基于遙感的山地景觀健康診斷及格局演變研究——以新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧為例

韓 鑫,胡江玲,劉傳勝,王心源

1 新疆師范大學地理科學與旅游學院, 烏魯木齊 830054 2 新疆師范大學人文社會科學重點研究基地絲綢之路經濟帶城市發展研究中心, 烏魯木齊 830054 3 新疆環境保護科學研究院, 烏魯木齊 830011 4 新疆環境污染監控與風險預警重點實驗室, 烏魯木齊 830011 5 新疆清潔生產工程技術研究中心, 烏魯木齊 830011 6 中國科學院空天信息創新研究院,北京 100094 7 聯合國教科文組織國際自然與文化遺產空間技術中心,北京 100094

景觀系統健康是近年來生態系統管理領域的研究熱點[1],是實現人類社會經濟可持續發展的根本保證[2],其為區域環境管理提供新思路和新方法[3- 4]。近年來景觀生態系統健康以實證研究為主,聚焦于濕地海岸[5- 6]、城市[7- 8]、草原[9]、河流[10- 11]以及森林[12- 13]的健康評價,其研究方法較多通過建立、改進或套用評價指標體系,部分研究再借助于軟件技術手段進行。當前通過遙感技術綜合調查數據[14]、PSR模型[15]、城市化因素[16]以及景觀自然演替[17]等實現生態系統健康評估的研究應用也較為常見。景觀健康診斷是在時間長河中對景觀狀態變化的客觀診斷,只有運用比較的觀點才會有相對的健康與不健康[18],目前景觀健康診斷的研究還處在發展上升階段,其前沿性研究是將景觀生態健康概念與其它生態學理論以及RS與GIS等技術來相結合診斷景觀系統健康[19- 20],但診斷指標體系和診斷模型的構建是其研究的關鍵[21],同時在實際應用中存在指標體系過于龐雜、診斷模型可操作性較差等問題[22- 24],而且大都未能明確研究區域內景觀健康問題突出的地點,只是通過簡潔的數值來進行評價,也基本上忽略了對評價結果的驗證。針對以上關于指標復雜、操作困難、結果不明以及驗證不足的問題,以干旱區山地區域景觀為例,將RS與GIS方法與景觀生態學理論相結合,探索一套關于景觀健康診斷的新方法、新模式,為區域生態系統保護提供數據基礎與方法依據。

本文以新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域為研究區(包括核心區與緩沖區),基于多源遙感影像,通過監督分類、景觀格局指數計算,以景觀生態學等理論為基礎,充分考慮研究區景觀空間格局對山地類自然遺產地生態系統健康的影響,運用區域網格分析方法構建評價單元,根據研究區生態系統特點,構建景觀健康診斷指標體系,并采用GIS和RS技術,對研究區1977—2017年間景觀健康狀態進行時空動態診斷,進一步豐富新疆天山自然遺產地關于景觀生態方向的研究,為區域景觀系統健康診斷提供一種新方法、新思路,為喀拉峻-庫爾德寧區域旅游資源合理開發利用和景觀資源可持續發展管理提供基礎數據依據和科學技術支撐,助力于我國自然遺產地保護與管理事業高效平穩的進行,進而支撐區域生態環境監督管理、推動優化國土空間開發布局、有針對性地實施生態保護修復工程、維護國家和區域生態安全、為建設美麗中國貢獻力量。

1 研究區概況

2013年第37屆世界遺產大會在柬埔寨金邊成功舉辦,根據遺產遴選標準(7)和(9),我國新疆天山包括喀拉峻-庫爾德寧區域(伊犁哈薩克自治州)在內的4個片區以“新疆天山”命名成功申請為世界自然遺產。喀拉峻-庫爾德寧片區位于新疆伊犁哈薩克自治州鞏留縣南部與特克斯縣東部地區,自然遺產地核心區面積為1138.88km2,緩沖區面積為893.99km2。該區域被譽為是新疆天山生物多樣性最豐富區域[25],是天山針葉林和天山山地草原草甸最典型代表；是全球雪嶺云杉和中亞野果林的最佳生境區與起源地,并擁有完整的垂直自然景觀帶,是眾多第三紀殘遺物種的避難所,號稱歐亞大陸腹地野生生物物種“天然基因庫”[26],擁有天山美學價值最高的景觀資源,代表了新疆天山獨特的美學價值,具備世界級的美學價值和生物生態學價值[27]；是溫帶干旱區山地綜合自然景觀美的最突出代表。研究區位置圖(圖1)：

2 研究數據與方法

2.1 數據來源與處理

2.1.1數據來源

(1)遙感數據

遙感數據來源于美國地質勘查局網站(https://www.usgs.gov/),在影像選取中考慮(1)研究區內最好無云干擾；(2)成像時間較為接近；(3)不同時期影像時間序列具有可對比性。選取了MSS、TM、OLI、Sentinel-2類型的5景影像,影像具體情況表1所示。

表1 遙感影像原始數據

(2)圖件數據

新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域緩沖區(.shp)和核心區(.shp)來源于中國科學院新疆生態地理研究所。

圖2 2018年新疆天山自然遺產地無人機飛行區域位置圖Fig.2 Location map of UAV Flight Area in Xinjiang Tianshan natural heritage site in 2018

(3)野外實測數據

2017年7月前往研究區深入了解生物多樣性和自然景觀垂直帶分布情況,2018年7月使用無人機完成正攝飛行17架次,飛行點位圖2所示。

航測重疊度設置中航向和旁向重疊率為80%和70%,正射影像云臺俯仰角為90°,飛行高度視實際情況來設定,一般空曠地點,高度為80—100m。

2.1.2數據處理

(1)遙感影像預處理

通過對獲取的影像數據進行拼接、大氣校正、輻射校正、影像重采樣以及裁剪等預處理,形成適合開展分類解譯的數據。研究區景觀類型分為：冰雪、苔原、針葉林、針闊混交林、高覆蓋度草地、中覆蓋度草地、低覆蓋度草地、水體、裸地；關于景觀分類體系的建立、精度驗證、景觀指數的計算、景觀格局演變及其生態健康狀態的初步評價等成果不再贅述[28]；本研究中景觀分類結果(圖3)是景觀健康診斷體系中各指標計算的基礎數據。

圖3 1977—2017年研究區景觀分類圖[28]Fig.3 Landscape classification map of the study area from 1977 to 2017

(2)無人機數據處理

無人機數據處理流程如下：

1)導入經過整理后的某一飛行區域相片到PhotoScan軟件中。

2)“對齊照片”,該軟件根據航片的位置、海拔以及相似程度等信息將照片自動進行排列,其中精度選擇根據區域照片數量和電腦處理能力,設置為高或中。

3)“建立密集點云”,其中質量等級的選擇與之前“對齊照片”一致。

4)“生成網格”,這一模塊中表面模型應該選擇“任意”,源數據這一選項要選取“密集點云”,面數根據成像結果的質量進行設置。

5)“生成紋理”,到達這一步驟時映射模式應該選“正射影像”,混合模式應該選“鑲嵌”(默認),紋理大小要設為“4096”。

6)“生成正射影像”,該步驟中投影要設為“WGS 84”,完成后進行相片導出。

2.2 研究方法

為科學、準確地反應研究區復雜的景觀健康狀況,基于景觀分類結果,依據科學性、綜合性、系統性、可比性、實用性及可行性原則,結合自然遺產地突出普遍價值(OUV, Outstanding universal value)以及研究區景觀格局指數,學習借鑒前人的相關研究,構建景觀健康診斷體系。

2.2.1景觀健康診斷概念模型與診斷體系構建

從景觀生態學角度出發,基于遙感影像和研究區景觀時空格局指數,參考陸麗珍[29]基于土地利用空間格局,構建的適用于舟山島生態系統健康診斷的“活力-組織結構-恢復力-生態系統服務功能”評價指標體系,遵循科學性、可持續性、系統性、代表性、數據可獲取性、普適性、獨特性原則[30],充分考慮目前區域景觀和旅游開發現狀、景觀格局動態演變過程、遺產地OUV在景觀演變中受到威脅的因素、景觀資源在區域開發規劃過程中承受的壓力,結合景觀健康、生態系統健康、生態安全度等研究中的評價體系,圍繞景觀受脅迫程度、景觀內部與景觀相互間的活力狀況、突出普遍價值多樣性、受干擾后景觀恢復能力、景觀可提供的社會服務價值五個方面選取景觀健康診斷指標,構建景觀健康診斷概念模型(圖4)與體系(表2),其中景觀脅迫度是反映景觀受到威脅程度；景觀活力是指景觀內部活動狀況；景觀多樣性表現區域OUV的保持狀態；景觀恢復力是指景觀系統受到擾動后；景觀服務價值是指各景觀對人類社會所提供的物質和生存環境的服務性能。

圖4 新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域景觀健康診斷概念模型Fig.4 Xinjiang Tianshan natural heritage site Karajun-Kurdening landscape health diagnosis conceptual model

2.2.2景觀健康診斷方法

景觀系統健康狀態綜合指數SHI：

SHIi=KLSDk×(1-LSDi)+KLVk×LVi+KLDk×LDi+KLRFk×LRFi+KLSVk×LSVi

(1)

式中,SHIi為i區域景觀健康狀態綜合指數；LSDi表示i區域景觀的景觀脅迫度值,LVi表示i區域景觀的景觀活力值,LDi表示i區域景觀的景觀多樣性值,LRFi表示i區域景觀的景觀恢復力值,LSVi表示i區域景觀的景觀服務價值數；KLSDk表示k年LSD的權重,KLVK表示k年LV的權重,KLDk表示k年LD的權重KLRFk表示k年LRF的權重,KLSVk表示k年LSV的權重。

表2 新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域景觀健康診斷指標表

(1)景觀健康診斷指標算法

脅迫度(LSD)：用裸地用景觀破碎度和景觀分離度[31]來表示。

景觀破碎度指數：

(2)

其中Ai表示i區域景觀破碎度；Aji表示i區域內景觀j的破碎度；Ni表示i區域內景觀類型數總和；Nji表示區域i內景觀j的總斑塊數；Sji表示區域i內景觀j的總面積。

景觀分離度指數：

(3)

其中,Bi表示i區域景觀分離度；Si表示i區域面積；Sij表示區域i內景觀j的總面積。

景觀活力(LV)：通過植被指數、景觀聚集度[32]、景觀結合度[33]表示。

植被指數：

(4)

其中,Ci表示區域i內植被指數；NDVIji表示區域i內j景觀植被指數；Ni表示區域i內景觀類型數。

景觀聚集度指數：

(5)

其中,Di表示i區域景觀聚集度指數；Sij表示區域i內景觀j的總面積；S表示研究區總面積,AI表示整體研究區景觀聚集度指數。

景觀結合度指數：

(6)

其中,Di表示i區域景觀結合度指數；Sij表示區域i內景觀j的總面積；S表示研究區總面積,CHOESION表示整體研究區景觀結合度指數。

景觀多樣性(LD)：選擇Shannon多樣性、Shannon均勻度[34]、景觀豐富度[35]指數表征景觀組織結構。

Shannon多樣性指數：

(7)

其中,Fi表示i區域景觀結合度指數；Sij表示區域i內景觀j的總面積；S表示研究區總面積,SHDI表示整體研究區景觀結合度指數。

Shannon均勻度指數：

(8)

其中,Gi表示i區域景觀Shannon均勻度指數；Fi表示區域i內景觀Shannon多樣性指數；mi表示i區域斑塊類型數量。

景觀豐富度指數：

(9)

其中,Hi表示i區域景觀豐富度指數；Ni表示i區域景觀類型數；Si表示i區域面積。

景觀恢復力(LRF)：根據不同景觀類型對整體景觀系統恢復的貢獻和作用,考慮研究區位于我國伊犁河谷地帶,氣候溫和濕潤與我國西部干旱區氣候的差異性,因此選擇參考劉明華[36]等的研究,構建適用于本研究區的各類型景觀恢復力值(表3)。

表3 新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域各類型景觀恢復力賦值

景觀恢復力計算公式為:

(10)

式中,R為生態系統總恢復力；Ai為第i種地類面積；Ri為第i種地類的恢復力系數,A為研究區總面積。

景觀服務價值(LSV)：是指景觀系統能夠為人類社會提供物質和生存環境的能力[37]。基于高亞鳴[38]等人的研究,通過計算伊犁河谷地區2001—2012年生態服務價值平均值與景觀類型平均值商值,來代表研究區單位面積景觀服務價值。其中水體服務價值較高是由其面積較小導致,同時也與我國西北干旱區實際相符(表4)。

表4 新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域景觀服務價值

景觀服務價值指數：

(11)

其中Ji表示i區域景觀服務價值指數；Sij表示i區域j景觀面積；Wj表示j景觀服務價值。

(2)指標權重確定與量綱統一

影響新疆天山自然遺產地景觀健康狀況的指標較多,且關系復雜,為確保權重系數的客觀性、公正性和科學性,運用變異系數賦權法確定權重。用Vi表示指標Ci的變異系數,指標Ci的權重系數公式如下[39],指標權重系數表5。

(12)

量綱統一通過極值歸一化方法實現：

(13)

式中,Pi為標準化后i指標值；max(Xi)為i指標最大值,min(Xi)為i指標最小值。

(3)景觀健康診斷等級劃分

景觀健康診斷等級的劃分參考陸麗珍關于舟山島生態系統健康評價的等級劃分進行,景觀健康診斷等級表6所示。

2.2.3區域景觀格網化診斷

為了對研究區內每一處景觀健康狀況進行診斷,采用格網化處理[40- 42],在研究區內生成大小、面積一致的網格(研究區邊緣部分除外),對每一個網格內的景觀健康狀態進行診斷,最后以各網格景觀健康診斷值為基礎,通過ArcGIS中插值分析[43- 44],做出研究區景觀健康診斷結果圖,使同一年內研究區內每一處景觀都將能夠被評價到。

(1)診斷單元

將研究區范圍等間距3km×3km網格化,生成273個網格作為本次研究的診斷單元。網格化依據：1)本研究的影像像元大小為30m×30m,網格化要為其倍數,易于分割與比較。2)考慮到如果劃分太小,每一網格將景觀分割過于破碎,將會影響到診斷的準確性。3)經過多次實驗認為3km×3km網格大小較為合適比較與數據處理。研究區網格化圖5所示,網格編號從左下至右上由1至273依次編號。

表5 新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域景觀健康診斷指標權重表

表6 新疆天山自然遺產地景觀健康診斷等級劃分表

圖5 研究區網格化圖Fig.5 Sketch map of Gridding of study area

(2)ArcGIS空間插值

以網格中心點代表整個網格景觀健康狀態,將各網格景觀健康診斷賦值于網格中心點,在整個研究區進行反距離權重插值方法進行空間插值分析。

3 結果與分析

3.1 不同區域景觀健康診斷

(1)不同景觀健康狀況評估

基于研究區1977、1990、1997、2013、2017年景觀類型變化情況(表7),結合景觀格局指數和目前已有研究成果,分析評估研究區不同景觀健康狀況。

表7 1977—2017年新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域景觀類型變化情況表

由表7可以看出：1977—2017年研究區主要景觀為針葉林及各類草地(高、中、低覆蓋度草地),其面積之和分別占5個時段研究區面積的70.51%、76.64%、71.24%、74.89%、73.58%。結合已有景觀格局指數分析不同景觀生態健康狀況[24]：針葉林景觀各年占有率變化起伏小,1977—2017年面積增加37.16%,變化率為12%,景觀健康狀態為健康；針闊混交林占有率降低,40年間變化率為-76.89%,景觀健康狀態堪憂；草地類景觀是研究區的主體景觀,40年間各類型草地占有率變化幅度相對穩定,景觀狀態健康穩定,說明研究區山地草原草甸景觀是最典型的代表；冰雪、水體景觀總體占有率較低,但水資源類型景觀是西北干旱區各景觀類型存在的基礎,而且研究區冰雪、水體景觀所見程度較大,尤其冰雪景觀變化率為-84.49%,全球大環境變化也對景觀健康狀態造成影響；裸地景觀占有率呈現持續擴張態勢,變化率高達62.54%,裸地面積不斷擴張或將導致研究區內植被覆蓋程度、整體景觀抗干擾度以及自我恢復能力降低。

(2)不同時期景觀健康診斷均值分析

先通過影像分類和指數計算分析,根據景觀健康診斷體系,計算不同時期各網格區的景觀健康診斷值,其結果非常龐大,而且不同時期各區域景觀健康診斷值對比較難,因此通過計算不同年份各網格區景觀健康診斷的均值,來實現對景觀健康狀況的診斷,表8所示：

表8 1977—2017年新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域景觀健康診斷結果

由表8可以看出各研究時段內景觀健康診斷值由高到低排列為：1990年景觀健康診斷值最高為0.56,2017年景觀健康診斷值為0.52,2013年景觀健康診斷值為0.48,1997年景觀健康診斷值為0.41,1977年景觀健康診斷值最低為0.33；1977至1990年研究區景觀健康狀態明顯升高,1990至1997年間研究區景觀健康狀態降低,1997至2017年間研究區景觀健康狀態持續升高；景觀健康等級方面：1977年景觀健康狀況較差,1990、1997、2013、2017年景觀健康狀況均為一般。

3.2 景觀健康診斷空間插值分析

從不同區域景觀健康診斷結果可以看出,最終結果太過于簡潔與概括,只用一個數值來表達某一年整個研究區的景觀健康狀況,無法看出研究區內部景觀健康狀況在空間上的分布與變化情況,因此,以273個網格中心點來代替網格區域,并將景觀健康診斷值賦值于中心點之上,再通過ArcGIS空間插值方法對研究區景觀健康狀況進行計算與處理,得到能夠從時間與空間上反應景觀健康狀況診斷結果圖(圖6所示)。同時根據景觀健康診斷等級劃分,對273個網格景觀健康診斷值進行統計分析(表9),從數據上進一步精確反應區域景觀健康格局演變狀況以及各類健康等級占比。

表9 1977—2017年研究區各網格區景觀健康診斷值等級劃分表(%)

圖6 新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域1977—2017年景觀健康診斷結果圖Fig.6 Results of landscape health diagnosis by Xinjiang Tianshan natural heritage site Karajun-Kurdening in 1977—2017 years

由圖6和表9得出：研究區1977年間90.11%的區域景觀健康狀態為較差,中北部零星出現8.8%的區域為一般健康,并非區域內所有景觀健康均為較差。1990年間54.21%的區域健康等級為一般,廣泛分布于研究區中部、東南部以及西部部分區域；32.97%的區域景觀健康程度為較好,主要分布在研究區東北、中偏西部分區域,以及西南少部分區域；還有4.4%、7.69%、0.73%的區域景觀健康等級分別為良好、較差和極差,說明整體呈現一般與較好的區域內還存在較差與極差的景觀。1997年間45.79%的區域景觀健康狀態為一般,且主要分布于研究區北部；49.45%的區域景觀健康等級為較差,主要分布于南部區域；3.3%的區域景觀健康較好且零星出現在健康狀況一般的區域中；南部也存在一般健康的區域。2013年間53.11%的區域景觀健康狀況為一般且分布廣泛；29.3%的區域景觀健康狀況較差,主要分布于研究區中偏南部高山地帶；13.56%區域景觀健康狀況為較好,主要在北部區域,且部分較好的區域內部共出現3.3%景觀健康狀況為良好的區域。2017年間景觀健康狀況一般的區域占總面積的53.11%,分布也與2013年類似；24.54%的區域景觀健康等級為較好,主要分布于中偏西和東北部分區域；17.95%區域景觀健康程度較差,主要出現在南部、西北部。綜合1977—2017年來看,極差這一景觀健康等級出現的區域個數較為穩定,占比最少且分布較為分散；較差的等級在1977年占比最多,其次是在1997年,而且自1997年以后較差的占比逐漸呈現下降趨勢,同時發現較差的區域主要是分布在研究區的南部與中偏南部的高山地區；景觀健康為一般的占比除了1977年以外其余年相對保持平穩且占比基本超過50%,1990、2013、2017年分布較為廣泛；景觀健康等級較好的區域在1990年占比最高為32.97%,1997—2017年間較好的區域占比也在逐年增加；景觀等級為良好的區域個數較少且分布較為分散與極差等級相似。

3.3 無人機正射影像驗證診斷結果

通過計算獲得的景觀健康診斷結果,應當對其準確性通過一定的方法或數據進行驗證,2018年7月8日至17日對研究區典型區域進行無人機航空攝影測量,經過處理得到了正射影像。無人機正射影像數據分辨率為厘米級,正射影像中能夠清楚的識別地物,利用其對景觀健康診斷結果進行驗證分析比較合適。將正射影像與景觀健康診斷結果進行疊加圖7：

圖7 新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域景觀健康診斷結果正射影像驗證圖Fig.7 Landscape health diagnosis results orthophoto verification chart by Xinjiang Tianshan natural heritage site Karajun-Kurdening

通過將2017年景觀健康診斷結果與無人機正射影像疊加后可以看出：2018年7月10日4#點位置無人機正射影像區域景觀健康狀態為較好外,其余獲取的無人機正射影像區域景觀健康均為一般。使用正射影像與景觀健康結果圖疊加,清楚的看出無人機航拍區域的地物景觀,能夠較直觀的對景觀健康結果進行驗證,證明了本研究的景觀健康診斷結果基本符合實際情況,能夠代表當時的景觀健康水平,進而說明構建的景觀健康診斷體系具有一定的科學與實際意義。

4 結論與討論

在景觀數據的基礎上,結合其他相關指標與前人研究成果,構建適合新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域景觀健康診斷指標體系,從表征自然遺產地突出普遍價值和景觀受干擾因素等方面選取10個診斷指標,利用變異系數法確定各時期指標權重,運用景觀指數法計算新疆天山自然遺產地喀拉峻-庫爾德寧區域的景觀健康值,并結合景觀健康診斷等級分析研究區的景觀健康狀況,得出如下結論：

(1)針葉林、草地類景觀為研究區主體景觀類型,40年來景觀格局變化狀況相對保持穩定,景觀健康程度為健康；冰雪、水體、針闊混交林三類景觀縮減嚴重,景觀健康狀況堪憂；裸地景觀呈現持續擴張態勢。

(2)研究區1977年景觀健康等級為較差且診斷值最低,1990年診斷值最高,1990、1997、2013、2017年景觀健康等級均為一般,1997至2017年間景觀健康診斷值持續升高。

(3)研究區1977年90%以上區域景觀健康等級為較差；1990、2013、2017年超過50%區域景觀健康等級為較好； 2017年景觀健康等級為一般與較好的區域面積幾乎持平；1997—2017年間景觀健康等級為良好的區域面積逐年增加,同時較差面積逐年減少；綜合1977—2017這40年來看,整體研究區北部區域景觀健康狀況要比南部好。

(4)通過實證研究結果說明建立的景觀健康診斷模型可操作性強,指標具有代表性,區域網格化與插值分析方法能夠全面真實的反應出研究區內景觀健康狀況,最后再結合無人機影像對診斷結果進行驗證,進一步體現了整套景觀健康診斷過程的科學性與嚴謹性。

隨著保護區與遺產地的建立,有針對性的保護措施維持了研究區主體景觀健康狀態,但針闊混交林受人類活動影響強烈,景觀受破壞程度大,恢復保護效果不明顯。水資源類景觀受到全球大氣候變化的影響顯著,隨著全球變暖的日益加劇面積逐漸減少,進而導致了裸地面積的不斷增加,如果開發利用資源不當等人類活動影響加大,今后裸地的擴張或將成為影響整體生態系統健康的重要因素。研究區景觀健康診斷值大小與主體景觀面積占比有密切關系,1990年景觀健康診斷值最大,同時主體景觀面積在研究時段內占比也最大,因此研究區內對于主體景觀的保護力度不能夠松懈。通過將研究區網格化以及插值分析,能夠在大面積呈現一種景觀健康等級的區域中明確看出面積很小的其他景觀健康等級區域,例如1990年研究區景觀健康診斷值等級為一般,但其內部還有32.97%區域為較好,良好、較差和極差部分也有零散,從整體來看可將占比較少的區域忽略,但如果從保護生態環境典型區的角度來看較差和極差的區域才是需要進行重點保護的典型區域。人類活動也是影響區域健康狀況的重要因素,1983年西天山自然保護區建立,2013年新疆天山申遺成功,保護區管理部門的設立對區域景觀健康具有積極作用,這也是研究區1997年的景觀健康比1990年差很多, 一直到2013年以后均呈現好轉趨勢的原因。最后要說明遙感影像的質量以及景觀分類的精度是診斷結果準確程度的基礎與根本,研究區1977年獲取的影像傳感器為MSS,其分辨率僅為78 m,這或許是導致90%以上區域景觀健康等級為一般的原因,早年間科技水平有限,但今后通過無人機來進行精細化景觀健康診斷將是重要的研究方向與技術。