利用遥感和GIS对伊朗最大红树林群体的变化进行检测和模拟

KOUROSH NIYA Ali; HUANG Jinliang

doi:10.3969/j.issn.1000-5641.202092210

利用遥感和GIS对伊朗最大红树林群体的变化进行检测和模拟

doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.202092210

KOUROSHNIYA Ali,
黄金良^,

1.
厦门大学海洋与海岸带发展研究院, 福建厦门　361102, 中国

详细信息

中图分类号: P407
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2020-04-21
- 网络出版日期: 2021-01-27
- 刊出日期: 2021-01-27

The use of remote sensing and GIS to detect and simulate changes in the largest mangrove community of Iran

1.
Coastal and Ocean Management Institute, College of Environment and Ecology, Xiamen University, Xiamen Fujian　361102, China

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Corresponding author: jlhuang@xmu.edu.cn

摘要

摘要: 正确理解红树林的变化趋势、数量并模拟其未来的发展趋势, 对于有效地规划红树林保护措施至关重要. 在这项研究中, 研究对象是波斯湾最大的岛屿克什姆岛, 是伊朗面积最大的红树林分布地区. 通过使用遥感数据(Landsat和GIS), 确定了2002年至2014年该地区的红树林变化情况. 在研究的时间区间内, 通过卫星图像数字化和基于最大似然估计的聚类分析结合使用, 预处理得出6种类型的土地利用/覆盖的图像, 包括建筑物, 农业, 茂密植被, 红树林, 水体, 和裸露的土地. 为了评估这些地图的准确性, 每年从研究区域中随机选择300个控制点, 并将其与制作的地图进行比较. 分别计算2002年、2008年和2014年的地图的kappa系数, 结果为0.87、0.86和0.89. 使用IDRISI-TerrSet提供的Land Change Modeler(土地变化模型)来预测2024年的土地利用/覆盖图. 基于土地利用/覆盖图变化和模拟图的结果, 在两个时间段中, 红树林的数量的变化趋势有所不同. 从2002年到2008年, 红树林的面积增加了; 但是在2008年和2014年之间, 红树林的数量有减少的趋势. 此外, 根据土地利用模拟图的结果, 这种下降趋势将持续到2026年. 尽管已制定保护计划来保护这一宝贵的生态系统, 但该地区似乎已发生了大规模的人为活动和干旱, 这些都会加剧红树林的减少.
- 红树林 /
- 土地变化模型 /
- 格什姆岛 /
- 波斯湾 /
- 伊朗
- Mangrove forest /
- land change model /
- Qeshm Island /
- Persian Gulf /
- Iran

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Fig. 1 Flowchart of simulating LU/LC of 2026

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Fig. 2 Land-use maps for time study interval in 6 classes

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Tab. 1 Total accuracy for the land-use maps

Year	Error Count	Samples Count	Total Accuracy	K-standard (Kappa)
2002	32	300	89.33	0.872
2008	33	300	89.00	0.868
2014	27	300	91.00	0.896

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Tab. 2 Comparison of the area of each land-use class between 2014, and 2026

Class Name	2002	2008	2014	2026	Change between 2014 to 2026
Agricultural	4462	4440	4676	5120	444
Bere land	139534	139354	136296	130813	–5483
Built up	5400	6026	8216	12119	3903
Dense Veg.	842	580	1425	2402	977
Mangrove	6823	7529	6620	5394	–1226
Water	91836	90968	91664	93049	1385

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参考文献(5)

[1]	OLIVER T H, MORECROFT M D. Interactions between climate change and land use change on biodiversity: Attribution problems, risks, and opportunities [J]. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 2014, 5(3): 317-335.
[2]	DILMAGHANI Y, DANEHKAR A, JOZI S A, et al. Codification of mangrove forests management strategies: Case study of Hara Protected Area, Iran [J]. Journal of Food, Agriculture & Environment, 2011, 9(2): 508-513.
[3]	KOUROSH NIYA A, HUANG J, KAZEMZADEH-ZOW A, et al. Comparison of three hybrid models to simulate land use changes: A case study in Qeshm Island, Iran [J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2020, 192: 1-19.
[4]	KHOORANI A, BINEIAZ M, AMIRI H R. Mangrove forest area changes due to climatic changes (Case study: Forest between the port and the Khamir island) [J]. Aquatic Ecology, 2015(5): 100-111.
[5]	MAFI-GHOLAMI D, ZENNER E K, JAAFARI A, et al. Modeling multi-decadal mangrove leaf area index in response to drought along the semi-arid southern coasts of Iran [J]. Science of the Total Environment, 2019, 656: 1326-1336.