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.     

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。     

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。     

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。     

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.     

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...     

寻乌水流域景观格局演变及其生态环境效应

土地利用变化引起的景观格局演变及其生态环境效应研究已成为诸多学者广泛关注的研究热点。为正确认识和评价土地利用变化对景观格局和生态环境的影响,以寻乌水流域为研究对象,选取1995、2005年Landsat5 TM影像和2015年Landsat8 OLI影像进行遥感解译,得到3期的土地利用数据,借助ArcGIS10.2和Frgstats4.2软件,分析土地利用动态变化与景观格局演变特征。同时运用遥感生态指数(RSEI)对寻乌水流域1995—2015年期间生态环境质量时空演变进行评价。结果表明:(1)近20年寻乌水流域园地(增加40.14%)和林地(减少33.91%)面积占比变化幅度最大,水域(减少0.1%)变化幅度最小。土地利用变化单向转换频繁,园地"涨势"和林地"落势"十分明显,整体处于不平衡状态。(2)景观水平上,流域的香农多样性指数(SHDI)、修正Simpon均匀度指数(MSIEI)分别由1995年的0.7083、0.2423上升至2015年的1.114、0.5247,景观聚集度指数(CONTAG)由1995年的72.93下降至2015年的58.13。流域的景观异质性增强,破碎化程度提高。(3)寻乌水流域1995、2005和2015年RSEI均值分别为0.554、0.544和0.550,呈先下降后上升趋势,生态环境状况恶化后得到改善。寻乌果业发展引起的园地快速扩张对林地的占用是生态环境恶化的主因,后期退果(耕)还林、保护生态林及植树造林等是生态环境改善的主因。研究成果可为流域的土地利用规划、良好的生态格局建立和生态环境保护提供重要科学依据。     

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。     

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。     

上海和纽约城市不透水面时空变化及其对生态质量影响的对比

城市空间的扩展使得大量的不透水面取代了以植被为主的自然地表景观,尤其是在规模较大的城市,其高比例的不透水面很大程度上影响了城市生态质量.本研究以中、美2个人口规模最大的城市——上海和纽约为研究区,基于上海1989、2002和2015年和纽约近同期的1991、2001和2015年的Landsat影像,利用归一化不透水面指数(NDISI)提取研究区各年份的不透水面信息,通过遥感生态指数(RSEI)评价城市不透水面大幅增长导致的城市生态质量变化,并借助景观指数分析上海和纽约两种不透水面空间分布格局对城市生态质量的影响.结果表明: 20世纪90年代初到2015年,上海和纽约的城市不透水面增长速率和空间变化模式存在显著差异.研究期间,上海不透水面的总增加面积是纽约的17.4倍,年均增长速率是纽约的62.2倍.上海的城市扩张方式主要表现为由城市中心向周边乡村扩展,而纽约的城市无明显扩张,不透水面以填充的方式在城市内部增加.2种不同的不透水面变化模式和空间分布格局对城市生态质量产生了不同影响.上海的RSEI均值从1989年的0.717下降到2015年的0.453,总体降幅达 36.8%;而1991和2015年纽约的RSEI分别为0.552和0.514,下降6.9%,其幅度远小于上海.在不透水面斑块面积大、斑块内部高度连通和聚集的区域,城市生态质量较差.