基于遥感技术的红树林长期动态与海岸带安全：Landsat与Sentinel-2数据的紧急分析

《Marine Pollution Bulletin》：Long-term mangrove dynamics and safety in coastal areas: An emergency Remote Sensing-based analysis using Landsat and Sentinel-2 Data

　　本研究利用Landsat（1988–2024）与Sentinel-2（2019、2024）遥感数据，对巴基斯坦印度河三角洲与Sandspit区域红树林覆盖度及破碎化趋势进行长期监测。结果显示两地红树林面积显著扩张，冠层密度呈现稀疏向茂密转化趋势，分类精度超96%（Kappa>0.93）。研究创新性融合多源遥感数据与随机森林（RF）算法，通过归一化植被指数（NDVI）密度分级揭示红树林生态恢复潜力，为海岸带生态系统韧性评估与气候变化应对策略制定提供科学依据。

　　

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研究区域

本研究聚焦巴基斯坦海岸带红树林生态系统，重点针对信德省区域。巴基斯坦海岸线主要分布于信德省与俾路支省，其中信德省南部沿海分布着该国最具生态价值的红树林，这些森林对维持生物多样性、增强气候韧性和保护海岸带具有关键作用。本研究旨在评估信德省特定区域（包括印度河三角洲与Sandspit）红树林的可持续性与安全性。

结果

本研究综合分析包含三大核心内容：红树林覆盖分类与精度验证、1988–2024年覆盖变化评估，以及红树林破碎化细节解析。这些相互关联的要素全面揭示了红树林生态系统的动态机制，从时空变化模式到植被健康与生态系统结构的演变影响均得以阐释。

讨论

本研究通过多时序Landsat与Sentinel数据，以五年为间隔量化了1988–2024年红树林覆盖变化。其中Landsat数据用于1988–2024年共八个时间节点，Sentinel数据则用于2019和2024年的对比验证。Landsat影像的高时空与光谱分辨率、低饱和特性及多指标融合能力，为土地覆盖制图与时空变化分析提供了坚实基础。

结论

红树林是维系海岸带稳定与生物多样性的关键生态系统，其保护与修复对实现可持续发展目标（SDG）14至关重要。本研究以巴基斯坦Sandspit与印度河三角洲红树林动态为焦点，利用1988–2024年Landsat与Sentinel-2卫星数据解析红树林覆盖与破碎化变化。研究发现两地红树林均显著扩张：Sandspit区域从1988年10.22 km²增至2024年15.64 km²，印度河三角洲同期从305.54 km²扩张至1002.82 km²。冠层密度分析进一步显示植被从稀疏（NDVI:0.1–0.3）向茂密（NDVI>0.5）转化，印证了生态恢复趋势。研究提出的多传感器融合与机器学习分类方法，为全球红树林监测提供了可复制的技术框架，其成果可直接支持海岸带灾害风险管理与国家层面红树林保护策略优化。