考虑潮汐状态的Sentinel-2影像红树林制图混合神经网络研究

本研究针对气候变化下南苏拉威西海藻养殖的季节性生产波动问题，通过整合UAV与Sentinel-2卫星数据，构建了环境参数（温度、盐度、富营养化水平）与海藻生长的关联模型。研究发现盐度（r=-0.73）和波浪高度是影响Kappaphycus alvarezii产量的关键因子，Lasso回归模型解释率达79%。该成果为热带地区水产养殖的气候适应策略提供了数据支撑。

　　

气候变化正对热带海藻养殖构成严峻挑战，尤其在印度尼西亚南苏拉威西省，季风转换导致的盐度波动和极端天气使Kappaphycus alvarezii（经济型红藻）年产量损失高达30%。传统养殖模式难以应对环境参数的快速变化，而卫星遥感数据因云层干扰和低时空分辨率无法满足精准监测需求。这一困境促使研究人员探索新型监测技术组合。

研究人员创新性地采用无人机（UAV）与Sentinel-2卫星的协同观测体系。通过每月一次的DJI Phantom 4 RGB（分辨率13cm）和Phantom Multispectral（分辨率15.9cm）航拍，结合Agisoft Metashape生成的数字表面模型（DSM），实现了226公顷养殖区的亚米级三维重建。环境参数方面，整合Aqua Modis海表温度（4km²）、Marine Copernicus盐度数据（9.24km²）和ERA5波浪数据（55.66km²），构建了2019-2024年的时空数据库。

研究结果揭示：

1. 空间分布模式
   雨季（12-2月）海藻集中分布于0-5m浅水区，过渡季（3-5月）向>5m深水区扩展，干季（6-8月）呈现均匀分布特征。UAV影像显示珊瑚礁区因基质不适导致养殖空白（图3）。

2. 产量计算
   基于栽培绳长度的产量估算公式（式2）显示，过渡季1产量达峰值809.02吨，显著高于西季风期（350.72吨，p=0.0127）。ANOVA分析证实季节间差异具有统计学意义（表4）。

3. 环境相关性
   盐度与产量呈强负相关（r=-0.73，p=0.0071），而波浪高度（r=0.44）和降雨（r=0.39）呈正相关但未达显著水平。温度（r_s=-0.17）和洋流（r=-0.18）影响微弱。Lasso回归筛选出盐度和波浪高度作为关键预测因子（R²=0.79），优于包含全部变量的岭回归模型（R²=0.82）。

这项发表于《Remote Sensing of Environment》的研究，首次量化了热带海藻养殖的环境响应阈值。其创新点在于：①建立UAV与中分辨率卫星的协同观测框架，克服单一数据源局限；②发现盐度34.44为Kappaphycus alvarezii生长的临界值；③开发适用于小尺度养殖场的产量估算模型。研究结果为《巴黎协定》下的气候适应性水产养殖提供了技术范式，预计可使南苏拉威西养殖户年收入提升12-15%。未来研究需结合PCR-DGGE（变性梯度凝胶电泳）等分子技术，进一步解析环境压力下的藻类基因表达调控机制。