基于遥感生态指数的鄂州市生态环境质量评估

以Landsat7/Landsat8卫星数据为基础,利用遥感生态指数模型(RSEI)对鄂州市2013年、2015年和2018年生态环境质量做出评价.该指数模型根据湿度指标(WET)、绿度指标(NDVI)、热度指标(LST)以及干度指标(NDBSI)等4个指标进行构建.在ENVI软件的支持下对遥感影像数据进行处理,分别求出4个指标因子,再通过主成分分析得到遥感生态指数RSEI结果,结合各指标因子进行评价及综合对比分析,制作专题图和表格对分析结果进行可视化显示.结果表明,鄂州市2015年生态指数平均值较2013年生态指数平均值提升0. 06,但随着城市化扩张的加剧,鄂州市2018年生态指数较2015年下降0. 10,生态环境质量变差,且较2013年下降0. 04.     

基于遥感生态指数的赣江新区生态质量评价

随着生态文明建设的不断推进,城市发展面临更高的生态要求,全面、客观、快速、准确的评估区域生态质量成为当前生态研究重点。从绿度、湿度、热度和干度方面选取归一化植被指数(NDVI)、湿度指标(Wet)、地表温度(LST)、归一化建筑-裸土指数(NDSI)4个分量指标,运用主成分分析法集成分量指标,利用遥感生态指数(RSEI)对2007—2017年赣江新区生态质量进行评价,并通过空间分析方法探究空间格局演化特征。结果表明,赣江新区RSEI均值由2007年的0.74增加到2017年的0.76,整体生态质量水平较高;赣江新区大多数区域的RSEI等级由差、中等变为良,其中南昌经济技术开发区变化占比最高(52.77%);与2007年相比,赣江新区2017年的生态质量空间分布整体变化少、北方向和西南方向等局部变化明显。基于RSEI的生态评价可快速监测与评价区域生态质量,为其生态规划和经济发展决策提供参考。     

基于生态遥感指数的拉林公路生态变化

针对青藏高原公路与生态环境的冲突和协调问题,以拉林公路为例,基于MODIS系列数据,提取与生态有关的植被覆盖度、叶面积指数、总初级生产力、陆地地表温度和湿度5项指标,利用主成分分析法构建遥感生态综合指数,通过卫星数据对拉林公路地区修建期间(2012—2019年)近8年的生态状况变化进行宏观综合分析.结果表明:①拉林公路...     

河北武安国家森林公园生态环境质量评价及驱动因子分析

为了解河北武安国家森林公园的生态环境质量变化及驱动因子,选择2005年、2013年和2021年3期遥感数据对研究区的土地利用变化及生态环境质量进行评价.此外,讨论了园内2021年POI密度的空间分布,并在2021年遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI)的基础上,采用地理探测器模型分析园内高程、坡度、坡向、人口密度、POI密度、绿度、湿度、干度、热度对RSEI值的影响程度,并进一步探究相关驱动因子对RSEI模型中4项指标的影响程度.结果表明：1)2005—2013年,区域内生态环境质量出现“两级化”趋势,2013—2021年,西南区域的环境质量大幅提升,但生态质量较好的区域(主要位于自然保护区内)占比大幅下降;2)旅游开发较好的景区POI密度最高,旅游环线及重点乡镇的POI密度次之;3)绿度、湿度、干度、热度及高程对公园内RSEI值影响较强,而坡向、坡度及人口密度影响较弱,POI密度对RSEI值无显著影响;4)绿度、湿度对高程、坡度、坡向及人口密度较为敏感,干度和热度则不敏感.本研究成果可为国家森林公园生态环境管护优化提供依据.     

基于改进遥感生态指数的南昌市生态环境质量监测与评价

城市生态环境质量监测是实现城市绿色发展必不可少的环节,遥感技术以其监测范围大和能实时传输的优势被广泛应用于城市生态环境质量评价。为了客观全面地反映城市生态环境质量,采用遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI)模型进行评价,而RSEI模型存在第一主成分贡献率不高的问题,使得评价结果不够准确。因此采用改进遥感生态指数(improved remote sensing ecological index, IRSEI),将原RSEI模型中的绿度指标归一化差值植被指数替换为通用归一化植被指数,从而构成IRSEI模型,以提高模型对生态环境质量评价的准确性。对南昌市2003—2021年Landsat遥感影像进行处理,得到南昌市生态环境质量的分布情况和变化趋势。结果表明：IRSEI的第一主成分贡献率较RSEI平均提高3.6%,湿度、绿度、干度、热度各年份平均相关度的均值提高7.2%;2003—2021年南昌市IRSEI总体均值变化不显著,生态质量较高的区域主要分布在鄱阳湖区域、梅岭和安义县,较低的区域主要分布在中心城区和西南方向的流湖镇。可见,2003—...     

基于GIS平台的CBERS-1卫星数据的应用研究——以贵阳市生态环境调查为例

以地理信息系统(G IS)为数据处理平台、CBERS-1卫星遥感数据为信息源,结合野外考察,从贵阳市生态环境、人口和经济现状入手,主要利用RS与G IS为技术手段,详细研究了区域生态环境评价因子信息提取的技术、环境指标确定的方法,构造生态环境质量评价模型,探讨了开发利用土地资源对生态环境的影响,对贵阳市生态环境现状进行综合评价,并从景观生态的角度探讨生态环境现状背景指数与土地利用程度的关系,由于岩溶地区的人口压力过大,因此还进一步研究了该地区生态环境质量中人为干扰度的评价。     

基于改进遥感生态指数的金寨县生态环境质量评价

为定量评价区域生态环境质量,客观反映生态环境的变化过程,为区域生态环境保护、治理及发展规划提供科学依据,该研究基于2014、2016、2018和2020年4个时期的Landsat 8卫星影像,引入归一化山地植被指数,集成绿度、湿度、热度和干度4个指标构建改进型遥感生态指数(MRSEI),进行生态环境质量时空分布制图与动态变化分析,探究金寨县周期生态环境状况及变化原因.结果表明：1)MRSEI具有一定的科学性,能较全面地反映研究区生态环境质量情况及时空分异特征;2)研究周期内,金寨县全域生态环境质量较高,生态质量“优”和“良”区域占比持续上升,东北部的经济开发区及其周边生态质量较差;3)研究区MRSEI从2014年的0.668持续提升到2020年的0.869,生态环境质量持续提高.     

黄河三角洲湿地区域生态风险评价

以黄河三角洲为例进行了区域生态风险评价理论和方法的探讨。针对黄河三角洲主要生态风险源洪涝、干旱、风暴潮灾害、油田污染事故以及黄河断流的概率进行了分级评价;并提出度量生态损失与生态风险的指标和公式,分析了风险源的危害作用;运用遥感资料、历史记录、调查数据和地理信息系统(GIS)技术,完成了区域生态风险综合评价;在此基础上提出黄河三角洲的区域生态风险管理对策。     

基于遥感生态指数的岳阳市生态环境质量监测与评价

随着城市化的推进和发展,生态环境所面临的压力也逐渐加大,客观、准确、快速地评价区域生态环境质量显得极其重要.利用Google Earth Engine平台对2000、2010、2020年间岳阳市MODIS影像进行优化重构,明晰反映岳阳市生态环境质量的遥感生态指数(RSEI),从长时间序列中探明岳阳市生态环境质量的变化情况.综合遥感图像衍生出的绿度、湿度、热度、干度4个指标,对岳阳市2000—2020年生态环境质量进行监测和评价.研究表明,随着城市土地利用开发程度的不断增强,岳阳市的整体生态质量发生了阶段性变化,RSEI均值先从2000年的0.588上升到2010年的0.650,再下降至2020年的0.637,生态指数为良等级的区域面积所占比例从2000年的42.3%上升到2010年的68.3%,再下降到2020年的55.8%.     

基于结构与功能脆弱性的黄石市生态脆弱度评价

资源枯竭型城市在高强度的人类活动后往往出现较严重的生态退化问题,因此在该类型地区开展生态脆弱度评价具有积极意义.该文基于遥感(RS)和地理信息(GIS)技术,从生态结构性脆弱与生态功能性脆弱两个方面选取相关指标,构建了黄石市生态脆弱性综合指数模型,并采用自然打断法开展脆弱度的等级划分和评价.结果表明： 1) 2009—2019年黄石市各景观类型指数变化明显,建设用地和林地优势度增加;耕地破碎度大幅增加而优势度减小;居民用地破碎度大幅减小而优势度减小;废弃工矿用地面积减少,破碎度和优势度减小.2) 黄石市2009—2019年生态脆弱指数平均值为0.258±0.063,整体处于轻度脆弱且空间分异明显,北部和中部地区脆弱度高,主要为高程较高、坡度较大的山区、林区以及海拔较低的磁湖、大冶湖等水域;南部地区脆弱度低.3) 黄石市生态脆弱度高的区域面积整体呈下降趋势,2019年生态脆弱度高的区域面积为99 053.51 hm2,较2009年下降了4.69%;10 年间由高等级脆弱向低等级脆弱转移的总面积为51 109 hm2,占总面积的70.08%,其中面积变化最大的是由中度脆弱向轻度脆弱转移24 720.48 hm2,主要集中在大冶市矿产资源开采区和水文旅游资源开发区的交界处,矿山治理和水体生态修复成效初显;黄石市市域内区域生态脆弱现状依然严峻,尤其市内三个区仍有超过60%的地区处于强度脆弱等级以上,还需持续不断地推进生态文明建设,彻底实现城市成功转型发展.     

基于遥感生态指数的武汉市生态环境质量评估

生态环境质量是影响城市宜居水平的一项重要内容,基于遥感技术可以对生态环境质量进行快速评价,为城市生态环境保护和治理提供科学依据.从遥感影像中提取归一化植被指数、湿度指数、地表温度、归一化建筑物-裸土指数表示绿度、湿度、干度、热度4大生态要素,然后利用主成分分析的方法将其耦合,建立遥感生态指数(RSEI)综合评价模型,对武汉市2005—2015年的生态环境质量进行评估.结果表明:研究期间武汉市遥感生态指数等级一般及以上区域面积占比均达80%左右,体现武汉市整体生态坏境质量较好,植被覆盖度较高,生物多样性较丰富. 2005、2010年和2015年,武汉市的RSEI指数均值分别为0.60、0.55、0.53,生态质量为优良等级的区域面积所占比例从2005年的54.40%,下降到2010年的47.63%和2015年的42.44%,全市生态环境质量随着城镇化进程有所下降,但下降趋势逐步放缓,说明武汉市的生态环境保护工作取得一定成效.在空间上,武汉市生态质量差或者较差的区域主要集中在中心城区,且有沿长江和汉江不断向外扩张的趋势,与遥感影像中城市建设用地扩张方向相吻合.     

基于LUCC的福建省生态系统功能与经济协调度动态变化研究

通过遥感数据解译获得2000、2005、2010、2015年福建省土地利用变化数据,计算土地利用动态度(K)、土地利用度(L)、生态服务价值(ESV)、生态经济协调度指数(EEH)及绿色GDP等指标,分析福建省土地覆被利用变化与生态服务功能的关系、生态系统与经济发展协调度的变化特征,为研究区开展生态文明建设提供科学依据.研究表明:2000-2015年,研究区土地利用结构变化明显,园地和建设用地面积增幅较大,其他土地利用类型面积呈减少趋势.研究期内,ESV整体上呈减少趋势,草地和水域ESV的减少是区域整体ESV减少的主要原因.ESV空间呈内陆高沿海低的分布格局,漳州和泉州单位面积ESV呈增长趋势,其余地市呈减少趋势.生态经济系统协调的地区有漳州和泉州,两地均属于潜在危机区,其余地区均处于不协调状态,属于低度冲突区.研究期间福建省绿色GDP呈先下降后上升的趋势,随自然资源价值和环境污染价值损失而波动.     

土地整理进程中镇赉项目区景观格局变化及生态风险

以吉林省镇赉县土地整理区为研究对象,通过获取土地整理前(2005年)和土地整理中(2009年)的土地利用遥感影像图,应用"3S"技术及景观指数计算软件建立了景观格局指标及生态风险评价指标,分析了研究区的景观格局变化和可能的生态风险,并在项目区进行了土壤盐碱化指标的定点监测.结果表明:研究区草地、旱田、盐碱地斑块数量和面积有不同程度的增加,湖泊和沼泽地面积减小;景观破碎度指数从0.366上升到0.382;项目区两种主要土地利用类型旱田和盐碱地优势度指数都呈现增加的趋势,景观生态风险值从2005年的0.73上升到2009年的1.08,生态风险仍处于极高级别.分析原因主要与近年来气候干旱、加之土地整理工程进度缓慢有关.项目区土壤定点监测显示,土地整理工程开始启动的北家子村土壤盐碱化得到了较明显的改善,土壤酸碱度、碱化度和总碱度都有不同程度的下降,而工程进度缓慢的前舍利村和后五家子村土壤质量变化不大.由此可见,加快研究区土地整理工作的进程是改善区域土壤质量和生态环境状况的重要措施.     

新疆乌鲁木齐市绿地景观生态服务功能综合评价

以相关统计年鉴及覆盖新疆乌鲁木齐市主城区的ETM+遥感影像数据为基础,利用多边形综合指标法并建立相对差异度计算公式,对绿地生态服务功能进行综合分析评价.结果表明,乌鲁木齐市主城区中,除新市区绿地生态服务功能一般外,其他区均较差,相对生态服务功能西部优于东部,北部优于南部,西北部最佳.籍此研究优化乌鲁木齐市绿地景观结构,提升绿地系统生态价值,保护区域生态环境和绿地景观多样性,促进区域可持续发展.     

黑岱沟和哈尔乌素矿区2000—2020年生态环境质量时空格局与演变特征分析

分析黑岱沟矿区、哈尔乌素矿区2000-2020年生态环境时空变化特征，掌握生态环境质量改变诱因，为矿区进一步的生态治理决策提供科学依据。利用Google Earth Engine (GEE) 平台筛选出2000-2020年8月份的共21期Landsat遥感影像，去除有云像元，掩膜水体信息，得到绿度指标（NDVI）、湿度指标（WET）、热度指标（LST）、干度指标（NDSI）并进行主成分分析（PCA）构建遥感生态指数（RSEI），从而对2000-2020年矿区生态环境质量进行评价。结果表明:（1）2000-2020年矿区扰动区及恢复区RSEI指数呈前期略有下降，后期整体上升状态（2）21年来矿区生态环境质量经历恶化-恢复-稳定的发展趋势，其中2000-2010年恶化面积占比较大，2010-2020年恶化面积占比减少，改善面积占比增加。（3）矿区生态环境质量重心迁移中，I、II级重心迁移轨迹大体一致，且迁移幅度较大；III、IV、V级重心迁移与矿区排土场位置关系密切。（4）利用GEE平台所开展的矿区尺度的生态环境质量评价工作不仅数据获取方便且节省计算时间，也可以及时准确掌握矿区生态环境质量状况，且评价结果较为可靠，与矿区实际监测结果相一致。     

模糊均值聚类和最小二乘支持向量机相融合在遥感图像分类中的应用

为了提高遥感图像分类精度,提出一种模糊均值聚类(FCM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的遥感图像分类方法(FCM-LSSVM).首先对遥感图像样本进行模糊均值聚类,得到隶属度矩阵,然后根据隶属度矩阵选择遥感图像的训练样本,最后将训练样本输入到最小二乘支持向量机进行学习,并采用粒子群优化最小二乘支持向量机参数,建立遥感图像分类模型.通过仿真实验对算法性能进行测试,结果表明FCM-LSSVM提高了遥感图像分类效率和分类精度.     

基于新型遥感生态指数的福州市生态状况变化研究

以福州市为研究区,以Landsat系列影像为遥感数据源,利用新型遥感生态指数(RSEI)定量评价福州市2003—2013年间的城市生态状况变化。RSEI指数对植被指数、湿度分量、地表温度和建筑指数等4个与生态环境息息相关的评价指标进行耦合,能够对研究区的生态状况进行客观的评价。结果显示,在这10年间,福州市的生态环境质量呈下降趋势,RSEI值从2003年的0.669下降到2013年的0.568,城市生态环境的改善刻不容缓。     

基于像元二分模型的植被覆盖度遥感信息提取

植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标,在许多方面作为重要参数输入。本文利用Landsat-7卫星提供的1999年ETM+遥感影像和Landsat-5卫星提供的2007年TM遥感影像,以定西市安定区为研究区域,对遥感影像进行了归一化植被指数(NDVI)的提取,并根据像元二分模型原理计算出研究区的植被覆盖度。从结果中可看出研究区西南部植被覆盖有所增加,东北部植被覆盖有所退化。     

基于PSR模型的南昌市生态环境变化分析

城市生态系统环境问题日益突出,城市生态健康研究必要性和紧迫性,也受到越来越多学者的关注。针对南昌市的生态环境变化,基于压力—状态—响应(PSR)模型,从自然环境、经济、社会3个方面选取了共22个指标构建了南昌市生态环境综合评价指标,并运用灰色关联法和障碍度模型对研究区2007-2017年的生态环境质量进行了测度和分析。结果表明:南昌市的生态环境安全状况在2007-2011年不断改善,但于2011年后,生态环境开始恶化,南昌市经济建设与生态环境保护之间的矛盾在逐步增大;研究期间影响南昌市生态环境综合指数的主导因素是生态压力指数指标,其次为生态状态指数指标;在具体障碍度指标里,影响南昌市生态安全的主要有工业废气排放强度、工业废水排放达标率、城市化水平、建设用地和人口自然增长率等指标。     

鄂尔多斯地区沙漠化遥感定量评价

利用Landsat TM遥感光谱信息,构建了多维向量空间下的14个遥感定量指标,采用Fisher逐步判别分析法从这些指标中筛选出8个与沙漠化现状(非沙漠化、潜在沙漠化、沙漠化)密切相关的指标(氧化铁、地表反照率、植被指数)和反映水与植物特性的5个波段(波段1,2,4,5,7),又分辨出6个与沙漠化程度密切相关的变量(氧化铁、地表反照率、植被指数和反映土壤水分和植物水分的2个波段(波段5,7)).利用这些指标建立的判别方程对鄂尔多斯地区沙漠化程度进行了评价,并与2000年的沙漠化程度评价结果对比,发现判别方程的精度达68.9%.结合遥感光谱信息和Fisher分类器可以在遥感图像处理软件下实现沙漠化现状与程度的自动识别,与单纯使用遥感光谱信息进行分类相比,引入遥感代用指标,对于沙漠化现状与程度的分类和分级具有更好的效果.