影响该地区红树林变化的重要因素。红树林年际变化监测结果可以精细化分析红树林演变过程,并能精确量化红树林与其他土地类型的转化过程,从而在经济、政策上分析红树林演变因素,更有效保护红树林。
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