基于Sentinel-2影像的东寨港国家级自然保护区景观格局变化及其驱动力研究李庆庆

关键词：东寨港;自然保护区;Sentinel-2影像;景观格局;驱动力

中图分类号：Q149;P7 文献标志码：A 文章编号：1005-9857（2024）03-0091-11

0 引言

红树林是典型海洋生态系统之一，具有护堤固滩、防风消浪、固碳储碳、维持生物多样性等重要生态系统服务功能[1-2]。受人类活动和自然因素的共同影响，在过去的50 年，全球红树林面积减少了20%～35%[3]。近40年来，我国红树林面积呈现先减少后增加的整体趋势[4]。21世纪以来，通过严格保护和大规模生态修复，我国成为世界上红树林面积净增加的少数国家之一[5]。为了更科学地实施保护管理，快速、准确掌握红树林面积的变化趋势成为关键。由于红树林生长环境特殊，传统的地面调查工作十分困难，且获取的信息不够全面、时效性不强。而遥感数据具有快速、宏观、可重复、成本低、效率高、长时序、大范围等优势[6]，近年来在我国广西、广东、海南等地区红树林面积、景观格局变化研究中得到广泛且成功的应用[7-9]。因此，采用遥感技术手段开展红树林的调查监测研究，分析景观格局变化及其主要驱动力，对于提高红树林的保护和修复水平具有重要现实意义。海南东寨港国家级自然保护区（以下简称东寨港保护区）是我国建立的第一个红树林湿地自然保护区，也是我国红树林树种最丰富、资源最多、保育最好的自然保护区[10]。2000年以来，研究人员从不同角度对东寨港保护区红树林景观格局变化展开研究，以期为红树林的保护和恢复提供决策参考。王胤等[11]结合早期地形图和实地调查数据，利用专题制图仪（TM）遥感图片，计算出了1959年、1989年、1996年和2002年4个时期东寨港区域的红树林面积。辛琨等[12]利用遥感（RS）、地理信息系统（GIS）和景观指数分析了东寨港保护区红树林在不同时期的变化特征。罗丹等[13]选用陆地卫星专题制图仪（Landsat TM），陆地卫星增强专题成像仪（LandsatETM+）和对地观测卫星（ALOS）卫星遥感影像作为数据源，采用目视解译和监督分类以及实地调查相结合的方法对1988年、1999年、2010年东寨港的红树林面积变化进行了分析。黄星等[14]以东寨港保护区1988年、1998年、2009年3期的LandsatTM 遥感影像作为主要数据源，结合湿地实地调查开展了基于斑块的东寨港红树林景观格局变化及其原因的研究，发现红树林总面积呈递减趋势，并表明人为砍伐、围海造田、开挖养殖塘等是造成红树林减少的主要原因。吴庭天等[15]使用中国科学院计算机网络信息中心的数据，对地类变化形成的生态景观变化进行了研究，从景观格局和土地利用两个方面描述了东寨港红树林湿地的动态变化特征，对红树林湿地景观的破碎化情况进行了分析与讨论。上述工作有力地推动了东寨港保护区红树林遥感监测技术方法的研究，并分析了红树林面积、类型、人类活动的变化趋势，但仍存在一定的不足。一是多采用空间分辨率为30m 的Landsat卫星遥感数据;二是近年来的红树林面积变化情况分析较少;三是保护区内部和外部红树林变化及其驱动力的对比分析较少。

为了更好地分析东寨港保护区近年来的红树林湿地保护成效，本研究采用空间分辨率为10 m的Sentinel-2遥感影像数据，分析2017—2021年保护区内部和外围地带的景观格局变化及其驱动力，以期为红树林的保护与管理、保护区可持续发展提供决策参考。

1 研究区域概况

东寨港保护区位于海南省东北部，总面积为3337.6hm2[16]。保护区所在区域气候类型为热带季风性气候，年平均气温在23.3℃～23.8℃，年平均降水量为1676.4mm[17]。保护区内有大量的红树物种，包括榄李（Lumnitzera racemosa ）、水椰（Nypafruticanswurmb）、海桑（Sonneratiacaseolaris）、拟海桑（Sonneratiaparacaseolaris）等珍贵品种[18]，具有极高的保护价值。保护区是越冬水鸟数量最多、最丰富的区域之一，为许多鸟类、珍稀鱼类和无脊椎动物提供了栖息和繁殖地[4，19]，具有重要的生物多样性保护作用。

在过去的几十年里，由于养殖活动、旅游、围塘捕捞、基础设施建设等人类活动和气候变化等因素，保护区生态环境遭到了不同程度的破坏，景观破碎化程度逐步增大[11，20]。近年来，地方政府和保护区管理机构加强保护区的建设和管理，同时实施红树林保护修复工程，保护区生态环境得到改善。为了分析保护区的保护成效和人类活动压力，本研究选取保护区内部（包括核心区、缓冲区、实验区）和外部（1km 的外围地带）作为研究区域。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与处理

本研究采用欧洲航天局（European Space Agency，ESA）的Sentinel-2遥感影像数据，影像幅宽为290km，影像云覆盖率低于5%。遥感数据的空间分辨率分别为10m，20m 和60m，本研究采用空间分辨率为10m的影像数据，并选取2017—2021年共5年的影像数据，以分析保护区景观格局的年际动态变化。此外，为了更好地区分滩涂或者滩涂上的植被，本研究尽可能选取低潮时的遥感影像，数据列表如表1所示。

2.2 研究方法

本研究采用的技术路线如图1 所示。① 下载符合研究要求的遥感影像数据，并进行波段合成、裁剪等处理（本研究采用的Sentinel-2L2A级数据已经过大气校正和辐射校正，且研究区域在一景影像上，故不需要图像镶嵌）。② 采用人机交互解译方法对影像数据进行解译，包括基于ArcGIS软件利用聚类和最大似然法自动划分景观类型、采用归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、归一化差异水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI）等区别水体与植被，并通过监督分类处理形成初步解译结果。然后，采用人工目视解译方法，对监督分类结果进行修订完善，结合天地图等高清影像对解译结果进行精度验证。③ 将重分类之后的栅格数据导入Fragstats4.2软件，计算景观格局指数，分析景观格局变化。④ 根据2017—2021年的景观类型和景观指数变化情况，分析其主要驱动力。

2.2.1 景观类型解译及结果验证

（1）景观分类。通过参考相关研究报道[14-15]和借鉴《湿地分类》（GB/T24708-2009），将东寨港保护区划分为6种景观类型：①红树林湿地;②林地（有林地、荒地）;③水域（包括东寨港海域、河流湖泊等）;④耕地;⑤养殖水面;⑥建筑用地。

（2）机器解译。①利用ArcGIS对Sentinel-2遥感影像的B2、B3、B4、B8波段进行波段合成。②根据前述确定的研究范围（东寨港保护区和1km 的外围地带）进行裁剪。③利用聚类、最大似然法进行监督分类，形成初步的机器解译结果。④通过计算NDVI和NDWI来修正初步的机器解译结果。其中，NDVI植被指数主要用于监测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分误差，可利用该指数更正植物分布;NDWI水体指数可有效区分水体和红树林[21]。计算公式如下：

式中：NIR 为近红外波段;R 为红光波段;LG 和LNIR分别为绿光波段（对应于Sentinel-2影像的B3波段）和近红外波段（对应于Sentinel-2影像的B8波段）像元亮度值。

（3）目视解译。①将机器分类结果转换为矢量数据。②利用高清的天地图历史影像和WorldImagery历史影像进行人工目视解译，根据地物的形状、大小、阴影、位置、布局等空间特征进行判断，并对错分、漏分的部分进行修正。③解译完成后，将各景观类型面积进行统计汇总，并导出栅格数据，方便作为下一步景观格局指数分析的数据基础。

（4）结果验证。为定量分析所得解译结果的可靠性和有效性，本研究依据遥感影像对所提取的景观类型进行精度评价[22]：在研究区域范围内，利用ArcGIS软件的采样设计工具随机选取200个验证点，参照谷歌地球影像进行景观类型验证，其中174个验证点正确，26个出现偏差，总体精度可达87%。2023年1月前往研究区域进行野外调查，对机器解译和目视解译时存疑的点位进行实地验证，确保解译结果的准确性。

2.2.2 景观格局指数计算

景观格局指数是目前景观格局研究中比较成熟和常用的方法[23]，它能够从多方面呈现地区景观空间格局水平和动态变化[24]。通过对景观格局指数进行定量和定性统计分析，可以针对不同空间尺度和时间尺度的景观格局特征进行横向的比较。

本研究采用Fragstats4.2软件对东寨港保护区2017—2021年5期数据进行分析。共选取4个景观指标：斑块密度（patch density，PD）可用来分析景观破碎化程度;蔓延度指数（Contagion Index，CONTAG）可说明各景观类型聚散程度和延伸趋势;Shannon 多样性指数（Shannon's" diversity index，SHDI）和Shannon 均匀度指数（Shannon's evenness index，SHEI）来分析景观多样性变化。

斑块密度（PD）：

式中：NP为斑块数量，单位为个;A 为景观或斑块的总面积，单位为hm²;CONTAG 值越小斑块团聚度和延伸性越低。m 为景观中斑块类型的总数，单位为个;pi为斑块类型i 占整个景观的面积比，单位为%;gik指景观类型i 与k 斑块相邻的格网数。

3 结果与讨论

3.1 景观类型变化分析

3.1.1 保护区内部变化情况

由保护区2017—2021年的景观类型变化情况（表2）可知，红树林湿地面积增加了70.68hm²，这得益于国家退耕还湿和退林还湿工作的有效开展。在自然景观类型方面，林地和水域景观面积呈减少状态，但变化量不大。在人工景观方面，养殖水面和耕地面积大幅度减少，建筑用地面积变化不明显，仅减少了0.18hm²。

3.1.2 外围地带变化情况

由保护区外围地带2017—2021年的景观类型变化情况（表3）可知，在自然景观类型方面，林地面积减少了37.15hm²，变化率为-2.38%;水域面积变化不明显，减少了1.96hm²;红树林湿地面积增加了11.23hm²。在保护区外围地带人工景观方面，养殖水面减少了19.73hm²;耕地面积增长较为显著，变化量为58.30hm²;建筑用地面积减少了10.68hm²。

3.1.3 保护区内外对比分析

对比表2、表3的变化量和变化率可知，在自然景观类型方面，林地面积在保护区内和外围地带均出现减少趋势，外围地带的林地面积减少幅度较大，变化量约为保护区内的15倍;保护区内和外围地带红树林湿地面积均呈现增加趋势，保护区内部的增加量更为显著。在人工景观方面，保护区内的养殖水面面积减少了53.71hm²，而外围地带仅减少了19.73hm²;耕地面积在保护区内减少，而外围地带增加;保护区和外围地带的建筑用地面积均减少，保护区内部的变化量较小。2017—2021年研究区域（保护区和外围地带）的景观类型空间分布如图2所示。

3.2 景观指数变化分析

3.2.1 斑块密度指数和蔓延度指数

图3给出了保护区和外围地带的斑块密度指数计算结果。外围地带的斑块密度值尽管在2018年有所增加，但总体上呈现下降趋势，其中2021年降至最小值12.7105。保护区内的斑块密度的变化趋势总体上与外围地带相似，但是数值低很多，2021年为8.6729。其中，2018年保护区的斑块密度指数值相对较高的原因是坑塘面积和淡水养殖场面积较大，人类活动较频繁。对比可知，外围地带的斑块密度值显著高于保护区，这表明外围地带的景观破碎化程度一直较高。

图4给出了保护区和外围地带的蔓延度指数计算结果。外围地带蔓延度指数值在2019年达到了最大值35.99%，之后处于总体稳定的状态;保护区内蔓延度指数值除2018年有轻微下降，总体处于稳定和略为上升趋势，这是由于2018年受人工干扰较大，之后通过生态修复，红树林连片面积增加。对比可知，保护区内的蔓延度指数值明显高于外围地带，约为外围地带的两倍，表明保护区内的景观延伸性与团聚性上升，连接度与整体性比外围地带更好。

3.2.2 多样性指数和均匀度指数

图5给出了的SHDI的计算结果。外围地带的SHDI值，波动较小，5 年间变化不明显;保护区SHDI值先上升后下降，从2017年的0.8463上升至2018年的0.8582再下降至2021年的0.7678;SHDI值可以反映景观的异质性，其中2018年后保护区SHDI值下降，可说明斑块类型减少或各斑块类型分布更加不均衡。这是因为生态修复工作导致大量养殖水面被拆除转换为红树林湿地，红树林面积所占比例增大。通过对比发现，外围地带SHDI值高于保护区内部且趋向于1，说明外围地带土地利用更丰富，景观多样性水平更高，破碎化程度也越高，这与斑块密度分析结果相一致。

图6给出了SHEI的计算结果。保护区和外围地带的SHEI值变化情况与SHDI值变化情况相似。对比可得出，外围地带的SHEI值更接近于1，说明景观类型分布较均匀，优势度较低;而保护区内各景观类型在2018年之后所占比例差异增大，分配更加不均匀，景观优势度明显，红树林湿地和水域发展成为优势景观。

3.3 景观变化驱动力分析

综合文献研究报道和本研究结果，对比分析了东寨港保护区及外围地带过去30余年的景观变化驱动力。图7给出了2017年前后的景观类型面积变化分析结果。

3.3.1 2017年以前的景观变化驱动力

2017年之前，保护区景观类型变化的驱动机制主要包括人为因素和自然因素。

（1）人为因素。据相关研究报道，1988—2016年，景观类型的破碎化程度逐渐加大，这主要由于东寨港地区在20世纪80年代后将毁林建造的盐场以及无法使用的农田改造成了养殖池塘[25];2000年在经济利益的推动下，为发展养殖业、旅游业以及城镇建设，大面积的林地和耕地转化为建筑用地，导致建筑和养殖池塘面积快速增长，这也是图7（a）和图7（c）中数据变化的原因。据统计，1995—2005年保护区内养殖池塘面积净增到146.10hm2[26-27]，红树林和耕地面积急剧下降，这也导致景观破碎化程度的进一步加重。

（2）自然因素。2012年，由于虾塘排污致东寨港水域水体富营养化严重，暴发了团水虱，导致东寨港红树林大面积退化甚至死亡，直到2015年这种现象仍然没有得到遏制[28]。2014 年，台风“威尔逊”袭击海南，对东寨港红树林生态系统造成了极大的破坏，进一步加剧了红树林的退化。

由于海南省对水产养殖业加大了整治力度，以及退耕还湿和退耕还林工作的有效推进，使得保护区内红树林面积在2005—2016年未有大的波动。

3.3.2 2017年以来的景观变化驱动力

2017—2021年，保护区变化受自然因素影响较小，主要受人为因素的影响。图7（b）和图7（d）可看出，5年期间，在红树林生态修复工作的推进下，红树林湿地面积占比有所增加，受人类活动干扰的影响降低。2017年以来，国家对红树林湿地保护日益重视，加大了对红树林保护区生态脆弱、退化地带的修复力度。2017年海南东寨港国家级自然保护区管理局分别在连理枝段开展沿线沿岸修复，在长宁头村开展灾后红树修复，在塔市片区仓头村和调圮村种植修复红树[29]。2020年以来，海口市结合东寨港保护区湿地生态修复工程、生态修复和资源保护等项目，在江东新区附近新造红树林130hm²，修复红树林180hm²[30]。这些生态修复工作进一步恢复红树林生态系统的完整性，提升了东寨港的防洪减灾能力和红树林生态系统服务功能，扩大了候鸟的越冬栖息生境与停歇地。

4 结语

本研究以东寨港保护区及1km 的外围地带为研究区域，基于2017—2021年的Sentinel-2遥感影像，通过ArcGIS采用人机交互解译方法对影像数据进行解译，再利用Fragstats4.2计算景观格局指数，分析了保护区内外的景观格局变化及主要驱动力。结果显示，保护区内破碎化程度较低，各景观的延伸性与团聚性上升，连接度与整体性较好，景观类型所占比例差异较大，优势度明显，红树林湿地和水域已发展成景观优势类型。外围地带的景观破碎化程度比保护区内部的更为显著，各景观延伸性与连接性不如保护区，但景观类型分布更均匀，土地利用较丰富，景观多样性水平较高。保护区景观格局变化的驱动力主要来自于退耕还湿、退林还湿以及红树林资源保护和生态修复等工作。相比之下，由于人类活动强度和频率高，外围地带景观格局指数变化较为波动。综上所述，保护区外围地带的人类开发利用活动频繁，对保护区的红树林、鸟类栖息地等主要保护对象造成较大的压力。这就意味着，今后地方要持续加强保护区的建设管理工作，强化生态保护修复，同时因势利导做好外围地带的经济社会可持续规划，减轻对红树林生态系统的破坏，充分发挥保护区的生态系统服务功能。

需要指出的是，本研究主要聚焦于研究区域的景观格局变化及驱动力，尚需结合地面调查监测数据，进一步研究分析不同种类红树的时空分布变化趋势，以期为科学精准的保护管理工作提供决策参考。