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随着遥感数据量的爆发式增长,对变化过程分析的精细化要求与本地算力不足之间的矛盾日益突出。GEE（Google Earth Engine）地理云平台的出现,解决了用户算力紧张的行业痛点。本文以粤港澳大湾区为研究区,在GEE的支持下,构建1987年—2020年年度湿地分类数据集,分析大湾区红树林的时间阶段性特征和空间扩张过程,结合连续长历时分析对变化时间点的准确识别,揭示了保护区设立与滩涂造林等工程在红树林保护与修复中的积极成效。主要结论有：（1）截止到2020年,大湾区共有红树林2174 ha,81%的红树林集中在深圳湾、淇澳岛和镇海湾;（2）大湾区的红树林经历了由平稳发展（1987年—2003年）到快速增长（2003年—2020年）的变化过程,其主要增量来源于镇海湾（40%）和淇澳岛（28%）;（3）淇澳岛和镇海湾的红树林仍处于快速增长期,但淇澳岛增速最快,从2002年至今面积翻了30倍,深圳湾则在早期的快速增长（1987年—2009年）后进入平稳期（2009年—2020年）;（4）由于保护区设立时间较早,深圳湾成为大湾区唯一一个形成稳定核心区的红树林分布区,镇海湾虽然拥有最大的红树林面积,但林道狭窄,景观破碎,生态系统反而更加脆弱;（5）设立自然保护区和滩涂造林都对红树林面积增长起到了积极作用。本研究为大湾区海岸带湿地生态系统保护与修复提供科学的证据支持,对沿海生态屏障建设具有一定的指导作用。 相似文献
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基于资源卫星数据面向对象法的红树林提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用无人机在研究区域内采集了红树林分类的训练样本点,基于资源三号高分影像对红树林进行分类。首先采用面向对象的方法,建立决策树对保护区内红树林进行提取。之后基于面向对象法对红树林区域进行种间分类,分析保护区内红树林种群空间分布格局。研究表明,红树林种间分类精度达到76.67%,总体Kappa系数为0.68,结果具有高度一致性。本文为红树林自然保护区的管理提供理论支撑,为红树林湿地保护和生态恢复提供科学依据。 相似文献
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遥感技术由于具有实时、准确、多尺度、可重复等优点广泛应用在红树林遥感制图研究中。目前，中国红树林遥感制图数据集中空间分辨率最高的产品是基于Sentinel 10 m数据生产的，此外，大多中国红树林遥感制图中忽略了潮汐的影响，导致红树林遥感制图结果不精准。本文利用国产高分二号数据源，顾及潮汐淹没的影响实现空间分辨率1 m的2020年中国红树林遥感制图。选取覆盖中国海岸线具有红树林分布的高分二号影像312景(24景高分一号影像补充缺失区域)，对影像进行面向对象多尺度分割，采用红树林淹没指数作为顾及潮汐影响的表征参数，结合随机森林分类方法完成中国红树林高分遥感制图。研究结果表明：2020年中国红树林面积为29576.48 ha,95%的红树林主要分布在广西壮族自治区、广东省、海南省，其总体分类精度为92%,Kappa系数为0.89，尚未顾及潮汐影响的结果比顾及潮汐影响的结果少2531.24 ha。本文生产的红树林高分数据集可为中国红树林生态系统的监测、管理及评估提供高精度的数据支持，具有重要的实际应用价值。 相似文献
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无人机遥感与XGBoost的红树林物种分类 总被引：3，自引：0，他引：3
无人机遥感数据会衍生大量的光谱、纹理与结构特征,如何提取优势特征是提高红树林物种分类效率和精度的关键问题。针对深圳福田红树林自然保护区缓冲区获取的无人机高光谱影像和Li DAR点云数据,本研究旨在利用极端梯度提升算法(XGBoost)的"特征重要性"属性筛选出适合红树林物种分类的8类优势特征:基于无人机高光谱影像的单一特征(光谱波段、植被指数和纹理特征:F1—F3)及其融合特征(F4)、基于Li DAR点云的单一特征(高度和强度特征:F5和F6)及其融合特征(F7)、高光谱影像与Li DAR点云的融合特征(F8);基于以上优势特征构建8个XGBoost分类模型。结果表明:综合物种分类精度及其制图结果,基于F8特征的模型分类性能最佳(总体精度为96.41%,莫兰指数为0.5520);基于单一数据源融合特征(总体精度,F4:96.74%;F7:90.64%)的分类性能优于基于单一特征(总体精度,F1—F3:90.31%、92.20%和91.96%;F5和F6:87.66%和81.99%);基于融合特征(F4、F7和F8)和纹理特征(F3)分类图的莫兰指数比基于单一特征(F1、F2、F5和F6)的更大。本文论证了无人机遥感数据和XGBoost方法在基于像元的红树林物种精准分类上具备可行性,可为红树林生态系统健康、保护与恢复的立体监测提供科学依据和技术支撑。 相似文献
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红树林是生长在热带和亚热带海岸潮间带、受到海水周期性浸淹的木本植物群落,被公认为是海陆边缘重要的蓝色碳汇,但由于其地处海岸带区域,受人类开发利用活动的影响严重。本文选择广西茅尾海红树林保护区为研究区,以无人机多光谱和激光雷达影像为数据源,利用支持向量机分类方法对红树林优势种类进行分类;提出了单木分层分区距离判别聚类分割方法,准确提取了红树林的单木结构信息;估算了研究区红树林地上生物量。得出以下结论：（1）综合利用无人机多光谱和激光雷达数据,对研究区红树林种间类型识别总体精度可达90.69%;（2）基于分层分区距离判别聚类方法能够较好的提取红树林单木结构特征,树高的提取精度优于冠幅;（3）构建了红树林高度、冠幅与地上生物量回归模型,其中桐花树生物量回归模型的决定系数R2最高,达0.83;（4）研究区内红树林地上生物量主要分布范围为1.24—3.6 kg/m2,其中无瓣海桑最高,老鼠簕最低。 相似文献
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红树林作为热带和亚热带海岸带上特有的森林群落,具有独特的生态功能以及重大的社会、经济价值。中国红树林经历了反复的破坏与保护,遥感监测手段可以为实施大规模的红树林生态系统保护和恢复行动提供科学技术支撑。本研究依托Google Earth Engine平台提出一种时空概率阈值法对中国红树林范围进行提取。研究选取2015年516景Landsat 8数据,首先使用非监督分类法进行水陆分离,其次通过生成缓冲区确定红树林潜在生长区,然后协同多种指数与光谱信息构建多特征决策树提取红树林粗略的生长范围,最后基于长时序的红树林粗略范围数据计算红树林生长概率,并通过实验确定概率阈值对红树林进行精细提取。通过实验对比发现时空概率阈值法的红树林生产者精度达90.36%,且能较好地提取幼小、分散的红树林。研究得到了2015年中国红树林分布结果,全国红树林面积为21932 ha,广西和广东两省红树林面积占中国红树林总面积的73.22%,为中国红树林主要分布区域。 相似文献
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红树林物种遥感分类受影像分辨率、波段信息、分类策略、影像特征选择方法等因素影响。现有的红树林物种遥感分类研究大多关注于分类精度的比较,较少报道商业高分与国产高光谱卫星的结合在物种分类的应用。基于湛江高桥红树林保护区的高分（WorldView-2）和高光谱（珠海一号）卫星影像,本文旨在利用随机森林分类方法,比较不同特征选择算法（极端梯度提升（XGBoost）、极端随机树（ERT）、连续投影算法（SPA））和不同空间分辨率（WorldView-2影像从0.5 m的分辨率重采样为1 m、2 m、4 m、8 m、10 m）对红树林物种分类精度的影响,并耦合WorldView-2与珠海一号影像研究红树林物种空间分布格局及影响因素。每种空间分辨率的WorldView-2影像提取248个特征（52个光谱特征及196个纹理特征）,珠海一号影像提取117个光谱特征。结果表明,XGBoost方法优于ERT和SPA,在影像特征选择中具有巨大优势;与其他空间分辨率相比,2 m分辨率的WorldView-2影像具有更高的分类精度;耦合WorldView-2和珠海一号影像的分类精度（分辨率：2 m,总体精度：88.98%,kappa系数：0.846）高于单一的WorldView-2影像（分辨率：2 m,总体精度：83.47%,kappa系数：0.768）和珠海一号影像（分辨率：10 m,总体精度：78.50%,kappa系数：0.703）;另外,林窗、高程、离岸距离一定程度上影响红树林物种分布格局。本文表明WorldView-2与珠海一号高光谱影像的结合在景观及区域尺度上精确提取红树林物种信息具有巨大潜力,有利于红树林生物多样性保护及科学管理。 相似文献
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科学准确地监测红树林是保护海陆过渡性生态系统的基础和前提,但红树林分布于潮间带,难以进行大规模人工监测。遥感技术能够对红树林进行长时间、大面积监测,但已有研究尚存不足。一方面,红树林分布于热带、亚热带区域,受到天气条件限制难以获得长时间覆盖的有效光学遥感数据;另一方面,红树林极易与其他陆生植被混淆,仅利用多波段数据的光谱信息难以精确识别。本文以恒河三角洲孙德尔本斯地区为例,基于谷歌地球引擎GEE（Google Earth Engine）获取2016年全年的Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据,利用物候信息进行红树林提取研究。首先,基于最小二乘回归构建两个传感器在相同指数之间的关系,重建时间序列数据,之后根据可分性判据选取增强型植被指数EVI（Enhanced Vegetation Index）和陆地表面水分指数LSWI（Land Surface Water Index）。其次,对两个指数的时间序列数据进行Savitzky-Golay滤波处理,并分别提取生长期始期等13种物候信息。最后,将两个指数的物候信息进行特征级联,采用随机森林RF（Random Forest）方法进行分类,提取研究区红树林范围。实验结果表明：Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据融合可有效提升时间序列质量,与基于单一传感器数据的分类结果相比,总体精度提高1.58%;物候信息可以显著增强红树林与其他植被的可分性,与直接使用时间序列数据的分类结果相比,总体精度提高1.92%;同时考虑EVI和LSWI指数可极大地提升分类效果,与采用单一指数相比,总体精度分别提高14.11%和9.69%。因此,本文通过数据融合、物候信息提取和指数特征级联可以更好地提取红树林,总体精度达到91.02%,Kappa系数为0.892。研究验证了物候信息在红树林遥感监测中的应用潜力,提出的方法对科学准确地监测全球或区域红树林具有一定参考价值。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(1)
通过对1978—2014年的5期遥感影像和地理地形资料的综合分析研究,结合实地调查验证,得出了伶仃洋海岸线和红树林湿地时空分布演变的趋势。总体而言,海岸线的总长度逐年增加,其中人工海岸线长度也是逐年增加的,2014年人工海岸线长度占总岸线长度的73.3%。全区岸线主要为向海推进海岸,东、西两岸海岸线的推进又各有特点。红树林湿地的时空分布发生了巨大变化,其总面积整体上在减少,但2003—2014年间由于红树林保护力度的增加,红树林湿地面积有所回升。海岸线变迁和红树林湿地演变主要受人为因素的影响,如筑堤围垸、围海造地、建设用地增加等。研究获得的成果数据为红树林湿地的生态保护和修复提供了重要的决策数据。 相似文献
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近年来红树林群落中物种结构简单、功能退化等环境问题日趋严重,为了及时准确掌握红树林群落的物种空间格局与分布,本文首先基于深圳福田红树林自然保护区无人机高光谱影像,利用归一化差值植被指数和归一化潮间红树林指数提取植被区域;然后在植被区域根据最佳指数法选取信息量大、波段相关性小的波段组合,分别采用基于像素支持向量机分类方法和面向对象影像分类方法对红树林物种进行分类。试验结果表明,基于像素支持向量机分类方法的总体精度为81.03%;利用面向对象影像分类方法的总体精度为85.58%。面向对象影像分类方法能有效去除椒盐噪声,充分利用对象光谱、形状及纹理信息,提供更准确的红树林分布信息。 相似文献
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研究采用Landsat多时相影像和面向对象的遥感图像分类方法,获得1980年、1990年、2000年、2010年及2015年大珠三角沿海地区红树林与周边景观类型的空间分布及其面积信息,分析大珠三角地区红树林动态变化及其驱动因素。结果表明:1) 1980年、1990年、2000年、2010年及2015年大珠三角地区红树林的面积分别为5 280.07、2 870.63、1 374.24、1 961.71、2 831.56 hm~2,35年间红树林面积减少46.37%,年均减少1.32%; 2)大珠三角红树林主要分布在珠海市和江门市; 3)红树林主要转化为水面、农田、内陆森林及养殖池,围海造田及滩涂养殖是大珠三角地区红树林减少的主要原因。基于多时相遥感数据监测分析红树林的时空动态变化,为大珠三角红树林的保护和管理工作提供重要的数据支撑和决策依据。 相似文献
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1975年—2018年白洋淀湿地变化分析 总被引：2，自引：0，他引：2
白洋淀湿地生态功能重要、战略地位特殊，研究其时空变化规律具有重要意义。本文基于1975年—2018年间10期Landsat卫星遥感影像，辅以2017年—2018年高分二号（GF-2）卫星遥感影像，在野外考察湿地类型及其覆被特征基础上，人机交互解译获取各期土地利用/覆被分类图，从面积变化、类型转化、景观格局变化方面分析了近43年白洋淀湿地变化时空特征，讨论了影响分析结果的不确定性因素以及湿地变化成因。结果表明：1975年—2018年白洋淀湿地面积总体呈减少趋势，净变化-68.20 km2（-24.83%）。其中，1975年—1990年湿地面积波动性小、基本稳定，1990年—2011年湿地面积持续性减少，2011年—2018年湿地面积呈现增加趋势。湿地与非湿地类型相互转换区域主要分布于淀区南部、西部、北部的水体—水生植物—耕地—建设用地过渡区域。近43年白洋淀湿地景观趋于破碎、复杂和异质。遥感影像选取月份、年份，以及土地利用/覆被分类体系、分类方法，是影响分析结果的主要不确定性因素。气候、水文等自然因素变化，叠加工农业及城镇生活用水、上游水利工程蓄水、地下水开采等人为因素变化，是白洋淀湿地面积减少、趋于干化的成因。 相似文献
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高时空分辨率的全球多类别土地覆盖数据对于地球系统的生物化学循环、气候变化等研究至关重要。目前公开的数据产品中,较高空间分辨率的全球多类别土地覆盖产品仅提供单一或短时期的数据,而全球逐年土地覆盖产品往往只有单一土地覆盖类型,难以从较长时间跨度上反映精细地物的年际变化。本文借助Google Earth Engine平台,利用现有多套全球土地覆盖产品、Landsat卫星系列影像、以及大量人工目视解译样本,结合多数据融合、时序变化检测和机器学习等的方法,研制了一套2000年—2015年全球30 m分辨率的逐年土地覆盖变化数据集AGLC-2000-2015（Annual Global Land Cover 2000-2015）。基于AGLC-2000-2015数据集,本文选择性分析了3个典型区域（中国珠江三角洲地区、青藏高原色林错湖区和亚马逊热带雨林区）的土地覆盖年际变化。结果显示,AGLC-2000-2015数据集达到了较高的精度水平：基准年份产品（AGLC-2015）的总体精度（OA）为76.10%,Kappa系数为0.72,显著优于现有30 m分辨率的全球土地覆盖产品Globeland 30（OA = 63.49%,Kappa = 0.58）、FROM-GLC（OA = 61.41%,Kappa = 0.55）和GLC-FCS30（OA = 63.46%,Kappa = 0.57）;年际间分类模型的总体精度和Kappa系数分别为84.10%和0.81,在各大洲的平均总体精度均超过80.00%,表明该模型在全球多类别土地覆盖分类中表现良好。3个典型区域的土地覆盖变化分析显示,中国珠江三角洲地区城市扩张趋势明显（195.96 km2/a）,其增量主要来源于耕地（84.88%）;青藏高原色林错湖泊对于气候变暖响应明显,湖区面积呈扩大趋势（17.95 km2/a）,湖面北岸扩张最为明显;亚马逊热带雨林南部区域毁林造田趋势明显,15 a间森林面积减少46356.53 km2,其中大部分转化为农田（39621.29 km2）。上述结果表明：AGLC-2000-2015数据集能够有效反映全球陆地区域在30 m空间分辨率下的地表覆盖分布及年际间的动态演化,为地表陆面过程研究和相关应用提供可靠的数据支撑。 相似文献
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黄河流域生态保护和高质量发展已成为国家重大战略,宁夏平原为黄河流域具有代表性的典型湿地区域。本文基于谷歌地球引擎平台(GEE)对宁夏平原1984—2020年湿地水体的历史覆盖、面积变化、类型转变及季节性演变等动态信息进行分析与评价。结果表明：(1) 1984—2020年宁夏平原湿地水体历史覆盖面积为1 373.86 km2,占研究区面积的8.1%,全时段覆盖水体面积为116.46 km2;(2) 1984—1999年至2000—2020年宁夏平原地表水体面积共计增加482.99 km2,总体面积变化率为45.6%;(3)研究区新增永久性水体明显,过去37年新增永久性水体218.89 km2,同时季节性水体面积变化幅度较大;(4) 2020年,全年覆盖水体占比为39.45%,而1—6月覆盖时间的水体面积占比超过50%。本文成果可为环境保护和黄河流域高质量发展提供数据支撑。 相似文献
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以崇明东滩自然保护区盐沼植被为研究对象,利用Landsat TM遥感图像,结合现场调查和前人关于东滩时空动态变化的研究结果,确定崇明岛东滩主要分布的盐沼植被类型,提出了基于知识工程师的植被分类方法。与常规非监督和监督分类相比,该方法的精度较高,总体精度为92.35%,kappa系数为0.9072,而非监督分类和监督分类(最大似然法)的总体精度分别为86.92%和89.10%。实验结果表明,该方法能够有效地对研究区植被进行分类与识别,可为实现盐沼植被的自动提取提供理论依据和有效的方法途径。 相似文献
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利用多时相遥感监测与分析黄河三角洲湿地变化动态 总被引：1，自引：0，他引：1
黄河三角洲湿地地区土地利用变化信息可为有关部门制定湿地保护和经济发展提供参考。本文选取2005、2009和2019年三时相黄河三角洲入海口周边,以及东营属地内黄河沿岸的Landsat 7 ETM＋遥感影像为数据源,采用监督分类方法研究土地利用类型,通过分析编码的变化判别黄河三角洲的土地利用转移情况,从而进行湿地变化动态分析。结果表明,研究区内2005—2009年湿地总面积减少了437 km2,呈减少趋势;2009—2019年湿地总体面积由2009年的930 km2变为2019年的998 km2,10年间研究区内湿地总体趋于稳定,并呈增长趋势;废弃三角洲海岸线发生缩减,黄河入海口位置发生变化。研究区内14年间土地利用类型转换频繁,湿地土地利用类型与非湿地土地利用类型形成动态转换系统。 相似文献
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林火发生后,开展森林生态系统烈度信息的初始评估,能够为灾后生态修复管理措施的快速实施提供定量依据。为了改善传统林火烈度评估模型的时效性,本研究利用历史过火区域的实地调查数据,构建基于迁移学习的烈度评估模型,并将其应用于2020年3月30日发生的西昌泸山森林大火烈度初始评估研究中。研究结果表明：迁移学习算法能够将源区域和目标区域的遥感影像光谱转换为多个新的特征变量,在这些新特征变量构成的投影空间中,源区域和目标区域样本具有相似的特征分布。在此基础上,基于源区域历史实地调查数据构建的烈度评估模型,能够迁移应用于目标区域的烈度评估。在本研究林火烈度的初始评估中,基于迁移学习的烈度评估模型精度较高,总体精度为71.20%,Kappa系数为0.64。与该模型对比,未进行迁移学习的支持向量回归模型精度较低,其总体精度为58.00%,Kappa系数为0.48。同时,基于dNDVI、dLST和dNBR指数的经验回归模型精度最低,其总体精度分别为：20.80%、34.8%和24.80%,Kappa系数分别为：0.01、0.19和0.06。本研究可为林火灾后管理措施的快速响应,提供一种新的思路和参考。 相似文献
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红树林群落是热带亚热带河口有特色的生态系统,在消浪促淤及存储碳方面具有重要价值。但受到全球海平面上升与人为干扰影响,红树林生境受到破坏,群落结构脆弱。基于此,本文以现场校核的无人机正射影像为数据源,结合历史遥感影像、钦江河口水体盐度与潮滩沉积物采样分析,研究钦江河口潮滩红树林群落空间分布格局及主控要素。结果表明：（1）潮滩分布的红树植物主要有桐花树、无瓣海桑等,其中桐花树为绝对优势种的“纯红树植物”群落,自河口向沿感潮河段逐渐发展成“红树植物—半红树植物”群落与“红树植物—半红树植物—非红树植物”的混合植物群落。（2）桐花树是钦江河口红树林向海发育的前沿先锋树种,二年生桐花树苗分布最前沿高程低于当地海平面0.11 m,当年胎生苗分布最前沿高程为当地海平面以下0.37 m;桐花树也是钦江感潮段上溯分布极限的树种,当年胎生苗上溯分布极限为距河口10.18 km。（3）潮位与盐度是控制红树林群落在钦江河口分布的主要因子,沉积物粒径的粗细影响红树植物生长与发育。研究成果可为热带山区型河口潮滩红树林保护与红树林生态修复工程提供重要理论和技术指导。 相似文献
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土地利用/覆被（LUC）可为土地资源领域相关研究提供基础数据。本文构建了面向对象的LUC分类方法，并以沿海特殊土地类型区连云港市为例，应用Landsat 8影像开展了实证研究。结果表明：①总体分类精度达到85.06%，总体Kappa系数为0.83，超过了0.7的最低允许判别精度；②该方法可以有效地减少研究区因南北部区域耕地植被覆盖度不同导致的错分现象，并可以用于盐田与滩涂信息的提取工作；③该方法既可为研究区土地利用相关研究提供符合精度要求的数据，也可为其他沿海地区进行土地利用/覆被信息提取工作提供参考和借鉴。 相似文献
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本文以巴音布鲁克世界自然遗产地为研究对象,基于卫星遥感影像、气象站点观测信息、地面调查资料等多源数据,完成了1992年—2020年遗产地突出普遍价值OUVs（Outstanding Universal Values）关键要素空间制图,并从景观尺度分析OUVs关键要素及景观格局的时空变化特征,讨论影响其变化特征的主要驱动因子。结果表明：遗产地从中心向边缘呈水体—沼泽—高覆盖度草地—中覆盖度草地/滩地/沙地—低覆盖度草地/耕地—裸地/建设用地逐渐过渡的景观特征。1992年—2020年遗产地以沼泽和中覆盖度草地为主要OUVs表征要素,其年平均面积分别占遗产地总面积的29.51%和29.75%。整个遗产地景观则呈散布且复杂化分布特征,斑块密度（PD）、形状指数（LSI）由1992年的2.05个/km2、43.01分别增加到2020年的2.37个/km2、52.02,蔓延度指数（CONTAG）则由58.44降低为56.54。研究发现遗产地水体和沼泽受平均降水量影响最大,r绝对值为0.884、0.929,低覆盖度草地受平均相对湿度影响最大,r绝对值为0.931,说明自然因素是遗产地高寒湿地和高寒草地面积变化的主要因子。人口密度、土壤类型和高程为影响遗产地OUVs关键要素空间分异特征的主要因子,解释力在30%—45%;各因子的交互作用均高于单因子的影响,人口密度与土壤类型组合的解释力最大达47.8%;驱动因子对遗产地OUVs关键要素动态度的影响程度则均不高（最大q值仅为0.106）。巴音布鲁克自然遗产地景观格局变化及其驱动因素研究结果对高山湿地类自然遗产地保护、生态修复及可持续发展等具有重要意义。 相似文献