Мангровые леса играют решающую роль в снижении уровня углерода в атмосфере и смягчении изменения климата. С повышением осознания охраны мангровых лесов внутри страны и за ее пределами, а также быстрого развития технологий дистанционного зондирования и искусственного интеллекта, наблюдается значительный рост результатов исследований в области дистанционного зондирования мангровых лесов. Анализ литературы показал, что только 18,7% статей ИСИ, связанных с количественным дистанционным зондированием мангровых лесов, и отсутствует системное подведение итогов в этой области. Это исследование проводит метрический анализ литературы и обзор литературы для систематизации прогресса и перспектив количественного дистанционного зондирования мангровых лесов и предоставления рекомендаций для связанных с этим областей исследований. Результаты показывают, что: (1) в период 2013–2024 гг. исследования всех типов количественных параметров дистанционного зондирования значительно возросли по сравнению с периодом 1996-2012 гг., и исследование типов параметров постепенно диверсифицировалось, начиная от традиционных биофизических параметров (надземной биомассы, высоты деревьев, индекса лиственной площади (LAI)), до химических биохимических параметров, таких как питательные элементы и эквивалентная толщина воды, и функциональные параметры экосистем, такие как продуктивность, фенология, фотосинтез и биоразнообразие. Наиболее исследуемым параметром является надземная биомасса (или углеродные запасы), за ней следует высота деревьев, LAI, содержание хлорофилла и содержание питательных элементов. (2) источники дистанционных данных были диверсифицированы, и исследователи все более обращают внимание на сравнительный анализ производительности различных дистанционных сенсоров, а также смешанное применение множественных дистанционных источников данных, что повышает точность обратной связи различных параметров. (3) квантитативные модели являются основными моделями, и RF и XGBoost уже стали основными методами количественного обратного распространения мангровых лесов, при этом недостающими являются исследования физических моделей. (4) географические масштабы исследований постепенно расширяются до мирового и индивидуального уровней деревьев, обеспечивая важные данные на различных уровнях для оценки здоровья мангровых лесов и углеродного круговорота. (5) Количественное дистанционное зондирование мангровых лесов в оценке здоровья, оценке бедствий и управлении оздоровлением экосистем постепенно становится все более внимательным. Научные исследования должны усилить разработку количественных продуктов дистанционного зондирования национального/глобального масштаба для химических биофизических и экологических параметров мангровых лесов, построить трехмерные системы мониторинга мангровых лесов (верхний ярус деревьев, подлесок, корни и почва), уделить внимание глубокому слиянию моделей процессов мангровых лесов с моделями искусственного интеллекта, обеспечить научную и надежную теоретическую и практическую базу для защиты, восстановления и устойчивого управления мангровыми лесами, и таким образом поддерживать борьбу с срочными окружающими условиями, такими как изменение климата.

quantitative remote sensing;mangrove;UAV;Satellite image;biophysical parameter;biochemical parameter;bibliometric