湿地是宝贵而敏感的生态系统，在全球变暖的背景下，监测其长期动态变化以实现可持续管理势在必行。然而，湿地和水体的变化速度和驱动力可能并不一致，这给湿地的时空异质性管理带来了困难。本文以黄河源区湿地为研究对象，利用Landsat 5/7/8数据集和Random Forest监督分类方法，改进了基于欧氏距离（ED）和陆地地表水指数（LSWI）的决策树样本迁移方法，并成功生成了1986 - 2022年的湿地地图。平均样本迁移率为89.21%，平均整体准确率为95.49%。利用300×300 m网格中沼泽和水的比例提取湿地景观的组成，并通过聚集度指数（COHESION）量化湿地景观格局。
结果表明：黄河源区湿地面积比1986年减少2031 km2，减少12.98%，水域面积比1986年增加31.24% (710 km2)。在空间上，10.96%的草本沼泽呈现显著(P < 0.05)呈下降趋势，主要转变为草地为主(86%)，其次为不透水(10%)。6.69%的水体呈现显著(P < 0.05)呈上升趋势，主要来源于不透水(82%)和草本沼泽(12%)的转化。近年来，水体的连通性逐渐回升。统计分析结果表明，放牧活动对草本沼泽退化的影响大于气候变化，而水体面积扩张与温度升高有关。研究结果为气候变化和人类活动对湿地景观组成和配置的时空差异影响提供了依据，证明了改进的样本迁移方法在长期湿地制图中是可行、稳健和有效的。
 

时间序列；景观指数；样本迁移；Google Earth Engine ；放牧活动