基于RSEI模型的昆明市生态环境质量动态监测

利用遥感技术进行生态环境监测有利于快速了解生态环境的变化过程。以昆明市为研究区,以Landsat TM和OLI影像为数据源,采用主成分分析法,运用集成于绿度、湿度、干度和热度4个指标的遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),对昆明市2000—2018年生态环境质量进行了评价。结果表明:RSEI指数能较好地指示区域生态环境状况,研究区RSEI主要是受干度的影响,其次是湿度和绿度,热度对RSEI模型的影响最小; 2000—2018年,昆明市RSEI 5年平均值为0.51,生态环境质量处于一般状态(0.4～0.6),生态环境质量呈现"上升-下降-上升-下降"的波动变化趋势。其中,2010年受干旱因素影响,生态环境质量较其他年份相对较低;昆明市生态环境质量西部优于东部,其中以西南角的生态环境质量最佳。     

干旱荒漠区生态环境质量遥感动态监测——以古尔班通古特沙漠为例

利用遥感生态指数(RSEI)对区域生态变化进行评价,可以快速、高效、客观地获取研究区生态环境变化状况.本研究以两期Landsat数据为数据源,计算研究区绿度、湿度、热度、干度4个生态因子的遥感生态指数,并基于主成分分析法确定其权重,对古尔班通古特沙漠2006—2017年间的生态环境时空格局进行定性和定量评价.结果表明: 湿度和绿度对古尔班通古特沙漠生态环境质量起正面作用,而热度和干度对生态环境质量起负面作用,其中代表绿度指标的归一化植被指数(NDVI)的贡献最大.2006—2017年间,古尔班通古特沙漠的RSEI有所下降,其均值从0.294下降至0.243,降幅达20.1%,研究区的生态环境状况呈现整体变差的趋势.古尔班通古特沙漠中部生态环境较为稳定,东北部植被覆盖密集区及南缘灌溉区生态环境质量变好,沙漠南部及西北部区域生态环境质量变差.     

基于遥感生态指数模型的渭南市生态环境质量动态监测与分析

本文基于1995和2015年的Landsat系列遥感影像,利用主成分分析法确定绿度、湿度、干度、热度4个指标的权重,采用遥感生态指数(RSEI)评价模型,对渭南市1995—2015年的生态环境质量进行监测与分析.结果表明: 1995—2015年,渭南市的生态环境质量总体呈上升趋势,RSEI均值由0.489上升至0.556;生态环境改善的地区主要分布在渭南市中部,占总面积的49.6%;生态环境退化的地区主要分布在韩城市部分矿区和渭南市南部区县(秦岭北麓渭南段),仅占总面积的15.4%.研究区生态环境质量受城市规划建设影响较大,但总体上其生态环境质量有所改善,得益于近年来该市对生态环境的关注与投入.     

格尔木长时间序列遥感生态指数变化监测

格尔木作为青藏高原重要的交通枢纽城市,其生态环境的可持续发展关系到该地区的经济繁荣与社会稳定。利用长时间序列的研究在节点选择方面缺少指向性,通常采用等间隔划分的方法来确定研究时间节点。基于此,通过Google Earth Engine(GEE)平台计算了格尔木近30年(1990—2019年)的遥感生态指数(RSEI),并使用非参数统计方法——Mann-Kendall突变检验,科学的确定研究的时间节点,再进一步分析格尔木生态环境时空变化并探讨其影响因素。研究表明：(1) RSEI可以有效地评价格尔木生态环境质量,30年间RSEI均值从0.38下降至0.33,生态环境整体呈退化趋势;(2)由突变检验确定1990、2001、2006、2015、2019年为研究的时间节点。各年份RSEI以较差为主,占总面积的45%以上,主要分布在柴达木盆地北部。RSEI等级变化以下降为主,2001年下降最为明显,2015年有所减缓;(3)受气候与人类活动不同程度的影响,格尔木RSEI变化趋势以下降为主,占区域总面积的89.73%,广泛分布在柴达木地区和唐古拉山地区,受气候因素影响较大;而变化趋势上升的仅占3....     

经济快速增长区建筑用地变化及其对生态质量的影响——以福建晋江为例

改革开放以来,中国经济增长促进了建筑用地的快速增加,并在很大程度上影响着区域生态质量.本文以东南沿海经济快速增长的福建省晋江市为例,利用遥感技术重点研究经济快速增长导致的建筑用地变化及其对区域生态质量的影响.基于晋江市1996和2015年的Landsat遥感影像,利用建筑用地指数(IBI)提取建筑用地信息,并进行建筑用地变化分析;同时利用遥感生态指数(RSEI)对生态质量进行评价,定量分析城镇建筑用地变化与生态质量变化之间的关系.结果表明: 1996—2015年,晋江市建筑用地面积共增加68.54 km²,增幅达45%,建筑用地扩展强度为0.55.建筑用地的增加导致该市生态质量总体下降,RSEI均值从1996年的0.532下降到2015年的0.460,降幅达13.5%;生态优良等级所占面积的比例从1996年的39%下降到 2015年的21%.建筑用地扩展强度与生态质量呈显著负相关关系.     

陕西省生态环境质量长时序动态监测

生态环境质量可以反映人类社会可持续发展对人类生存环境的影响程度。利用GEE(Google Earth Engine)平台,通过对陕西省的1999—2018年20年的遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI)的计算,分析了各指标因子与遥感生态指数的相关性,并对研究区生态环境质量空间变化状况进行了评价。得到以下结论：(1)建立RSEI的模型中,热度指数与地表干度指数与遥感生态指数呈现负相关,植被指数与湿度指数呈现正相关,干度的平均值在遥感生态指标中占比最大,热度最小。(2)陕西省整体的生态环境遥感指数呈现出来升一降一升一降波动上升趋势,分别于1999年上升,2003年下降,再到2005上升,2012年下降。(3)陕西省的生态环境质量主要呈现出,从北到南不断上升,陕北南部的黄龙山与子午岭森林公园高于关中地区,城市地区低于周边地区。(4)1999—2003年,生态环境质量提升与降低面积占比大约都是12%,降低区域主要分布在关中平原。2003—2005年生态环境质量降低面积占比达到了23.8%,其主要分布在陕北毛乌素沙漠地带。2005—2012年生...     

建设项目引发的区域生态变化的遥感评估——以敖江流域为例

建筑用地规模的扩大,在很大程度上影响着区域生态质量,制约了区域的可持续发展,利用遥感对地观测技术及时监测区域生态质量具有十分重要的意义。以敖江流域为例,重点研究该流域中的贵安开发区建设项目引发的建筑用地变化及其对区域生态质量的影响。选取2010年建设前的ALOS影像和2016年建设后的GF-1影像,构建基于ALOS和GF-1影像的建筑用地提取模型;采用遥感生态指数(RSEI)来对生态质量进行综合评价,并构建了ALOS和GF-1影像的湿度分量,在此基础上定量分析了区域建筑用地变化及其生态效应。研究表明:2010—2016年间,研究区建筑用地面积显著增加,其中有86%是由于贵安开发区建设引起的。贵安开发区建筑用地的增加导致了区域生态质量的总体下降,其遥感生态指数RSEI均值从建设前的0.787下降到建设后的0.689,降幅达12.4%,生态优良等级所占面积的比例从2010年的91%下降到2016年的79%。定量分析表明,区域建筑用地面积比例与生态质量呈显著负相关关系,建筑用地面积占比每增加10%,其RSEI值将下降0.041。因此,应加强敖江流域生态环境的保护与治理,严格控制沿江的建设开发项目,切实保护好流域的生态环境。     

滇中湖泊流域生态环境质量监测与评价

九大高原湖泊流域在云南省经济发展中占有举足轻重的地位,其中,滇中五大湖泊流域(滇池、抚仙湖、星云湖、杞麓湖、阳宗海,下文称五湖流域)是云南工农业、旅游业等经济和社会发展最活跃的地区,与流域生态环境质量密切相关。本研究基于遥感生态指数(RSEI)对滇中五湖流域1988—2018年的生态环境质量进行监测和评价。结果表明: 尽管1988—2018年间研究区生态环境质量呈转好趋势,RSEI平均值由0.368增加到0.481,但流域整体生态环境质量欠佳;生态环境质量提高的面积占比57.6%,主要分布在湖泊之间的山地,下降区域主要为湖周的平地区;研究期间,滇池、抚仙湖、阳宗海的生态环境质量持续变好,但近10年,杞麓湖和星云湖的生态环境质量明显变差,各湖泊生态环境质量变化与湖泊水质变化存在一致性。未来生态环境质量的改善还需更多的社会关注和政府投入。     

干旱地区遥感生态指数的改进——以乌兰布和沙漠为例

干旱区以荒漠为主要背景,生态环境脆弱,极易受到自然和人为因素的影响。为了定量评价干旱区生态环境质量,基于遥感生态指数(RSEI),针对干旱区对其进行改进,构建了干旱遥感生态指数(ARSEI),该指数耦合了绿度、湿度、盐度、热度以及土地退化度信息。利用ARSEI和RSEI对乌兰布和沙漠2000—2019年生态环境质量进行动态监测和评价,分析两者的差别及在干旱区的适用性。同时分析乌兰布和沙漠生态环境质量时空变化特征及原因。结果表明: ARSEI比RSEI对干旱区生态环境质量具有更好的适用性,ARSEI增强了土地利用类型变化在生态环境质量评价中的作用。2000—2019年,乌兰布和沙漠生态环境质量整体上为差。等级为优、良、中的部分主要分布在沙漠北部,等级为差的部分主要集中在戈壁和沙地处,较差主要在低覆盖度植被区。2000—2019年,乌兰布和沙漠生态环境质量总体变好,沙漠北部城镇或农场生态环境质量变化复杂,变差和变好交替分布。生态农业和沙产业对生态环境质量有明显的改善作用,这是乌兰布和沙漠生态环境质量变化的主要原因。     

基于遥感信息的黄土高原主要灌溉农业分布区生态安全特征

生态安全是区域经济社会可持续发展的重要保证。本研究基于2000—2018年间的遥感数据,系统分析了黄土高原4个主要灌溉农业分布区(银川平原、河套平原、汾河谷地和渭河平原)植被覆盖度(FVC)和遥感生态指数(RSEI)的变化特征。结果表明: 2000—2018年间,研究区FVC整体呈下降趋势,但4个不同灌溉农业分布区FVC变化趋势各异。研究区RSEI整体呈下降趋势,其中,银川平原和渭河平原的RSEI下降明显,分别下降0.06和0.07,河套平原的RSEI无明显变化,而汾河谷地的RSEI整体呈上升趋势。4个区域中,银川平原、汾河谷地的生态稳定性较差,河套平原的生态环境较稳定,而渭河平原的生态环境持续退化。研究结果对区域生态环境保护和农业可持续发展具有重要意义。     

基于理想参照系-关键指标的赤水河流域生态系统质量变化趋势分析

赤水河流域是长江上游重要的生态安全屏障,针对赤水河流域经济开发与生态环境保护的突出矛盾,基于MODIS数据产品提取赤水河流域2000—2018年归一化植被指数（NDVI）、叶面积指数（LAI）、表层水分含量指数（SWCI）和陆地表面温度（LST）生态系统质量关键指标,利用ENVI主成分分析构建遥感生态指数（RSEI）,计算赤水河流域2000—2018年生态系统质量,进行Sen+Mann-Kendall趋势分析,并与贵州习水自然保护区林地最优状态下RSEI值进行比较,进而量化区域生态系统质量恢复潜力,为赤水河流域生态恢复、绿水青山就是金山银山重要理论实现提供科学参考。结果表明：RSEI能够很好地反映赤水河流域生态系统质量时空分布特征,且绿度和湿度对赤水河流域生态系统质量起关键作用。赤水河流域RSEI平均值为0.613,高值区域主要分布在下游湿润常绿阔叶林区,中游河谷中山阔叶林林、常绿针叶林区,上游镇雄县、威信县和叙永县交界处的高山常绿针叶林、落叶阔叶林区。赤水河流域近20年生态系统质量以整体以改善为主,但局部仍出现退化现象,其中生态系统质量显著改善面积占总面积的6.12%,轻微改善面积占59.51%,轻微退化面积占23.17%,显著退化面积占1.49%。赤水河流域林地RSEI值与理想参照系RESI值差距在10%以上面积占林地总面积的49.82%,主要分布在大方县、桐梓县、播州区及怀仁市、习水县部分地区。     

基于遥感空间信息的武夷山国家级自然保护区植被覆盖度变化与生态质量评估

成立于1979年的武夷山国家级自然保护区,是中国东南部面积最大、保留最为完整的中亚热带森林生态系统,对其成立40年以来的植被及其生态质量的变化迄今并无研究涉及。本研究选取1979—2017年的5景Landsat系列影像,借助MODIS的归一化植被指数(NDVI)数据对Landsat影像的NDVI数据进行植被的时相纠正,通过计算植被覆盖度(FVC)和遥感生态指数(RSEI)来评估武夷山国家级自然保护区植被覆盖度及其生态质量的变化。结果表明: 通过近40年的保护,保护区的植被覆盖度有明显提升,从1979年的73.6%上升到2017年的89.5%;生态质量也随之上升,从1988年的0.801上升到2017年的0.823。2017年,整个保护区生态质量为优、良等级的面积占总面积的98.7%。从空间分布来看,生态变好的区域主要分布在东北核心区和西南核心区中部;变差的区域主要分布于道路两侧和山顶。在垂直高程上,以高程1300~1900 m范围内的植被覆盖度和生态质量最好。除了局部年份可能受到气候的影响外,武夷山国家级自然保护区植被和生态质量的改善主要得益于当地政府的有效政策和群众的积极保护。     

基于遥感生态指数的雄安新区生态质量评估

城镇化建设的持续推进给生态环境带来的压力日益增加,多方位、客观、准确、快速测算区域生态环境质量是生态学研究的一个重点.本研究从绿度、湿度、热度、干度4方面分别提取了归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、地表温度(LST)、归一化建筑-土壤指数(NDBSI)4个分量指标,采用基于ENVI平台的主成分分析技术集成所选指标,基于新型遥感生态指数(RSEI)对1995—2015年雄安新区生态质量进行评估.结果表明: 1995、2004和2015年,雄安新区的RSEI均值分别为0.724、0.710、0.682,生态质量总体呈下降趋势;1995—2015年间,研究区RSEI主要由4、5级向1、2、3级转变,生态质量改善和恶化的面积分别占总面积的8.9%和20.9%,生态改善区域主要位于雄县东部和南部,主要原因在于该区域大面积的林地和园地受到当地政府的高度重视和严格保护,生态质量恶化区域主要位于城镇外围以及白洋淀周边,原因在于白洋淀水域面积的锐减和城市化的不断推进;RSEI与各分量指标的平均相关系数为0.804,均高于各分量指标间的平均相关系数,表明RSEI能较好地综合各分量指标信息,全面准确反映研究区生态质量状况.     

四川省九寨沟县地震前后区域生态环境质量评价

基于地理信息系统和遥感数据处理软件平台,对四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县在2017年8·8地震前后的生态环境质量进行了监测和分析。利用Landsat 8 OLI卫星传感器所获得的2016年(震前)和2017年(震后)的遥感影像数据,提取归一化植被指数、湿度分量、地表温度、归一化土壤指数分别作为绿度、湿度、热度、干度等4个指标,进行主成分分析得到遥感生态指数。根据该指数,可将九寨沟县生态环境质量状况分为优、良、中等、较差和差级。2016年九寨沟县有24.8%处于生态环境质量状况优,2017年震后则下降到19.84%,2017年生态环境质量状况较差和中等的面积占比呈增加趋势,分别占17.99%和33.93%;震中15.5 km缓冲区内生态环境质量状况优的面积占比下降最多,为5.01%;2017年8·8九寨沟地震对震中15.5 km缓冲区的生态环境质量状况有较明显的影响,县界内的三个自然保护区中九寨沟国家级自然保护区受到冲击最大。本研究可为九寨沟地区生态环境监测、灾害评价和恢复重建提供科学依据。     

基于遥感生态指数的新疆玛纳斯湖湿地生态变化评价

以2000、2006和2016年3期的Landsat遥感影像为基础数据源,结合前人研究成果和实地考察,借助RSEI指数,对玛纳斯湖湿地生态环境进行监测和评价。结果表明:利用主成分分析技术集成植被指数、湿度分量、地表温度和土壤指数建立的RSEI指数具有一定的适用性,可较好的对玛纳斯湖湿地生态环境质量状况及其时空变化进行监测和评价。2000、2006和2016年RSEI指数均值分别为0.227、0.183、0.234,对RSEI指数进行分级处理后,发现流域生态环境质量"较差"等级居于主导地位,"优"等级有所增加,湿地生态环境质量向好的方向发展。气候变化和人类活动共同作用于玛纳斯湖湿地产生的生态环境效应,日益增强的人类活动是湿地退化的主要原因,多年来粗放型的农业发展使玛纳斯河流域人口、经济与生态环境之间的关系严重失调。从优化水资源配置角度提出对主要源流流域水土资源大规模开发的同时,应重视尾闾湖泊湿地的生态价值与可持续发展。     

黄河中下游影响区生态空间和生态指数变化评估

黄河中下游影响区人地关系复杂，受到自然和人类活动交叠影响，厘清该区域的生态空间及其生态指数变化对实现黄河流域生态保护与高质量发展这一国家战略具有重要意义。对黄河中下游影响区的生态空间时空格局演化和生态状况进行定量分析，具体包括基于土地利用遥感监测数据的生态空间演变分析和基于纯遥感驱动的遥感生态指数RSEI （Remote Sensing Ecological Index）分析，从而完整刻画了2000-2020年黄河中下游影响区生态环境的动态变化格局。研究结果显示：（1）从土地利用类型变化来看，黄河中下游影响区主要土地利用类型是耕地，占研究区的70%；近20年以来耕地和建设用地变化明显，耕地面积减少了2.15%（约9849km²），建设用地增加了30.75%（约11146km²），且建设用地的扩张主要以侵占耕地为主；（2）从生态空间类型变化来看，研究区半生态用地面积变化较大，主要向弱生态用地转变，发生在城市地区；天津市、河北省以及山东省的沿海地区生态空间类型由弱生态用地转为生态用地；黄河流域河南段可以明显看出半生态用地向生态用地的转变；（3）从生态级别来看，近20年来生态级别为"差"和"较差"的面积有所减少，由2000年的38.85%减少至2020年的23.01%，生态级别为"中等"和"良"的面积有所上升，由2000年的45.54%增加至2020年的73.71%，生态级别为"优"主要分布在河南省、江苏省和安徽省周边；黄河滩区内外生态环境质量相当，均呈缓慢上升趋势。本研究利用遥感大数据完整地对黄河中下游影响区的生态空间及其对应生态状况进行了长时间序列的监测与评估，为总体认知和把握该区的生态状况提供了基础支撑。     

黄土高原沟壑区生态环境状况遥感动态监测——以陕西省富县为例

基于主成分分析耦合植被指数、湿度指数、地表温度和裸土指数4个遥感评价指标,对黄土高原丘陵沟壑区陕西省富县1995—2014年的生态环境质量进行评价.结果表明: 基于主成分分析确定权重的遥感生态指数能客观定量揭示区域生态环境的变化;富县生态环境现状整体上属于良好级别,植被覆盖度较高,生物多样性较丰富;1995—2014年,富县生态环境总体上得到了较大改善,生态环境质量综合指数由3.17上升到3.53,牛武镇的生态环境质量整体状况最好,全县由西北方向到东南方向,生态环境质量改善的幅度逐渐递增,其中,交道镇和南道德乡变化最大;研究期间,生态环境质量等级下降地区的面积占全县总面积的16.7%,生态质量等级提高的面积占富县总面积的42.7%,生态环境等级提高的地区主要分布在县域中部的高塬和丘陵沟壑地、县东北部的土石低山区、西南的子午岭自然保护区.