近日，我校计算机与信息学院路春燕课题组在国际著名期刊《Ecological Indicators》（生态因子）发表题为“Cross-border mangrove dynamics and management in the Beibu Gulf:Long-term remote sensing observation using object-oriented deep learning”（跨境北部湾地区红树林动态与管理：基于面向对象深度学习的长时间序列遥感观测）的研究论文，为跨境区域红树林监测提供了一种新方法。
生态环境具有连续性和完整性，但因国界划分往往导致生物多样性分布区域碎片化，特别是对于跨境生物多样性热点地区的生态环境管理具有重要挑战。跨境合作对于维护生态系统完整性、促进可持续社会经济发展和促进区域生态系统平衡至关重要。红树林湿地是兼具海洋和陆地特性的复杂生态系统，在御风消浪、护堤护岸、净化近海水质和保护生物多样性等方面生态功能显著。同时，红树林湿地土壤聚碳潜力巨大，是“蓝碳”的重要组成部分，对维持全球碳循环平衡具有重要作用。因此，跨境红树林研究不仅是生态保护的基本要求，也是应对全球气候变化、促进区域可持续发展的迫切需要。
基于1991—2021年Landsat TM/OLI遥感影像和面向对象—DeepLabV3+深度学习分类方法，实现中越跨境北部湾地区的土地覆盖分类，并结合土地覆盖变化、景观指数和空间分析定量评估红树林的时空动态。结果表明，面向对象深度学习分类方法显著提高了分类结果的精度和完整性。在1991—2021年期间，北部湾海岸带地区的红树林面积增加92.11 km2，其中中国部分每年增加0.82 km2，越南部分每年增加2.25 km2。中国和越南部分的红树林连通性均有所改善，但越南部分的干扰程度比中国部分更为显著。红树林的动态变化受众多因素影响，水产养殖是导致北部湾地区红树林破碎化的首要原因。中国和越南不同的管理机制以及沿海地区的发展模式对红树林的时空演变具有重要影响。本研究为未来跨境区域红树林的保护和管理提供了重要的科学依据。
图1.1991—2021年中越跨境北部湾地区土地覆盖时空变化
图2. 1991—2021年中越跨境北部湾地区红树林面积变化
图3.1991—2021年中越跨境北部湾地区典型区域红树林时空动态
图4.中国和越南红树林保护政策对比
计算机与信息学院路春燕副教授为论文的通讯作者，在读硕士研究生高雯娜为该论文的第一作者，在读硕士研究生杨诺诚、吴玉琪、吴可欣以及本科生陈张娟为该论文共同作者。该研究得到了国家自然科学基金（42101392），福建林业科学研究项目等项目的联合资助。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2025.113113
课题组成员
