基于Landsat 8的漓江流域生态环境质量及其影响因素分析

漓江流域生态环境质量时空变化及其影响因素的精准评价对桂林国际旅游胜地与国家可持续发展议程创新示范区建设具有重要的现实意义。本研究通过谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）,融合Landsat 8遥感影像构建遥感生态指数（Remote Sensing Ecological Index,RSEI）,探讨了自2012年桂林国际旅游胜地建设以来漓江流域生态环境质量的时空变化格局及其主要影响因素。结果表明:漓江流域生态环境质量呈现上升趋势且总体处于中上等水平,其中,流域林地和草地生态环境质量等级主要为优和良,而建设用地和耕地等区域主要为差和较差;流域的生态环境质量具有较强的空间自相关性,呈聚集性分布格局,主要表现为高-高聚类、低-低聚类和不显著聚类;绿度和湿度指标对RSEI指数有正向影响,而干度和热度指标则为反向影响;由人为因素引起的流域土地利用和植被覆盖度变化对漓江流域生态环境质量的影响要远远大于自然因素。在国际旅游胜地建设过程中,要坚持生态保护优先发展战略,注重保护和恢复漓江流域的生态环境,以促进桂林市国家可持续发展议程创新示范区建设。     

基于GEE平台的1990—2019年松涛水库水体面积时空变化

为了准确掌握松涛水库水体面积动态变化,保证区域用水安全,实现水资源的可持续利用,通过选用Landsat系列遥感数据,利用GEE(Google Earth Engine)云平台研究了1990—2019年松涛水库水体面积的时空变化。结果表明:1990—2019年间,松涛水库水体面积的年际变化波动较大,整体呈先下降后上升的趋势,而水体面积的月际变化表现出显著的季节性变化规律;研究期间,松涛水库拥有66.43 km~2的永久性水体,出现水陆交替现象的区域主要集中在水库的边缘区域;月降水量、月平均温度分别与松涛水库水体面积表现出显著的负相关关系,而在年际尺度上气候因素与水体面积无明显的相关性,但随着年降水量的增加,水库下一年度的水体面积明显增大。可见GEE云平台可用于连续时间序列、大范围的水体动态变化监测。     

矿区生态环境质量预警方法研究

从预警指标体系、预测模型、预警模型三个方面,系统研究了矿区生态环境质量的预警方法。构建了以矿区大气质量、矿区水环境质量、矿区噪声环境质量、矿区生态质量为一级指标的预警指标体系;运用灰色系统理论．建立了预警指标GM（1,1）灰色预测模型;在对预警指标进行无量纲化和赋权的基础上,建立了赋权综合预警模型。     

基于多源遥感的淮南矿区土地利用/覆盖变化分析

综合利用多源遥感数据,采用面向对象影像分析和目视解译相结合的方法进行淮南矿区2007、2010、2013、2016、2019五个年份的土地利用/覆盖解译,通过对各土地利用/覆盖类型面积及其占比的统计、动态度、多样性指数、利用程度指数及转移矩阵的计算,对2007~2019年间淮南矿区的土地利用/覆盖时空变化特征进行分析,结果表明：（1）淮南矿区耕地面积及其占比不断下降,大量耕地被破坏,形成积水沉陷,其次为城镇及工矿用地,并被固体废弃物所侵占;（2）各种土地利用/覆盖类型动态度大小排序依次为积水沉陷区>湖泊水库>固体废弃物>工矿用地>林地>裸地>城镇用地>道路>耕地>农村居民地,说明煤矿开采活动对矿区土地利用影响较大;（3）各矿井土地利用/覆盖类型受到人类活动的干扰,土地利用多样性指数和土地利用程度指数均有所增加。     

基于GEE平台的国家公园土地覆盖变化遥感检测方法构建

【目的】高效、可靠地提取土地覆盖动态变化信息对于国家公园保护与管理方案制定具有基础性数据支撑作用。本研究主要目的是构建经济高效的遥感监测方法,提取钱江源国家公园体制试点区2001—2017年的土地覆盖变化信息,评估国家公园保护与管理活动的有效性。【方法】首先定义研究区的土地覆盖分类体系(耕地、森林、草地、水体、人造地表和裸地),并利用增强型目视解译方法选取历史训练样本点;其次综合Landsat多季节复合数据的光谱波段、光谱指数、纹理特征和地形特征,基于Google Earth Engine(GEE)云平台执行随机森林分类算法,生成土地覆盖数据集;最后建立土地覆盖转换规则从而识别主要的土地覆盖变化类型及其空间分布模式。【结果】独立样本集验证结果表明,钱江源国家公园2001年、2009年和2017年土地覆盖总体分类精度分别为83.12%、81.82%和87.35%。造林活动、耕地废弃和开发建设的变化信息体现出保护管理工作取得显著成效。【结论】增强型目视解译能够高效、可靠地选取历史训练样本点,从而支持历史土地覆盖数据集构建。采用基于云计算的变化检测技术可快速评估国家公园管理措施的有效性并发现生态脆弱地带,具有高效、经济及计算资源限制性少等优势,可广泛推广应用。     

基于尺度化SMMI的神东矿区土壤湿度变化遥感分析

 为消除遥感数据时相差异的影响,在土壤湿度监测指数(SMMI)和尺度化归一化植被指数S-NDVI 的基础上,构建了尺度化土壤湿度监测指数S-SMMI。利用1989-2013 年神东矿区多时相TM/ETM+/OLI 及HJ-CCD 影像band3、band4 反射率数据,监测分析了神东矿区25 年来土壤湿度的时空变化特点及其与地表高程、NDVI 之间的关系。结果表明:神东矿区25 年来土壤湿度总体呈上升趋势,与矿区植被的改善成呈相关;土壤湿度和NDVI 的分布均受到了区域地形的影响,低高程区的土壤湿度与NDVI 对高程变化更为敏感;与土壤湿度为16%~32%时的NDVI 变化相比,土壤湿度小于15%时NDVI 变化更为敏感;而且,地势低洼处的人类活动对NDVI 的影响较大。     

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—...     

少资料河流一维水动力水质模型概化断面参数获取方法

 水动力水质模型是河流水环境容量研究中的常用工具,中国西部大部分地区中小河流缺少断面测量数据,成为制约这些区域河流水动力水质模型构建的关键问题。为解决这一难题,提出一种利用Google Earth遥感影像提取河流多期水面宽度,结合实测最大水深获取河流概化断面参数的方法,并分别用概化断面和实测断面在MIKE11下构建少资料河流一维水动力水质模型,对两种断面模型的计算结果进行对比分析。结果表明,两种断面模型计算的水动力水质因子无显著差异;在模拟河段的上段、中段和下段,两种断面模型对水位、流速、化学需氧量（COD）浓度的计算结果基本吻合,验证了少资料河流概化断面参数获取方法的可靠性和可行性。     

基于GIS和RS的水源地生态环境现状分析——以贵阳市红枫百花流域为例

利用遥感(RS)与地理信息系统(G IS)技术对贵阳市水源地红枫百花流域的生态环境进行调查,结合实地考察,综合分析了红枫百花流域的土地覆盖现状及不同坡度等级下的旱地、草地、水田分布的生态环境现状,并根据实际情况提出了一些进行生态环境建设的重要措施。     

基于MODIS的神东矿区土壤湿度变化监测

 地表土壤湿度是矿区环境监测的内容之一,对判别采矿扰动地表程度具有重要意义。本文以中国西北干旱地区的神东矿区为试验区,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据和热惯量法,对矿区地表土壤湿度进行了反演;同步选取若干地面点按深度分层进行现场实测,与遥感结果进行比对拟合。结果表明,在局部植被盖度较高的区域,遥感结果与不同深度实测结果相关性较差;在植被稀疏的区域,二者相关性较好,其中遥感结果与10cm土壤湿度相关性最好。对9年低盖度区域的土壤湿度变化情况进行监测发现,与背景区相比,矿区表层土壤并未发生干化。初步分析认为这与矿井水循环利用和矿区环境治理有关。