盤錦濕地翅堿蓬景觀變化的遙感監(jiān)測(cè)與分析

郝向磊 鄧?yán)?賀英

（首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048）

盤錦濕地翅堿蓬景觀變化的遙感監(jiān)測(cè)與分析

郝向磊 鄧?yán)?賀英

（首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048）

近年來(lái)由于各種因素的干擾，盤錦紅海灘的翅堿蓬出現(xiàn)了嚴(yán)重的退化現(xiàn)象。為分析翅堿蓬的空間分布特征及消長(zhǎng)規(guī)律，利用2013—2016年高分1號(hào)衛(wèi)星影像提取了盤錦濕地翅堿蓬空間分布特征信息，結(jié)合景觀指數(shù)定量分析翅堿蓬的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，同時(shí)結(jié)合近10年的氣象資料以及人類活動(dòng)狀況綜合分析翅堿蓬退化消失的原因。結(jié)果表明：①利用GF-1號(hào)衛(wèi)星遙感影像對(duì)盤錦濕地進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，可以清楚地表達(dá)地物目標(biāo)的紋理特征及細(xì)節(jié)變化信息，快速實(shí)現(xiàn)大面積濕地的遙感信息提取；②4年間盤錦濕地的翅堿蓬群落面積明顯減少，2016年總面積已不足9 km2，景觀破碎程度隨時(shí)間的變化在不斷增大，呈現(xiàn)嚴(yán)重的破碎化和退化萎縮趨勢(shì)；③近10年的氣象數(shù)據(jù)總體呈氣溫升高、降雨量減少的態(tài)勢(shì)，改變了翅堿蓬的生存環(huán)境，頻繁的人為活動(dòng)使翅堿蓬的生長(zhǎng)環(huán)境進(jìn)一步遭到破壞。

高分一號(hào)；翅堿蓬；景觀指數(shù)；遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

盤錦濕地是我國(guó)和亞洲最大的暖溫帶濱海濕地，地處松遼平原南部的遼河三角洲核心地帶（肖篤寧等, 2001），其間有大凌河、遼河和大遼河3條主要河流匯入渤海。遼河入海口地區(qū)的沿岸灘涂生長(zhǎng)著一種耐堿植物—翅堿蓬，每年四五月長(zhǎng)出地面，開(kāi)始為綠色，慢慢變紅，到了9月便形成濃烈的紅，鋪滿整個(gè)海灘，因此該地區(qū)也被稱為紅海灘。作為濱海濕地的典型植被，翅堿蓬Suaeda salsa不僅具有很大的旅游開(kāi)發(fā)價(jià)值，同時(shí)它還是改良土壤鹽堿化的優(yōu)勢(shì)物種，具有一定的經(jīng)濟(jì)價(jià)值（李建國(guó)扽,2006)；與此同時(shí)，還對(duì)濱海地區(qū)的碳循環(huán)具有巨大作用，具有維持濕地生態(tài)系統(tǒng)正常演替、防風(fēng)固堤等多種重要功能（傅新等,2012)。但最近十幾年來(lái)，隨著各種干擾因素的增加，紅海灘的翅堿蓬出現(xiàn)了嚴(yán)重的退化現(xiàn)象，特別是2001年以后，大面積的翅堿蓬死亡，使區(qū)域的旅游經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，濕地生態(tài)系統(tǒng)面臨著嚴(yán)重的威脅，保護(hù)濕地及其生物多樣性已刻不容緩（殷康前等,1998)。

由于濕地通常被水淹沒(méi)或有水覆蓋、難以進(jìn)入等原因，利用遙感技術(shù)對(duì)盤錦濕地動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)（解佳寧等,2010; Frohn et al,2012)，有助于更加合理地保護(hù)盤錦濕地。在濕地變化遙感監(jiān)測(cè)研究中，國(guó)內(nèi)應(yīng)用較廣的是基于MSS、TM/ETM、SPOT、MODIS衛(wèi)星等（張樹(shù)文等,2013;蔣衛(wèi)國(guó)等,2005;顧麗等,2010;武晉雯等,2010; 溫慶可等,2011)。隨著對(duì)地觀測(cè)技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，國(guó)產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星不僅在高空間分辨率和光譜分辨率上有很大發(fā)展，而且在時(shí)間分辨率上也能滿足短時(shí)間范圍內(nèi)濕地動(dòng)態(tài)變化檢測(cè)。高分1號(hào)衛(wèi)星（以下簡(jiǎn)稱“GF-1”)是國(guó)家高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專項(xiàng)天基系統(tǒng)中的首發(fā)星，其特點(diǎn)是增加了高分辨率多光譜相機(jī)，重復(fù)周期只有4 d，GF-1號(hào)衛(wèi)星實(shí)現(xiàn)了高空間分辨率和高時(shí)間分辨率的完美結(jié)合。與傳統(tǒng)的中、低空間分辨率的遙感影像相比，GF-1號(hào)衛(wèi)星影像空間信息更加豐富(陳利等,2015)，地物紋理、形狀和相鄰地物的關(guān)系等方面得到較好的反映(宋軍偉等,2016)；重訪周期短，對(duì)于因有云或其他因素影響影像質(zhì)量的情況下也有同時(shí)相的其他影像可以替代，能滿足盤錦濕地翅堿蓬動(dòng)態(tài)檢測(cè)對(duì)時(shí)間分辨率的要求。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig. 1 Location map of the study area

本次研究選擇自GF-1號(hào)衛(wèi)星發(fā)射至今，翅堿蓬物候期明顯的時(shí)期（2013年9月—2016年10月）為研究期，目的在于充分利用國(guó)產(chǎn)GF-1號(hào)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的優(yōu)勢(shì),提取不同年份盤錦濕地翅堿蓬的空間分布，結(jié)合景觀指數(shù)定量分析翅堿蓬的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，同時(shí)，綜合近10年的降水量、年平均氣溫等氣象資料以及人類活動(dòng)狀況等方面分析翅堿蓬退化消失的原因，為濕地發(fā)展和環(huán)境保護(hù)提供一定的理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

盤錦市位于遼寧省西南部，遼河三角洲的中心地帶，遼河沖積平原的最南端，轄2個(gè)區(qū)、2個(gè)縣，即雙臺(tái)子區(qū)、興隆臺(tái)區(qū)、盤山縣和大洼縣。盤錦地區(qū)分布最廣的是濕地，其中蘆葦、水稻占絕大部分。研究區(qū)選擇臨近海岸翅堿蓬生長(zhǎng)茂盛的區(qū)域作為研究區(qū)，其范圍為 121°40′～ 121°56′E，40°46′～41°57′N。覆蓋大洼縣和盤山縣的部分區(qū)域，位于渤海灣東北岸的遼河入海口，地面高程為2～4 m，最大高程為18.20 m(圖1)。

2 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)源選取及處理

GF-1號(hào)衛(wèi)星于2013年4月26日發(fā)射，配置了2臺(tái)2 m全色/8 m多光譜相機(jī)，4臺(tái)16 m多光譜寬幅相機(jī)，其中16 m空間分辨率的相機(jī)包含藍(lán)、綠、紅、近紅外4個(gè)波段信息。根據(jù)研究區(qū)內(nèi)秋季基本無(wú)降雨且又天氣晴朗無(wú)云，地面覆蓋類型處于相對(duì)穩(wěn)定階段的氣候特點(diǎn)，同時(shí)翅堿蓬每年9—11月變成棕紅色的物候特點(diǎn)，選取和收集了2013年9月、2014年10月、2015年10月和2016年10月4個(gè)時(shí)相的GF-1號(hào)衛(wèi)星16 m分辨率的多光譜遙感影像作為盤錦濕地動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)源。通過(guò)中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心官網(wǎng)公布的GF-1號(hào)衛(wèi)星絕對(duì)輻射定標(biāo)系數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)影像的絕對(duì)輻射定標(biāo)，將像元DN值轉(zhuǎn)化為輻射亮度；采用ENVI軟件FLAASH模塊對(duì)影像進(jìn)行大氣校正，有效地消除了大氣、光照等因素對(duì)地物反射的影響，還原了地物的地表反射率；以2013年GF-1號(hào)衛(wèi)星影像為基準(zhǔn)，對(duì)其他影像進(jìn)行幾何校正，經(jīng)檢驗(yàn)影像幾何糾正誤差在0.5個(gè)像元以內(nèi)。

此外還收集了研究區(qū)內(nèi)2006—2016年的平均氣溫、降水量數(shù)據(jù)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

2.2 空間信息提取

在預(yù)處理得到的影像上可以看出蘆葦、翅堿蓬、河流灘涂、人工養(yǎng)殖場(chǎng)等影像特征清晰，易于區(qū)分。根據(jù)研究區(qū)內(nèi)的地物類型特點(diǎn)和研究目的，將研究區(qū)的土地利用類型分為翅堿蓬、蘆葦、水稻、水體、河道灘涂、人工建筑（房屋及道路等）、人工養(yǎng)殖場(chǎng)（魚蝦池等）7個(gè)類別，其中河道灘涂包括河流河道、沿岸灘涂以及入海口淤積的泥沙，因其在影像上光譜相似，將其歸為一類進(jìn)行識(shí)別。對(duì)研究區(qū)內(nèi)的分類類別分別選取訓(xùn)練樣方，根據(jù)影像特征建立解譯標(biāo)志，利用監(jiān)督分類的方法，采用人機(jī)交互式解譯的方式，進(jìn)行不同地物的分類識(shí)別。不同年份的遙感信息提取結(jié)果可以得出研究區(qū)不同年份間的土地利用類型變化、濕地變遷等結(jié)果。

2.3 景觀指數(shù)的選取

20世紀(jì)80年代開(kāi)始，為了測(cè)定景觀格局對(duì)生態(tài)過(guò)程的影響，提出了景觀格局指數(shù)（Tischendorf,2001; 布仁倉(cāng)等, 2005）。景觀指數(shù)是景觀生態(tài)學(xué)最常用的定量化研究方法（陳文波等, 2002），能描述景觀格局及變化，揭示區(qū)域生態(tài)狀況及空間變化特征，建立景觀結(jié)構(gòu)與過(guò)程或現(xiàn)象的聯(lián)系，更好地解釋與理解景觀功能。本文初步選取斑塊類型面積（CA）、斑塊所占景觀面積比例（PLAND）、斑塊數(shù)（NP）、斑塊密度（PD）、最大斑塊占景觀面積比例（LPI）、香農(nóng)多樣性指數(shù)（SHDI）6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行濕地變化評(píng)價(jià)。其中，CA制約著以此類型斑塊作為聚居地的物種的豐度、數(shù)量、食物鏈及其次生種的繁殖等。PLAND是判斷景觀中優(yōu)勢(shì)景觀元素的依據(jù)之一。NP反映景觀的空間格局，常被用來(lái)描述整個(gè)景觀的異質(zhì)性，其值的大小與景觀的破碎度也有很好的正相關(guān)性，一般規(guī)律是NP大，破碎度高；NP小，破碎度低。PD指單位面積上的斑塊數(shù)量，景觀格局分析的基本指數(shù)，有利于不同大小景觀間的比較。LPI指某一斑塊類型中的最大斑塊占據(jù)整個(gè)景觀面積的比例，有助于確定景觀的優(yōu)勢(shì)類型等，其值的大小決定著景觀中的優(yōu)勢(shì)種、內(nèi)部種的豐度等生態(tài)特征。SHDI=0表明整個(gè)景觀僅由一個(gè)拼塊組成；SHDI增大，說(shuō)明拼塊類型增加或各拼塊類型在景觀中呈均衡化趨勢(shì)分布。

圖2 2013—2016年GF-1號(hào)衛(wèi)星影像土地利用分類圖Fig. 2 The land use classif i cation map of GF-1 satellite from 2013 to 2016

表1 2013—2016年盤錦濕地動(dòng)態(tài)變化Table 1 The comparison of Panjin wetland dynamic change in 2013-2016

3 結(jié)果與分析

3.1 濕地動(dòng)態(tài)變化和面積統(tǒng)計(jì)

綜合分析2013—2016年4個(gè)年份的空間分布，從圖2可以看出翅堿蓬群落主要分布在盤錦市大洼縣三角洲圍海大壩外的灘涂上，即雙臺(tái)河口東岸北起接官?gòu)d、南至二界溝攔海大壩的狹長(zhǎng)地帶，西岸鴛鴦溝、人工養(yǎng)殖場(chǎng)附近也有成片的翅堿蓬分布。利用混淆矩陣的分類精度檢驗(yàn)方法對(duì)4個(gè)年份的監(jiān)督分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，總體分類精度均不低于87%，Kappa系數(shù)平均為0.86，其中各類別的分類精度均達(dá)到80%以上。

圖3 盤錦濕地翅堿蓬不同區(qū)域動(dòng)態(tài)變化時(shí)空分布Fig. 3 Temporal and spatial distribution of dynamic changes in dif f erent regions of Panjin suaeda salsa

表2 翅堿蓬景觀生態(tài)學(xué)指數(shù)比較Table 2 The comparison of landscape ecologyindex of suaeda salsa

表1為2013—2016年研究區(qū)內(nèi)所有地物類型計(jì)算得到的斑塊類型面積（CA）和斑塊所占景觀面積比例（PLAN），可以定量分析翅堿蓬的消長(zhǎng)情況，可知：① 研究區(qū)內(nèi)主要的地物類型依次為河道灘涂、蘆葦、水稻、養(yǎng)殖場(chǎng)、水體、翅堿蓬和人工建筑；② 近4年的景觀類型面積中，翅堿蓬的面積除2014年的面積稍有增加外，萎縮態(tài)勢(shì)逐年加劇，尤其是2016年，翅堿蓬面積僅8.918 km2，已不足2013年22.807 km2的一半；③ 研究區(qū)內(nèi)的蘆葦沼澤、水稻、人工建筑的面積變化不大，約占研究區(qū)總體面積的40%，養(yǎng)殖場(chǎng)的面積在前3年基本保持不變，而2016年的面積減少11 km2，大部分轉(zhuǎn)變?yōu)樗w和河道灘涂。

3.2 翅堿蓬空間格局和景觀指數(shù)

從圖2來(lái)看，二界溝攔海大壩附近的翅堿蓬由2013年的連續(xù)成片分布，到2016年時(shí)已幾乎消失殆盡，接官?gòu)d以南的翅堿蓬也呈大面積的退化；河道的西岸，除鴛鴦溝附近的大片翅堿蓬仍然茂盛，其他區(qū)域尤其是養(yǎng)殖場(chǎng)附近的翅堿蓬退化非常嚴(yán)重。

盤錦濕地3個(gè)不同區(qū)域的翅堿蓬時(shí)空分布如圖3所示。其中圖3(a)、3(b)、3(c)、3(d)為2013—2016年區(qū)域1的翅堿蓬分布，圖3(e)、3(f)、3(g)、3(h)為2013—2016年區(qū)域2的翅堿蓬分布，圖 3(i)、3(j)、3(k)、3(l)為 2013—2016年區(qū)域3的翅堿蓬分布。

綜合圖1、圖2、圖3可以發(fā)現(xiàn)：在盤錦濕地翅堿蓬的識(shí)別過(guò)程中，利用GF-1號(hào)衛(wèi)星影像可以清晰地識(shí)別不同的地物類型，不僅可以識(shí)別大面積的翅堿蓬群落信息，也可以目視判讀細(xì)節(jié)信息，有效識(shí)別小范圍、零星分布的翅堿蓬植株。空間分辨率的提高，使得土地覆蓋類型的紋理特征明顯增強(qiáng)，圖斑邊界更加清晰；GF-1號(hào)衛(wèi)星只需4 d即可繞地球一圈，重訪周期短，可以獲取大量的影像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)在較短時(shí)間內(nèi)的連續(xù)監(jiān)測(cè)和較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的動(dòng)態(tài)觀測(cè)。GF-1號(hào)衛(wèi)星同時(shí)具有高空間分辨率和高時(shí)間分辨率這一優(yōu)勢(shì)，為濕地的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持。

2013—2016年，盤錦濕地翅堿蓬群落的景觀格局（圖3）及數(shù)量（表1、表2）發(fā)生了極大的變化。整個(gè)研究區(qū)內(nèi)的翅堿蓬群落面積由2013年的22.807 km2退化為2016年的8.918 km2，斑塊總數(shù)由792個(gè)增加到1 623個(gè)，翅堿蓬的斑塊密度由1.713上升至3.508，翅堿蓬面積的減少、斑塊數(shù)和斑塊密度的增加，說(shuō)明翅堿蓬呈明顯的萎縮退化趨勢(shì)，區(qū)域2的翅堿蓬幾乎消失殆盡，區(qū)域1、區(qū)域3的翅堿蓬也呈現(xiàn)大面積的退化。2013—2016年，最大斑塊占景觀面積的比例從2013年的0.878下降到2016年的0.3，說(shuō)明翅堿蓬逐漸失去在景觀中的優(yōu)勢(shì)地位，整個(gè)群落的生長(zhǎng)狀況變差。香農(nóng)多樣性指數(shù)從2013年的1.609增長(zhǎng)到1.637，后又減小到2016年的1.524，說(shuō)明盤錦濕地翅堿蓬景觀的破碎程度在不斷增大，隨著人類活動(dòng)干擾的日益加劇，景觀異質(zhì)性在逐漸增加，景觀趨向不穩(wěn)定。

3.3 變化因素分析

3.3.1 氣候因素 全球氣候變暖、區(qū)域降雨量減少以及農(nóng)業(yè)灌溉用水的持續(xù)增加導(dǎo)致盤錦紅海灘堿蓬出現(xiàn)大面積退化（徐玲玲等, 2009），根據(jù)研究區(qū)內(nèi)氣象站點(diǎn)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)，可以統(tǒng)計(jì)出年降水量和年平均氣溫，如圖4所示。

圖4 2006—2016年研究區(qū)的年平均氣溫和年降水量變化Fig. 4 Annual average temperature and annual precipitation change in the study area from 2006 to 2016

從圖4可以看出：① 近10年來(lái)，盤錦地區(qū)年平均氣溫呈上升趨勢(shì)，平均每年的上升幅度為0.0394℃，尤其是2012年以后，氣溫上升更加明顯；② 2006—2016年年平均降水量為629.2 mm，除2010、2012年出現(xiàn)明顯高于平均值的情況外，其他年份的降水量均低于平均水平或與年平均降水量持平，2013—2015年連續(xù)3年的年降水量均低于平均值。

綜合氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)可以看出，2013—2015年，研究區(qū)氣溫升高，降水減少，雖然2016年氣溫有所下降、降水增多，但依然不能滿足濕地水量的補(bǔ)給。與此同時(shí)，降水的減少造成了河流上游淡水資源減少，海水鹽度升高，加快灘涂土壤鹽分的積累，使得土壤鹽度超標(biāo)，從而導(dǎo)致翅堿蓬枯萎甚至死亡。

3.3.2 人為因素 近年來(lái)人為干擾活動(dòng)越來(lái)越劇烈，大量天然水域、灘涂逐漸被開(kāi)墾為經(jīng)濟(jì)效益較大的人工濕地—水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)和水稻田，天然濕地面積不斷減少。攔海大壩的修建、高速公路的興建、石油鉆井的增多等直接蠶食著寶貴的天然濕地，致使沼澤濕地面積不斷縮小。這不僅對(duì)翅堿蓬的質(zhì)量和面積造成很大影響，而且由此導(dǎo)致的濕地破碎化也會(huì)對(duì)濕地內(nèi)動(dòng)植物的生存造成極大的破壞。

4 結(jié)論

本文以連續(xù)4年的GF-1號(hào)衛(wèi)星遙感影像為數(shù)據(jù)源，對(duì)盤錦濕地的翅堿蓬群落進(jìn)行動(dòng)態(tài)變化檢測(cè)，并對(duì)其變化原因進(jìn)行分析，可以得出如下結(jié)論：

（1）GF-1號(hào)衛(wèi)星遙感影像可以清楚地表達(dá)地物目標(biāo)的紋理特征及細(xì)節(jié)變化信息，地物邊緣及線性地物也更加清晰，為有效地地物識(shí)別分析提供了條件和基礎(chǔ)，利用GF-1遙感影像對(duì)盤錦濕地進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，可以快速實(shí)現(xiàn)大面積濕地的遙感信息提取，使遙感技術(shù)在濕地研究的有效性大大提高，定量提取和分析濕地信息的能力大大增強(qiáng)。

（2）根據(jù)景觀指數(shù)可知，2016年翅堿蓬的面積為8.918 km2，不足2013年的一半，翅堿蓬群落的斑塊數(shù)、斑塊密度增加，斑塊面積、最大斑塊占景觀面積比例呈下降趨勢(shì)，說(shuō)明盤錦濕地翅堿蓬景觀的破碎程度隨時(shí)間的變化在不斷增大，景觀異質(zhì)性在逐漸增加，景觀趨向不穩(wěn)定。

（3）近10年的氣象數(shù)據(jù)總體呈氣溫升高、降雨量減少的態(tài)勢(shì)，濕地開(kāi)墾、石油開(kāi)發(fā)等各種人為干擾活動(dòng)頻繁，導(dǎo)致翅堿蓬的生長(zhǎng)環(huán)境遭到破壞，紅海灘景觀退化嚴(yán)重，生態(tài)系統(tǒng)遭受破壞。

為保護(hù)自然資源和生態(tài)環(huán)境，盤錦市于2015年開(kāi)展“退養(yǎng)還灘”濕地修復(fù)工程，收回位于雙臺(tái)子河自然保護(hù)區(qū)實(shí)驗(yàn)區(qū)和緩沖區(qū)及保護(hù)區(qū)南側(cè)的圍海養(yǎng)殖灘涂，種植蘆葦和堿蓬草，將魚蝦池恢復(fù)為堿蓬濕地和蘆葦沼澤濕地。從圖2可以看出2016年的部分養(yǎng)殖場(chǎng)已經(jīng)完成拆除工作，逐步恢復(fù)為灘涂，但并不意味著翅堿蓬的生存環(huán)境得到改善，群落得到恢復(fù)。由于濕地資源的不合理利用，盤錦濕地環(huán)境已十分脆弱，保護(hù)濕地生態(tài)環(huán)境是一項(xiàng)迫在眉睫且長(zhǎng)期堅(jiān)持的工程。

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An Analysis of Dynamic Monitoring and Landscape Pattern Change of Suaeda salsa Wetlands in Panjin Using Remote Sensing Technology

HAO Xiang-Lei DENG Lei*HE Ying
(College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048)

Suaeda salsa, a typical coastal wetland vegetation, plays a very signif i cant role in environmental regulation and ecological balance. Recently, the phenomenon of serious degradation has caused a wide attention of the public. To analyze the spatial distribution characteristics of suaeda salsa, GF-1 satellite imager from 2013 to 2016 was selected due to its high spatial resolution and high temporal resolution. Combined with landscape indices, this paper quantitatively analyzes its dynamic change process. At the same time, according to the precipitation, temperature factors and human activities in recent ten years, various factors responsible for its changes have been analyzed. The results showed that: (1) the area of suaeda salsa was signif i cantly reduced from 2013 to 2016, and it was less than 9 km2in 2016. Furthermore, the number of patches increased, which meant serious fragmentation and shrinking trend; (2) with the upward trend in average temperatures and downward trend in rainfall, in recent ten years, the living condition of Suaeda salsa was changed. Additionally, the frequent human activities have exacerbated destruction of the growing condition of the Suaeda salsa.

GF-1; Suaeda salsa; Landscape index; Remote sensing dynamic monitoring

10.3969/j.issn.1673-3290.2017.04.08

2017-07-19

郝向磊（1988—），女，河北唐山人，碩士研究生，研究方向：GIS與遙感。E-mail:578377773@qq.com

*通訊作者：鄧?yán)冢?976—），男，山東煙臺(tái)人，副教授，博士，研究方向：無(wú)人機(jī)遙感。E-mail: edenglei@qq.com