基于遥感生态指数的河套灌区生态环境质量变化研究

河套灌区是黄河中游的大型灌区,也是我国设计灌溉面积最大的灌区,2019年被列入世界灌溉工程遗产名录。为探究河套灌区在近十年来的生态变化情况,基于Landsat系列卫星2010年TM及2016年和2020年OLI/TIRS数据,利用绿度、湿度、干度、热度构建了遥感生态指数等指标,分析了河套灌区的近年来的生态环境变化情况。研究结果表明:从2010年至2020年,研究区的植被覆盖区域的绿度水平显著提高,湿度增加变化明显,干度和热度两大指标均有所下降,遥感生态指数由0.45上升到0.57,生态水平有所提高。沙漠及盐碱化地区的生态水平有变好的趋势,部分区域完成了从无植被到有植被覆盖的转换,人为影响因素显著,极大提高了区域生态环境水平。本次研究通过多种环境因子、遥感生态指数等手段研究河套灌区的生态变化情况,探讨人为因素对生态环境的影响,以期为河套区域生态保护提供理论参考和科学依据。     

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。     

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...     

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。     

基于改进遥感生态指数的宁夏沿黄平原区生态环境质量评价

区域生态环境质量评价是国民经济建设与可持续性发展规划的基础，是生态学研究的主要方向之一。以土地利用/覆盖数据和Landsat OLI数据为基础，分别在ArcGIS和GEE平台上进行景观多样性指数（Landscape Diversity Index，LDI）与归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、湿度（Wet Index，WI）、归一化裸土和建筑指数（Normalized Difference Building-Soil Index，NDBSI）、遥感生态指数（Remote Sensing Based Ecological Index，RSEI）和改进遥感生态指数（Modified Remote Sensing Ecological Index，MRSEI）的计算。在LDI最佳尺度约束下分析表明，宁夏沿黄平原区景观多样性指数具有显著尺度依赖特征（P<0.001），阈值出现在3000 m×3000 m。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）解释了研究区改进遥感生态指数主要受到NDVI和LDI影响，其中NDVI是PC1（特征值贡献率68.98%）的决定因子，特征向量为0.8901；LDI为次要决定因子，特征向量为-0.4146，该分量在MRSEI计算中分值较高。LDI是PC2（特征值贡献率28.76%）的决定因子，特征向量为0.9100；NDVI为次要决定因子，特征向量为0.4056，该分量在MRSEI计算中分值较低。从MRSEI在应用中可信性来看，其在分析中采用LDI替代LST有效地避免了RSEI分析中NDBSI和LST之间存在的生态学意义重复表达和多因子向量投影中的高度聚集。研究区空间异质性主要以"差"和"较差"级别分布在不同土地利用/覆盖类型交错区且以环绕研究区为主要特点。在"差"到"好"梯度上，斑块密度为减少趋势由8.3个/km²减少到5.9个/km²，而平均斑块面积呈增加趋势由0.120 km²增加到0.169 km²。综合来看宁夏沿黄平原区生态环境质量总体MRSEI值为0.0117刚好超过"较好"水平下限。     

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....     

滦河流域遥感生态指数改进及生态环境质量评价

为明晰流域生态环境质量及其主要影响因素,本研究基于卫星遥感数据,通过耦合绿度、湿度、干度、气溶胶光学厚度4个指标,提出了改进的遥感生态指数(IRSEI)。采用IRSEI对滦河流域生态环境质量进行评价,并分析了影响流域生态环境质量的主要因素。结果表明：2000、2008、2016、2022年,研究区IRSEI分别为0.488、0.532、0.563、0.586,流域整体生态环境质量持续上升,其中,东南地区相对较优、西北地区相对较差,并且东南地区生态环境质量改善而西北地区退化。年降水量、坡度、土地利用、第一产业以及第三产业是影响流域生态环境质量空间分异的关键因子,各因子的交互作用对流域生态环境质量的影响更显著。     

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.     

基于改进遥感生态指数的吐鲁番-哈密地区生态环境质量评价及驱动机制分析

吐鲁番市和哈密市是我国盐渍化危害最严重的地区之一,明晰其生态环境变化趋势和驱动机制对吐鲁番-哈密地区生态文明建设具有重要意义。基于Google earth engine(GEE)平台,筛选2005-2020年6-9月Landsat影像,选取绿度(SVAI)、湿度(Wet)、热度(LST)、干度(NDBSI)和盐度(NDSI)构建改进型遥感生态指数(SRSEI)对吐鲁番-哈密地区生态环境进行评估。结果表明:(1) SRSEI使用SAVI代替NDVI并加入盐度指标(NDSI),与RSEI相比有着更高的第一主成分贡献率,能更全面客观地评价吐鲁番-哈密地区生态环境质量。(2) 时间尺度上,2005-2020年吐鲁番-哈密地区SRSEI先下降后上升,均值0.49,并在2020年均值达到0.5575,较差和良的面积占比变化显著,较差占比减少了11.54%,良占比增加了30.15%。且未来生态环境变化趋势还将以改善为主; 空间尺度上,北部西山台原和中部莫钦乌拉山生态质量多为优和良,较差区域主要集中在南部噶顺戈壁。(3) 年均降水量、年均气温和经济生产总值是驱动SRSEI变化的主要控制因子,q值均大于0.092;与单因子对生态环境影响力相比,双因子交互产生的影响力更强,年均降水量∩经济生产总值是驱动吐鲁番-哈密地区生态环境发生变化的最强交互因子。     

长江三峡库区生态环境变化遥感研究进展

长江三峡库区是我国最重要的生态敏感区之一,受三峡水利工程和相关人类活动影响,其生态环境变化显著.揭示三峡库区生态系统结构、功能和生态过程的变化对于维护库区生态安全具有重要意义.生态环境遥感为此提供了关键途径,并在三峡库区生态环境研究中受到重视.现有的三峡库区生态环境变化遥感研究往往存在较大差异,难以有效反映生态环境变化和响应特征,加之生态本底和人类干扰活动的复杂性,三峡库区生态环境变化遥感研究仍面临诸多挑战.本文对库区环境变化遥感研究的发展阶段、研究尺度、遥感数据和方法等进行了系统总结,并从土地利用/覆盖变化、植被变化、水土安全、生态服务价值评价、生态系统健康与生态规划5个方面对库区生态环境变化遥感研究进展进行综述,在此基础上探讨了当前三峡库区生态环境变化遥感研究存在的问题,并提出未来研究中需重点关注的主要科学问题,以期为三峡库区生态环境管理和类似地区生态环境变化遥感研究提供参考.
     

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.     

基于遥感生态指数和图论知识的宁波市生态安全格局构建

构建生态安全格局、识别生态重要区域是目前区域生态安全研究的重点。本研究以宁波市为例,利用遥感生态指数识别生态源地,利用电路理论模型识别生态廊道和生态夹点,利用图论算法识别最小生成树和割边。结果表明：宁波市共有生态源地203处,土地覆被类型以林地为主,也包括少量的水田和水淹植被;生态廊道共368条,总长度为573.42 km,整体呈西南密、东北疏的趋势;生态夹点91处,夹点主要分布在海涂区域和联系紧密的生态源地之间。根据现状提出优化策略,确定一级廊道187条,二级廊道181条,生态修复优先区50处,远期生态修复区59处。结合图论与电路理论模型的优化策略为生态安全格局的构建提供了科学依据。     

基于优选遥感干旱指数的华北平原干旱时空变化特征分析

基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)产品和气象资料,对比分析了作物缺水指数(CWSI)、干旱严重度指数(DSI)、归一化植被供水指数(NVSWI)和温度植被干旱指数(TVDI)表征华北平原干旱状况的适用性,并基于优选后的指数研究了2000—2018年干旱的时空变化特征。结果表明：(1)CWSI在反映干旱的效果上明显优于另外三种干旱指数。(2)时间上,2000—2018年春季干旱最严重,其次是秋季和冬季,夏季干旱最轻,但春季干旱强度有所下降,速率为-0.03/10a,而其他三季均呈增加趋势,速率为(0.01—0.08)/10a。(3)空间上,华北平原东部和东南部发生轻旱频率高,西部和北部中旱及以上干旱频率较高。山东省西北部及河南省东部、安徽省北部等地春旱呈显著减弱趋势(P<0.05);夏季华北平原东南部干旱增加趋势显著(P<0.05),而北部减弱趋势显著(P<0.05);秋季华北平原西南一带干旱上升趋势较大;冬季西部、中部及南部干旱增加趋势显著(P<0.05)。     

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。     

基于遥感生态指数的道路网络生态效应分析——以福州市为例

以2000年和2016年两期Landsat影像为基础数据源,借助遥感生态指数（RSEI）对福州市生态环境进行评价,在此基础上,从道路缓冲区、城乡梯度带、剖面线三种不同取样方法定量探讨RSEI对路网的响应机制;再以500 m×500 m、1000 m×1000 m、1500 m×1500 m、2000 m×2000 m、2500 m×2500 m、3000 m×3000 m不同尺度的网格划分空间单元,运用全局空间自相关、地理加权回归分析等方法分析了道路核密度（KDE）和RSEI及其之间关系的空间异质性。结果表明：从2000年到2016年,福州市生态环境好的区域面积增幅大于生态环境差的区域面积,生态环境质量向好的方向发展。各类型道路缓冲区的RSEI变化规律都是呈从0 m到3000 m逐渐上升的趋势,其中国道、省道、县道、乡镇道路影响的阈值分别在900、900、450、750 m左右。在城乡梯度分析中,RSEI曲线的变化规律都是随着与行政中心距离的增大而增大,到达一定阈值后趋于平缓,甚至还有小幅度的下降,区级的影响阈值在20 km左右,县级的影响阈值在12 km左右;而KDE曲线的变化规律与RSEI相反,其变化阈值与RSEI正好对应。剖面线所经过的行政中心处,其RSEI为低值,KDE为高值,西北方向的内陆地区RSEI高于东南方向的沿海地区。在多尺度的地理加权回归分析中,1500 m×1500 m和2000 m×2000 m这两个网格单元采样下的空间集聚性较强,空间异质性明显,总体上来看,RSEI与KDE呈现负相关关系,且相关关系存在空间分异,负回归系数主要分布在研究区的中心区域。研究结果可为福州市生态建设和路网规划提供参考依据。     

乡镇遥感生态指数时空变化及影响因子研究——以天津市蓟州区为例

进行乡镇生态环境质量评价和其空间分异性的影响因子分析,探讨其自身发展及对环境影响的机理,有助于相关部门有针对性地进行政策调整,对实现乡村生产生活与生态环境协调发展,实现乡村振兴的生态文明建设目标有重要意义。本文以天津市蓟州区乡镇为评估单元,利用遥感数据、统计数据和社会调查数据相结合的方法,使用遥感生态指数(RSEI)对其2000—2020年的生态环境质量进行评价,并选取四大类型共九个影响因子,通过地理探测器对蓟州区2020年乡镇生态环境质量的空间分异性影响因素进行了分析。结果表明,蓟州区2000年到2020年乡镇生态环境质量整体有所提升,生态环境质量等级为差和极差的区域明显减少,生态环境质量等级为好的区域面积增加;其变化趋势可分为持续上升型、波动上升型和波动下降型,除礼明庄镇外,其他评估单元生态环境质量都在向好的方向发展。在单因子探测中,地形因子的影响力大于社会因子和经济因子,即蓟州区乡镇生态环境质量的空间分布受海拔影响要大于其他社会经济因素的影响;在交互作用探测中,任意两个影响因子交互之后的作用强度都要大于单一影响因子,其中干度指数与绿度指数的交互作用解释力最高;说明土地利用变化和城...     

基于水体型生态指数的无锡市城区生态质量时空变化分析

水体是构成生态质量的重要指标,传统的城市生态质量评价方法通常掩膜了水体区域,忽略了水对生态质量的影响。基于Google Earth Engine(GEE)平台提供的2013、2015、2017、2019、2021年的Landsat8-OLI影像数据,利用信息熵权重法耦合水体丰度(SPWI)、比率植被指数(RVI)、归一化潜热指数(NDLI)、干度(NDSI)、热度(LST)构建水体型生态指数(WBEI),对江苏省无锡市城区2013—2021年生态质量进行时空变化分析,并利用Moran指数计算无锡市城区生态质量的空间自相关性。结果表明：(1)WBEI融合了水体对生态指数的影响,弥补了传统方法无法反映水体区域生态质量的不足,能更好地反映包含水体区域在内的城市生态质量;(2)2013—2021年,无锡市城区平均WBEI分别为0.4808、0.4416、0.5068、0.4471、0.4682,城区生态质量呈波动变化,总体呈小幅下降的趋势;(3)无锡市城区生态质量极好等级的面积减少67.5251km²,良好与一般等级增加76.8633km²,生态质量...     

基于谷歌地球引警和改进型遥感生态指数的西安市生态环境质量动态监测

近年来,在经济全球化的背景下,西安市经济迅速增长,生态环境问题日益突出,快速全面地定量监测生态环境质量的时空变化,对指导生态环境保护具有重要意义。基于谷歌地球引警(GEE)平台,筛选2000、2004、2010、2015、2020年及其前后各一年的四季Landsat影像,利用主成分分析基于绿度(NDVI)、热度(LST)、干度(NDSI)、湿度(Wet)和气溶胶光学厚度(AOD)构建改进型遥感生态指数(ARSEI),实现西安市2000—2020年生态环境质量的动态监测,并运用莫兰指数(Moran′s I)探讨西安市生态环境质量的空间自相关。以主成分效果最好的夏季为例,结果表明：(1)构建的ARSEI将大气污染因素考虑在内,第1主成分(PC1)贡献度在83%以上,能较好地集中各指标特征,有助于更加全面地评价研究区生态环境质量;(2)西安市2000—2020年平均ARSEI分别为0.565、0.521、0.572、0.644、0.695,生态环境质量总体呈现先退化后转好的趋势。20年来,生态环境质量较差和极差等级的面积减少了1339.08 km²,主要分布在秦岭以北地...