本書詳細介紹了北部灣茅尾海紅樹林的基本情況、多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)處理及種群分類實踐，研發(fā)了紅樹林生物量反演系統(tǒng)，評估了紅樹林的藍碳資源空間分布格局及影響因素，圍繞紅樹林藍碳資源保護展開深入研究。全書以多源遙感數(shù)據(jù)和野外采樣數(shù)據(jù)為依據(jù)，結合國內(nèi)外紅樹林藍碳資源評估理論基礎與技術方法，對多源衛(wèi)星遙感技術在紅樹林生態(tài)系統(tǒng)中的應用進行了系統(tǒng)探討，并闡述了茅尾海紅樹林生態(tài)系統(tǒng)藍碳資源的空間分布現(xiàn)狀，進一步豐富了紅樹林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究的實踐案例，對紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的修復以及可持續(xù)性保護具有一定的參考價值。
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2005年09月至2009年07月：陜西省寶雞市、寶雞文理學院環(huán)境科學系資源環(huán)境與城鄉(xiāng)規(guī)劃管理專業(yè)，本科
2009年09月至2012年07月：陜西省西安市、陜西師范大學旅游與環(huán)境學院地圖學與地理信息系統(tǒng)專業(yè)，碩士
2014年09月至2017年07月：貴州省貴陽市、中國科學院大學地球化學研究所，博士
2017年09月至2018年12月：欽州學院資源與環(huán)境學院、講師、博士
2018年12月至2019年12月：北部灣大學資源與環(huán)境學院、講師、博士
2019年12月至2022年12月：北部灣大學資源與環(huán)境學院、副教授、博士
2022年12月至今：北部灣大學資源與環(huán)境學院、教授、博士
在《Water research》《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》《Catena》《Ecological Informatics》《Ecological Indicators》《Remote sensing》《Forests》《Geocarto International》《Chinese Geographical Science》《生態(tài)學報》《海洋學報》《遙感學報》《中國環(huán)境科學》《農(nóng)業(yè)機械學報》《環(huán)境科學研究》《自然資源學報》等刊物上以第一（通訊）作者發(fā)表論文70余篇，獲得ESI前1%高引，其中自然指數(shù)(Nature index)論文1篇。
目錄
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 紅樹林生態(tài)系統(tǒng)及藍碳研究概況 1
1.1.1 紅樹林 1
1.1.2 紅樹林生態(tài)系統(tǒng) 1
1.1.3 紅樹林生態(tài)系統(tǒng)分類研究 6
1.1.4 紅樹林生態(tài)系統(tǒng)藍碳研究 9
1.2 理論基礎與研究范式 14
1.2.1 紅樹林生態(tài)系統(tǒng)藍碳研究的理論基礎 14
1.2.2 紅樹林生態(tài)系統(tǒng)藍碳研究的評估范式 16
1.2.3 紅樹林生態(tài)系統(tǒng)藍碳研究的驅(qū)動力方法 18
1.3 研究思路與技術路線 21
參考文獻 24
第2章 北部灣茅尾海紅樹林基本情況 33
2.1 地理位置 33
2.2 氣候概況 34
2.3 入海河流 35
2.4 海岸地貌 36
2.5 底質(zhì)類型 36
2.6 社會經(jīng)濟 37
2.7 人類活動 38
參考文獻 39
第3章 紅樹林多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)來源與預處理 40
3.1 GF-2號衛(wèi)星數(shù)據(jù) 40
3.1.1 GF-2號衛(wèi)星數(shù)據(jù)來源 40
3.1.2 GF-2號衛(wèi)星數(shù)據(jù)預處理 41
3.2 Landsat 8衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù) 42
3.2.1 Landsat 8衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)來源 42
3.2.2 Landsat 8衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)預處理 43
3.3 UAV-LiDAR與高光譜數(shù)據(jù) 43
3.3.1 UAV-LiDAR與高光譜數(shù)據(jù)來源 43
3.3.2 UAV-LiDAR與高光譜數(shù)據(jù)預處理 44
3.4 野外采樣數(shù)據(jù)庫 44
3.4.1 野外采樣數(shù)據(jù)來源 44
3.4.2 野外采樣數(shù)據(jù)預處理 46
參考文獻 46
第4章 紅樹林生態(tài)系統(tǒng)種群分類實踐 47
4.1 基于光學遙感影像的紅樹林分類 47
4.1.1 紅樹林野外分類樣本及特征 47
4.1.2 紅樹林種間分類流程 48
4.1.3 XGBoost模型性能分析 53
4.1.4 茅尾海典型區(qū)紅樹林種間分類 56
4.1.5 茅尾海紅樹林種間分類 59
4.2 基于無人機影像的紅樹林樣本數(shù)據(jù)提取 61
4.2.1 紅樹林野外分類樣本及特征 61
4.2.2 基于無人機數(shù)據(jù)的紅樹林種間分類流程 62
4.2.3 XGBoost模型性能分析 69
4.2.4 茅尾海典型區(qū)紅樹林分類結果 74
參考文獻 77
第5章 紅樹林生物量反演系統(tǒng)和平臺 81
5.1 LiDAR點云數(shù)據(jù)特征 81
5.2 激光雷達紅樹林生物量反演系統(tǒng)（LiMARS）介紹 83
5.3 地面與非地面點云分割 85
5.4 紅樹林數(shù)字模型生成（CHM、DSM與DEM） 87
5.5 紅樹林高度/強度特征參數(shù) 88
5.6 紅樹林郁閉度與單木分割 90
5.6.1 無瓣海桑紅樹林郁閉度變量 90
5.6.2 無瓣海桑紅樹林單木分割 91
5.7 紅樹林生物量反演模塊 93
參考文獻 95
第6章 基于UAV-LiDAR的紅樹林生物量反演及其空間分布格局 96
6.1 基于UAV-LiDAR的紅樹林生物量反演 97
6.1.1 野外樣地調(diào)查與異速生長方程 97
6.1.2 激光點云生物量反演參數(shù)生成 100
6.1.3 生物量反演機器學習模型優(yōu)選 106
6.1.4 特征變量選擇與模型構建 107
6.2 典型區(qū)紅樹林生物量空間分布 110
6.2.1 不同模型性能分析 110
6.2.2 生物量空間分布格局 117
6.3 典型區(qū)紅樹林生物量與生態(tài)水文過程 118
6.3.1 不同地貌單元生物量空間分布 118
6.3.2 不同子流域單元和潮溝生物量空間分布 120
參考文獻 122
第7章 紅樹林藍碳資源評估 126
7.1 數(shù)據(jù)來源與預處理 126
7.1.1 數(shù)據(jù)來源 126
7.1.2 Landsat 8衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)預處理 127
7.1.3 野外樣本數(shù)據(jù)預處理 127
7.1.4 氣象數(shù)據(jù)預處理 129
7.2 基于Landsat 8衛(wèi)星遙感影像的茅尾海紅樹林生物量反演 129
7.2.1 紅樹林地上生物量模型參數(shù)構建 129
7.2.2 紅樹林異速生長方程構建 131
7.2.3 地上生物量反演機器學習模型優(yōu)選 132
7.2.4 特征變量選擇與模型構建 133
7.2.5 紅樹林地上生物量空間分布格局 134
7.2.6 紅樹林植被生物量空間分布格局 136
7.3 基于Landsat 8衛(wèi)星遙感影像的茅尾海紅樹林土壤碳反演 138
7.3.1 紅樹林土壤碳模型參數(shù)構建 138
7.3.2 土壤碳反演機器學習模型優(yōu)選 138
7.3.3 特征變量選擇與模型構建 140
7.3.4 紅樹林土壤碳空間分布格局 141
7.4 茅尾海紅樹林藍碳空間分布格局 142
7.4.1 紅樹林藍碳計算方法 142
7.4.2 紅樹林藍碳空間分布格局 143
參考文獻 144
第8章 紅樹林藍碳資源及其保護 149
8.1 茅尾海紅樹林藍碳資源空間分布熱點分析 149
8.1.1 探索性空間數(shù)據(jù)分析方法 149
8.1.2 紅樹林空間分布模式 151
8.1.3 紅樹林生物量熱點與冷點分析 153
8.2 茅尾海紅樹林藍碳驅(qū)動力分析 154
8.2.1 紅樹林藍碳的全局解釋性及非線性特征 155
8.2.2 紅樹林藍碳的驅(qū)動力機制 161
8.3 茅尾海紅樹林藍碳資源評估討論 163
8.4 紅樹林保護及應對策略 165
8.4.1 紅樹林保護現(xiàn)狀 165
8.4.2 紅樹林保護存在問題 165
8.4.3 紅樹林修復潛在分布區(qū)對策和建議 167
參考文獻 170
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