数据介绍：红树林生态系统在全球热带和亚热带沿海湿地中扮演着主导角色。遥感在红树林保护中发挥着核心作用，因为它是监测空间时间分布变化的首选工具。通过Landsat遥感影像数据，本研究采用支持向量机（SVM）机器学习和Res-UNet深度学习监测1991年至2021年海南岛红树林和冠层表面覆盖的变化。此外，基于海南岛红树林冠层表面覆盖面积，通过动态变化和景观模式分析了其影响机制。以下是我们数据文件夹的简介：
1、文件夹（Res-UNet Deep Learning Classification）中的数据是Res-UNet深度学习算法的分类结果及其精度验证结果。
2、文件夹（Influential Mechanisms）中的数据包含研究期间海南岛的总人口、城市人口、农村人口、GDP和渔业总产值的气候数据以及Pearson相关性分析指数。海南岛的总人口、城市人口、农村人口、GDP、渔业总产值和防护林种植面积来自《海南省年度统计报告》，气候数据从WorldClim数据网站（https://www.worldclim.org/data/index.html）下载。
3、文件夹（Landscape Patterns）中的数据是海南岛红树林冠层表面覆盖的景观模式指数和年变化率。
4、文件夹（SVM Machine Learning Classification）中的数据是SVM机器学习算法的分类结果及其精度验证结果。
5、文件夹（Ground Survey）中的数据是2020年团队成员在实地调查中获得的红树林分布范围和主要红树林树种的分布。
数据链接：https://figshare.com/articles/dataset/Mangrove_Forests_Land_Area_and_Crown_Surface_Cover_Area_Data/21405531
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