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。     

基于GEE平台的黄河源区生态环境质量动态评价

黄河源区为我国生态脆弱区之一,近年来其生态环境问题备受关注。基于Google Earth Engine (GEE)平台并结合1990—2021年黄河源区Landsat遥感影像,本文综合6个指标(热度、干度、空气质量、绿度、湿度和叶面积指数)构建了遥感生态指数,对该区域生态环境质量动态进行了评价。结果表明：黄河源区热度、干度和空气质量指标对其生态环境质量呈负反馈作用;绿度、湿度和叶面积指数对生态环境质量呈正反馈作用,其中绿度为最关键的影响因素;黄河源区生态环境质量改善区占74.51%,总体呈“南优北劣”的空间格局,1990—2021年生态环境质量总体持续向好;1990—2021年,黄河源区89.75%的生态环境质量变化幅度较小,稳定性较好;Hurst指数分析表明,66.36%的黄河源区生态环境质量具有中强持续性,未来该区生态环境质量将会持续得到改善。     

基于GEE和RSEI的长三角一体化示范区生态环境质量动态评估

生态环境质量变化的及时监测与定量评估,可为区域生态环境协同治理与管控政策制定提供决策支持。本研究基于Landsat5/TM和Landsat8/OLI影像,利用Google Earth Engine(GEE)平台和遥感生态指数(RSEI),综合考虑湿度、绿度、干度和热度等多种生态环境要素,对长三角一体化示范区2000—2020年生态环境质量变化进行了评估,并结合GDP和人口数据分析了社会经济因子对生态环境质量的影响。结果表明：绿度是对研究区生态环境质量贡献率最大的指标,且具有正面效应,而热度指标是引起生态环境质量退化的主要因素;研究区生态环境质量总体上处于中等水平,且呈现平稳上升趋势,其中,青浦区生态环境质量上升趋势明显,而吴江区和嘉善县的生态环境质量略有下降;2000—2020年,研究区生态环境质量提高区域面积占比(30.45%)略高于下降区域(28.35%),良好和优等级区域占比由27.34%增至29.79%,在不同时段,区县间和街镇间差异较为显著;人口增长对生态环境质量具有明显的负面影响,而经济发展并未以牺牲生态环境为代价,二者之间表现为脱钩关系。     

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...     

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.     

南瓮河自然保护区生态环境质量遥感评价

运用遥感技术,科学、快速地评价区域生态环境质量,能够为区域生态环境的保护、治理和规划等提供科学依据.本研究以1990、2000和2015年的Landsat TM/OLI/TIRS为数据源,使用主成分分析方法确定湿度分量、归一化植被指数、地表温度和干度指数4个指标的权重,运用遥感生态指数(RSEI)评价模型,对南瓮河自然保护区1990—2015年的生态环境进行评价.结果表明: 遥感生态指数能够较好地反映研究区生态环境质量状况及其时空分异;1990—2015年,保护区 RSEI均值由0.55上升至0.83,生态环境质量优良以上区域面积所占百分比逐年增加,这与该等级中森林所占比例增加有关;保护区生态环境质量变好的区域所占比例高达91.4%,这与保护区的建立及相关工程与非工程防护措施的实施密切相关;核心区、缓冲区北部生态环境质量下降的主要原因是火灾的发生导致森林植被遭到破坏,而道路附近和试验区的东南部生态环境质量的下降与人类活动的干扰密不可分.     

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。     

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。     

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.     

基于Google Earth Engine云计算的城市群生态质量长时序动态监测——以粤港澳大湾区为例

人类活动对生态环境的影响日益强烈，及时动态地监测生态现状及其变化信息对城市生态的管理和保护以及可持续发展具有重大意义。遥感生态指数（RSEI）是一种客观、快速和简便的生态质量监测和评价技术，已被广泛应用于生态学研究领域，但在进行大范围长时间监测时往往面临云遮挡和拼接困难的问题。因此，本文基于Google Earth Engine （GEE）平台，对1988-2018年来粤港澳大湾区共3530景Landsat遥感影像进行批量去云，采用中值合成法逐年计算绿度、湿度、干度和热度等遥感指标并利用主成分分析法构建遥感生态指数，评价了该区域近30年生态质量的时空变化。该方法改善了遥感生态指数在大范围长时序监测中数据缺失和拼接困难等问题，增加了时间序列的可比性。研究表明：（1）遥感生态指数能够较好地表征粤港澳大湾区的生态质量，其中绿度和湿度指标与其呈正相关，干度和热度指标与其呈负相关；（2）时间上，三十年间粤港澳大湾区生态质量呈"上升-下降-上升-下降"的波动下降趋势，空间上，生态质量具有明显的空间异质性，主要呈现西北和东北部高和中部低的状态。重度和中度退化区主要集中在区域中部，总体改善区域主要位于西部和东北部，基本不变区域主要包括北部区域以及香港，轻度退化区分布较为分散；（3）基于GEE云计算的图像处理可以较好的改善遥感数据缺失、色差和时间不一致等问题，极大的提高影像处理的效率，扩展了遥感生态指数在大范围长时间序列生态监测中的应用。研究结果可以为提升遥感生态指数适用范围和准确度提供参考，并为快速城市化背景下生态保护和土地管理提供理论依据。     

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。     

东北虎豹国家公园生态环境质量动态评价及其气候响应

人类活动及气候变化对东北虎豹国家公园生态环境产生深刻的影响,探究该地区生态环境质量的时空演变规律对园区可持续发展具有重要意义。在原有遥感生态指数基础上,选用增强型植被指数代替原绿度指标中的归一化植被指数,构建2001—2020年植被生长季遥感生态指数,探讨园区内核心保护区、虎豹潜在栖息地及主要人口聚集区三大管控区生态环境质量时空变化特征,并基于像元尺度分析其对气候因素的响应。结果表明：(1)近20年虎豹公园生态环境质量呈波动微弱下降趋势,2015年后生态环境质量逐步提升,2020年达到良好水平;(2)园区内各管控区生态环境质量具有明显的空间分异性,东部核心保护区中部及虎豹潜在栖息地中部以南地区生态环境质量较好,主要人口聚集区相对较差。(3)近20年虎豹公园生态环境质量稳定性较差。未来生态环境质量变化趋势为上升的面积占60.86%,表明未来生态环境趋势总体向好,但局部地区仍存在持续恶化态势。(4)虎豹公园生态环境质量主要受降水的影响,与降水呈显著正相关关系,与气温及日照的相关性较弱。     

城市遥感生态指数的创建及其应用

城市生态与人类生活息息相关,快速、准确、客观地了解城市生态状况已成为生态领域的一个研究重点。基于遥感技术,提出一个完全基于遥感技术,以自然因子为主的遥感生态指数（RSEI）来对城市的生态状况进行快速监测与评价。该指数利用主成分分析技术集成了植被指数、湿度分量、地表温度和建筑指数等4个评价指标,它们分别代表了绿度、湿度、热度和干度等4大生态要素。通过在福州主城区的应用表明,RSEI指数可以定量地评价和对比城市的生态质量,方便地进行时空动态变化分析。由于所选的指标完全基于遥感信息,容易获得,且计算过程无需人工干预,因此结果客观可靠、可比性强。     

基于RSEI模型的生态质量评估及城镇化影响——以南京市为例

利用2000和2017年Landsat5/TM和Landsat8/OLI影像,基于遥感生态指数(RSEI)模型,结合2000—2017年南京市气象观测数据和社会经济数据,对南京及其特色生态区域的生态环境变化进行分析与评估,结果表明: 2000—2017年,南京市RSEI平均值由0.626降至0.618;将RSEI值分成差、较差、一般、良和优5个等级,良好以上面积占比由61.0%降至57.1%,较差以下等级面积占比略有上升;与2000年相比,2017年南京市生态质量变好的面积占比为34.5%,变差的为34.7%,30.8%的面积基本不变,其中,主城区的生态质量明显好转,生态质量好转的面积超过了变差的面积,而新城区和郊区生态质量明显恶化,生态质量变差的面积超过了好转的面积;在3个生态保护区中,紫金山生态质量明显好于老山和江心洲;城镇化率与RSEI呈极显著负相关关系,相关系数达-0.91。城市化进程总体上会对生态环境产生负面影响,但严格的保护和管理措施可以使良好的生态环境得以保持甚至改善。     

黄河流域生态环境质量时空格局与演变趋势

黄河流域是我国重要的生态功能区，在我国经济社会发展和生态安全方面的作用举足轻重。如何及时、准确的获取黄河流域生态环境质量的时空格局与演变趋势，对黄河流域生态环境保护和建设具有重要意义。利用Google Earth Engine（GEE）平台，筛选目标年份及其前后各1年的夏季（6-9月）Landsat遥感影像，去除有云像元，掩膜水体信息，采取中值合成提取绿度、湿度、热度和干度4个生态指标，通过主成分分析快速构建遥感生态指数（RSEI）。结果表明：（1）绿度（NDVI）、湿度（Wet）、热度（LST）和干度（NDSI）4个指标在第1主成分（PC1）上的平均贡献率为89.60%，依据PC1构建遥感生态指数（RSEI）在黄河流域是可行的。（2）1990-2019年，黄河流域RSEI总体呈现出"快速变好→缓慢转好"2个阶段，1990-2000年增长趋势平均为0.005/a，增长率为11.69%，生态环境质量等级由差转为较差（10.18万km²）、较差转为中等（5.69万km²）、中等转为良（7.08万km²）贡献较大；2000-2019年增长趋势平均为0.001/a，增长率仅为3.86%，生态环境质量等级由较差转为差（6.10万km²）、良转为中等（4.09万km²）贡献较大。（3）1990-2019年，黄河流域生态环境质量提升的面积占黄河流域总面积的76.38%，其中显著提升的面积占26.14%；生态环境质量降低的面积占黄河流域总面积23.62%，其中显著降低的面积仅占1.46%。30年来黄河流域生态环境质量整体向好，实施生态工程的黄河上中游地区生态环境质量提升最快，而一些国家重点经济开发区生态环境质量有所恶化，使用GEE平台可以及时、准确的获取黄河流域生态环境质量的时空格局与演变趋势。