UAV photogrammetry and remote sensing for coastal biodiversity and habitat conservation

沿海生态系统维持着高度的生物多样性，同时经历着由岸线动态、海平面上升、极端事件、污染、城市发展和密集资源利用所引发的快速变化。传统野外调查提供了重要的生态观测，但往往缺乏描述异质性和短生命周期沿海状况所需的空间范围或重复频次。本文综述评估了无人驾驶航空器摄影测量与遥感如何支持栖息地评估、物种监测、恢复和保护决策。我们对基于影像的制图、多光谱与热红外观测、激光扫描、直接地理配准、自动分类和环境变化检测等研究进行了结构化叙述性综合。证据表明，当调查围绕明确的生态变量而非仅以影像生产为目的进行设计时，这些平台最为有用。RGB影像和运动恢复结构（structure-from-motion）模型可提供详细的地表几何信息；多光谱、热红外和激光传感器则补充了植被状况、湿度、温度和三维结构信息。重复调查能够在业务尺度上揭示侵蚀、淹没、栖息地破碎化、恢复成效和野生动物分布。主要制约因素包括光照变化、水体反射、风、潮汐、位置不确定性、干扰风险、法规、训练数据有限以及验证不一致。因此，有效的项目需要标准化的时间安排、野外校准、不确定性报告、符合伦理的飞行实践，以及将制图格局转化为管理指标的工作流程。未来的进展取决于传感器集成、可解释的自动化、可互操作的时间序列，以及遥感专家、生态学家、管理者和沿海社区之间的持续合作。