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。     

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的祁连山国家公园生态环境质量评价及成因分析

生态环境与人类生活密切相关.利用遥感技术能够客观、定量地评价生态环境质量的时空变化,为区域治理生态环境提供科学参考.本研究基于Google Earth Engine(GEE)平台,以Landsat TM/OLI遥感影像为基础数据源,计算得到可以反映生态环境质量的遥感生态指数(RSEI),并对祁连山国家公园1989-20...     

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...     

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.     

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。     

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。     

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的长江经济带城市群热岛特征及影响因素

遥感技术能够客观、定量地评价地表城市热岛强度的时空变化,分析城市热岛的影响因素,为城市生态建设提供有效的科学参考。本研究基于GEE(Google Earth Engine)平台,以长时间序列的MODIS卫星资料为基础数据源,使用城乡二分法估算长江经济带2003—2019年的城市地表热岛强度,再利用城市热场变异指数评价生态环境,并利用地理探测器进行城市热岛成因分析。结果表明：长江经济带5个城市群2003—2019年全年平均气温为22.78℃,白天为23.91℃,夜间为7.59℃,平均温度整体上均呈上升趋势,分别为0.02、0.02和0.006℃·a^-1。长江经济带5个城市群17年无热岛占比最高,弱热岛和弱冷岛占比次之,强热岛占比最少,且城市热岛全年、白天和夜间都呈现下降趋势。长江经济带整体的生态评价为优。地理探测器因子探测表明,DEM、土地覆盖类型、O₃是长三角城市群热岛效应的主控因子;蒸散发量、紫外线气溶胶吸收指数、人口密度是长江中游城市群热岛效应的主控因子;归一化植被指数、夜间灯光指数、土地覆盖类型是成渝城市群热岛效应的主控因子;归一化植被...     

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...     

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....     

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。     

基于景观结构的生态移民安置区生态风险评价——以宁夏红寺堡区为例

以宁夏自治区红寺堡区为例,以1995年、2000年、2005、2010年和2015年5期遥感影像为数据源,综合运用景观格局指数、生态风险指数、空间分析法以及地理探测器等多种研究方法,研究了移民安置区生态风险时空特征。结果表明:1995—2015年研究区景观格局发生了较大的变化,草地面积减少了2.97×10~4hm~2,耕地、林地、建设用地分别增加了1.90×10~4hm~2,0.42×10~4hm~2和0.43×10~4hm~2;在研究期间景观整体斑块数不断增加,其景观整体破碎度随之变大;研究区生态风险主要以较低风险和中风险为主,其中建设用地、沙地和未利用地生态风险值较高,在研究期间生态风险平均值由0.166降低至0.154,研究区生态风险值呈降低趋势。通过地理探测器诊断得出景观斑块数、景观破碎度、景观优势度、景观损失度、斑块密度等因素是安置区生态风险的主要影响因素。     

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...     

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.     

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...     

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。     

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。     

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...