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。     

基于遥感生态指数的永定矿区生态变化监测与评价

资源过度开采对区域的负环境效应日益显著, 不断造成严重的资源、环境与灾害问题。以福建省永定矿区为研究区, 利用遥感生态指数(Remote sensing ecology index, RSEI), 基于Landsat-7 和Landsat-8 影像数据分析永定矿区2002-2014 年的生态状况、时空变化特征及其驱动因素。结果表明: 1)RSEI 适用于煤矿区的生态环境监测; 2)自2002年到2014 年RSEI 均值从0.705 降至0.699, 虽然RSEI 均值降幅不大, 但RSEI 变化空间分异明显, 盆地四周生态质量在提高, 而煤矿区、石灰石矿区、工业园区和村镇建筑区生态质量在降低; 3)植被覆盖度与RSEI 之间有较好的对应关系, 植被覆盖变化是影响生态质量变化的关键因素。     

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Landsat的重庆市生态环境质量动态监测及其时空格局演变分析

长江流域是我国重要的生态屏障之一,重庆市作为长江上游最后一道关口,研究其生态质量发展对于有效保护长江流域生态环境具有重要指导意义。基于2011—2021年间的Landsat影像等数据,计算遥感生态指数(Remote sensing based ecological index, RSEI),并采用Sen(Theil-Sen median)趋势分析法和MK(Mann-Kendall)检验研究其变化趋势以及利用Hurst指数模型分析RSEI的持续特征。利用空间转移矩阵和重心迁移模型研究其在空间上分布特征的变化情况,最后使用降水、风速、近地表气温、海拔等辅助数据为影响因素,结合地理探测器进一步探究RSEI变化驱动力,探讨重庆市2011—2021的RSEI空间分布及演变趋势。结果表明：(1)重庆市多年平均RSEI为0.593,使用等间距法将其划分的等级为差、较差、中等、良、优的面积占比分别为2.48%、8.28%、38.32%、41,87%、9.05%。从整体来看重庆市生态质量水平较高,重庆市年际RSEI以显著趋势波动增长。(2)RSEI等级为差的地区空间上主要集中于重庆西部;较差等级主要围绕...     

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。     

江苏重要生态功能区质量演变及红线管控效应

生态保护红线区作为重要生态功能区,对国家生态安全起到了基础保障作用。如何准确有效地评估生态保护红线区生态质量演变以及生态保护红线的作用,对“红线”政策的进一步完善和区域可持续发展具有重要意义。基于Google Earth Engine平台,利用Landsat 5、8长时序遥感影像构建出江苏全域1985—2021年遥感生态指数RSEI,分析了生态保护红线区1985年以来的生态质量演变情况,评估了2013年以来实施的生态保护红线政策在生态保护方面的效用。结果表明：(1)针对江苏全域构建的RSEI模型PC1平均贡献率高于70%,适用于江苏全域及生态保护红线区的生态质量演变分析。1985—2021年RSEI提升的面积占江苏总面积的58.2%,红线区平均RSEI值在0.52—0.63间变化,整体呈现波动上升的趋势;(2)江苏生态保护红线区整体RSEI均值突变年份在2003年,各市红线区RSEI均值突变年份大多集中在1995—2005年间,1990年代苏南和苏中部分城市出现由好向差的突变,2000年代苏北城市出现由差向好的突变;(3)生态保护红线具有屏蔽效应,有效阻挡了建筑用地等不透水面和裸土向保...     

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。     

基于连续变化检测和分类算法的动态遥感生态指数构建

沿海地区经济社会高速发展,是生态环境变化的焦点区域。然而,沿海地区云雨天气频发,遥感信息获取能力受限,导致遥感生态质量指数（RSEI）评价结果受成像日期变化而波动,可比性较差。针对以上问题,研究利用连续变化检测和分类（CCDC）算法构建时间序列模型,通过合成任意时刻影像、重构遥感生态指数以及改进指数归一化方式,研发了一种动态遥感生态指数（DRSEI）,细化了RSEI在区域生态质量监测的时间尺度,并应用于沿海城市宁波生态质量时空变化监测。结果表明：（1）RSEI对时间差异较为敏感,当影像年内成像时间相差逾1个月,RSEI差异可达0.147,这种差异会对长期生态质量动态监测的稳定性和准确性造成影响。（2）基于合成影像的DRSEI平均绝对偏差为0.097,接近成像时间相差半个月的RSEI差异（0.072）,误差相对较小,一定程度上减小了真实影像时相差异引起的误差。（3）DRSEI能够表征任意时刻生态质量,通过年际（1986-2019年）和半月际（2019年）DRSEI分析揭示了宁波市生态质量总体下降趋势和时空异质性加剧过程。具体地,1986-2019年宁波市南部和西部森林区域的DRSEI持续上升,而近郊农田快速转化为建成区导致DRSEI不断下降。研究提出的DRSEI能够精确描述区域生态质量变化趋势,准确定位生态质量变化转折点,有望服务海岸带地区的生态质量定期监测与评估工作,支持沿海城市高质量发展与生态环境保护。     

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。     

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。     

基于遥感生态指数的阜新市生态质量评估

城市化建设的不断推进及发展给生态环境带来了日益增加的压力,如何多方位、客观准确并且快速地对区域生态环境质量进行评估是目前研究的一个重要方向。以辽宁省阜新市为研究区域,选取2000年、2008年和2016年的遥感影像作为基础研究数据,借助ENVI5.1软件作为数据处理平台,再结合主成分分析方法,借助遥感生态环境质量评价指数RSEI对阜新市的生态质量进行评估。结果表明:2000年、2008年和2016年,阜新市的生态质量总体呈上升趋势;2000—2016年间,研究区RSEI主要由1、2级向3、4、5级转变,生态质量变好和变坏的面积分别占总面积的53.28%和2.38%,生态质量变差的区域主要集中在阜新市东北的风沙区和西南部盆地区;而阜新市西南部盆地区主要是市区,该区生态环境质量变差主要在于近年来的城市快速发展,东北部的风沙区与科尔沁沙地接壤,该区的环境变差在于所处地理位置以及防风固沙林中部分林木出现退化现象等,因此能否在快速城市化建设的同时重视生态环境的保护与修复,成为阜新市生态环境质量变化的重要决定因素。     

基于改进遥感生态指数的干旱内流区生态质量评价——以阴山北麓塔布河流域为例

干旱-半干旱地区生态环境脆弱,开展多要素、长时序生态质量动态变化研究,可为干旱-半干旱区生态建设与区域可持续发展提供科学依据。在遥感生态指数RSEI基础上,根据干旱-半干旱地区特点,耦合了绿度（NDVI）、湿度（WET）、热度（LST）、干度（SI）和盐度（SI-T）五个指标,提出适应干旱-半干旱区域生态质量评价的mRSEI模型,对1986-2022年间塔布河流域生态质量进行动态评价。利用Mann-Kendall突变检验、Theil-Sen （T-S）分析联合Mann-Kendall趋势分析法探究生态质量时空变化;引入欧洲中期天气预报中心发布的第五代再分析数据集（ERA5）的气象数据,在逐像元层面探讨了气候因素与mRSEI的相关关系。研究表明：（1）相较于RSEI而言,mRSEI能更好集成各生态分量包含的信息,且模型更加稳定可靠;（2）mRSEI受到的负面影响主要来自于盐度指标（SI-T）,相关系数均值为-0.922,其影响力大于干度、热度指标,表明引入盐度指标对干旱-半干旱区生态质量评价具有重要意义;（3）研究时序内mRSEI介于0.179-0.423,生态质量总体呈下降趋势（Slope=-0.0014, P<0.05）;（4）趋势分析结果表明,塔布河流域84.37%的区域生态质量未发生变化,另外15.63%中,生态质量退化面积占比远高于生态质量变好的区域,研究区生态质量总体呈退化趋势。（5）气候因素与mRSEI相关分析结果表明,降水与mRSEI呈正相关（r=0.411-0.807）,年均气温与mRSEI呈负相关（r=-0.824--0.398）;时序相关分析结果表明,气温是研究区生态质量的主控因子。（6）人文因素虽然会对塔布河流域生态质量产生扰动,但并不起决定作用。基于改进的遥感生态指数mRSEI,能够科学监测干旱-半干旱区生态质量空间分布、准确把握生态质量变化趋势,可为干旱-半干旱地区生态保护提供理论支撑。     

西安市生态环境及城市发展质量评估

良好的生态环境是推动城市高质量发展的重要基础,决定了城市建设水平与人居环境质量。以西安市为研究区,计算遥感生态指数(RSEI)评估城市生态环境状况;构建城市高质量发展评价指标体系,使用全排列多边形图示法评估城市发展质量;再运用耦合协调度模型分析两者耦合协调度的时间变化趋势。结果表明: 西安市城市生态状况呈南高北低的格局,2010—2020年RSEI整体呈上升趋势,但城内六区的RSEI一直在降低,周边区县的RSEI基本保持不变或有所提升;西安市城市发展质量有所提升,城市发展质量等级为较低级别,城市发展3个子系统的质量提升具有不均衡性,提升幅度为生态子系统>经济子系统>社会子系统;西安市两类指数的耦合协调度提高,协调水平从勉强协调提升为初级协调。     

基于植被降水利用效率和NDVI的黄河上游地区生态退化研究

提出了一种植被降水利用效率和NDVI变化趋势分析相结合识别生态退化、生态恢复区域的方法。利用黄河上游地区1982—2006年的AVHRR NDVI数据及同期16个气象站的降水量数据为基础数据源,计算每个像元的降水利用效率及其变化趋势,结合NDVI变化辨识生态退化和生态恢复的区域范围。结果表明,研究区域80%处于生态恢复阶段,恢复现象较为明显的区域主要位于东南部;生态退化显著的区域主要集中在玛多县县城,扎陵湖、鄂陵湖附近和龙羊峡库区周边。该结果与黄河上游地区草地退化的现状基本吻合,表明该方法可靠性较强,可以作为评估区域生态退化或生态恢复的方法。植被降水利用效率与NDVI变化趋势相结合的方法可以避免仅使用降水利用效率可能产生的误判。研究可为黄河上游地区开展生态恢复工程,合理规划和调整生态建设布局提供科学依据。     

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.     

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。     

基于改进的遥感生态指数的北京市门头沟区生态环境质量评价

以2001、2006、2010、2014和2018年的Landsat影像为数据源,采用熵权法计算权重并用指数和法计算遥感生态指数(RSEI),结合GM(1,1)模型,研究北京市门头沟区的生态环境质量变化及其原因,预测未来变化趋势.结果 表明:2001、2006、2010、2014和2018年门头沟的RSEI分别为0.5...     

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.