맹그로브는 세계의 작은 해안선만을 차지하지만 지구상에서 가장 생산적인 생태계 중 하나입니다. 맹그로브 숲은 중요한 생태계 서비스를 제공합니다. 그들은 쓰나미와 같은 침식과 재앙으로부터 해안을 보호합니다. 맹그로브의 복잡한 공중 뿌리와 트렁크는 상어와 같은 생태 학적으로 중요한 물고기뿐만 아니라 상업적으로 중요한 물고기와 랍스터의 보육원입니다. 또한 하위 토와 살아있는 구조물에서 상당한 양의 탄소를 격리시켜 기후 변화와 싸우는 데 도움이됩니다. 그들은 세계에서 가장 탄소가 풍부한 열대 숲 중 하나입니다.
맹그로브는 전 세계적으로 위협을 받고 있으며, 현재 삼림 벌채 율이 지속되면 100 년 안에 기능적으로 사라질 것으로 예상됩니다. 에콰도르에서는 맹그로브 삼림 벌채 율이 새우 양식의 맹그로브 청소로 인해 지난 40 년 동안 40%로 높아졌습니다. 고맙게도 갈라파고스 군도는 새우 양식을 유지하는 엄격한 보호 규칙을 가진 세계 문화 유산입니다.
갈라파고스에는 맹그로브가 있습니까?
갈라파고스 군도는 특히 맹그로브 숲으로 알려져 있지 않지만 다윈의 진화론 뒷마당에는 맹그로브가 있습니다. 맹그로브 숲의 분포는 맹그로브가 어디에 있는지 아는 것이 다른 많은 연구의 기초이기 때문에 중요한 기준 정보로 간주됩니다. 생태계 서비스 제공 및 평가, 어업, 상어 생물학 등, 거버넌스 및 공간 계획은이 중요한 생태계의 공간적 범위에 대한 지식이 필요합니다. 몇몇 연구는 1986 년 이래 갈라파고스에서 맹그로브 숲의 분포를 발견하려고 시도했다. 그러나이 연구 이전에는 갈라파고스의 맹그로브 분포에 대한 대략적인 지식 만 있었다.
.우리는 쉽게 구할 수있는 Google Earth 매우 고해상도 이미지를 사용하여 Galapagos의 맹그로브 배포를 매핑했습니다. Google 어스 소프트웨어에서 맹그로브를 직접 디지털화하고 맹그로브를 다른 기능과 구별하기 위해 일련의 이미지 해석 속성을 사용했습니다. 우리는 군도 해안선의 35%를 차지하는 3657ha의 맹그로브가 있다고 판단했습니다. 분류 정확도를 평가하기 위해 지상 진실 데이터 양식 208 사이트를 사용하고 99.1%의 전체 분류 정확도와 0.97의 카파를 얻었습니다.
.흥미로운 점은 일단 디지털화되면 모든 종류의 공간 분석을 수행 할 수 있다는 것입니다. 우리는 연구 간의 비교를 보완하고 디지털화 과정을 평가하는 데 사용될 수있는 맹그로브 패치 복잡성을 평가하기위한 일련의 조치를 제안합니다.
.다른 방법과 어떻게 비교되는지
우리는 이것이 갈라파고스의 맹그로브를 매핑하는 가장 좋은 방법인지 확인하고 싶었습니다. 그래서 우리는 식생 커버 분류 분야에서 우리의 방법을 다른 전통적인 방법과 비교했습니다. 이를 위해 사과를 사과와 비교해야했기 때문에 Google Earth 이미지를 다운로드하고 반자동 분류 알고리즘, 즉 MLC (Maximum Overlihood Classification) 알고리즘 및 MLC와 결합 된 객체 기반 이미지 분석을 적용했습니다. 우리는 군도에 흩어져있는 지상 진실 데이터를 사용하여 각 방법의 정확도를 테스트했습니다. 두 경우 모두, 화면 내 디지털화는 반자동 분류 알고리즘보다 우수한 것으로 판명되었습니다. 아마도 스펙트럼 정보가 충분할 때 잘 작동하기 때문일 수 있습니다. 그러나 Google Earth 이미지는 가시 스펙트럼 (빨간색, 녹색 및 청색 파장)에 정보 만 있습니다.
비용 효율적인 솔루션
우리는 Google Earth 매우 고해상도 이미지를 사용하여 얻은 결과가 가장 정확한지 확인했습니다. 그러나 드론 사용과 같은 다른 방법에 비해 맹그로브 커버 생산 비용은 어떻습니까?
우리는 우리의 방법이 갈라파고스의 다른 솔루션보다 400 ~ 35,000% 저렴하다는 것을 보여주었습니다.이 방법은 맵핑 될 거대한 지역이 있습니다 (약 4000km2).
.Google 어스의 매우 고해상도 이미지는 실제로 맹그로브 숲이나 식생 덮개를 맵핑하려는 모든 사람들에게 다른 식생과 쉽게 구별 할 수 있다고 부여했습니다. 우리는이 방법이 멕시코의 바하 캘리포니아, 홍해, 브라질의 NE 맹그로브, 뉴 칼레도니아 등과 같은 반 건조에서 건조한 열대 지역에 특히 유용하다는 것을 인정합니다. 갈라파고스에서 우리는 맹그로브의 80%가 0.25 ha 미만을 가지고 있음을 발견했습니다. 이것은 원격 감지 기술로 감지하는 데 어려움이 있습니다. 왜냐하면 그것들을 감지하기에 충분한 해상도가 필요하기 때문입니다.
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그러나 Landsat와 같이 가장 많이 사용되는 무료 위성 이미지는 이러한 작은 패치를 사실상 감지하지 않는 해상도를 가지고 있습니다. 따라서 실제로 고해상도 이미지가 필요합니다. 이 문제에 대해 Google Earth 고해상도 이미지를 사용할 수있는 가능성은 빈곤층과 중간 소득 국가의 해양 보호 지역 (MPA) 또는 비싼 이미지 소스를 얻기 위해 자금 조달 능력이 거의없는 MPA에 매우 좋은 소식입니다. 보호 지역 및 정부는 맹그로브 커버와 저렴한 정보원을 사용하여 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 모니터링하고 연구 할 수 있습니다.
맹그로브는 전 세계적으로 번성하고 있지만 갈라파고스 세계 문화 유산의 보호가 작동합니까?
갈라파고스의 맹그로브는 적어도 지역의 영향으로 인간의 영향이 거의없는 세계에서 맹그로브의 몇 가지 사례 중 하나입니다. 이것은 맹그로브 삼림 벌채가없고 맹그로브 재조성도 없음을 의미합니다. 우리는 10 년 동안 맹그로브의 전반적인 성장이 24%임을 보여 주었다. 다른 연구에 따르면 비슷한 맹그로브 확장률이 발견되었지만 맹그로브 숲의 추출과 식당 프로그램에 의한 조림 사이의 균형의 결과입니다. 또 다른 흥미로운 발견은이 10 년 성장이 주로 기존 맹그로브 패치의 확장의 결과이며, 이전에는 존재하지 않은 새로운 패치의 생성의 결과라는 것입니다. 우리는 또한 맹그로브 패치의 사라짐이 거의 없다는 것을 발견했습니다. 손실은 주로 패치의 수축으로 인한 것입니다. 이제 우리는 이러한 패턴을 결정 했으므로 패턴의 과정을 이해하기위한 추가 연구가 필요합니다.
해안선의 식생 덮개를 분석하고 각 섬의 지질 연령과 관련하여 우리는 그들 사이의 관계를 추정 할 수있었습니다. 맹그로브 커버와 맹그로브 성장은 섬의 지질 학적 시대에 반비례하며, 이는 군도에서 선구적인 해안 초목으로서 맹그로브의 아이디어를지지하는 것 같습니다. 그러나 섬 시대 외에도 영양소, 전류 또는 파도 노출과 같은 맹그로브 분포에 영향을 줄 수있는 다른 많은 요인이 있습니다.
