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GEE的黄河上游生态环境质量动态监测与评价：以龙羊峡至积石峡段为例

为了解黄河上游龙羊峡至积石峡段生态环境质量的动态变化,本研究基于GEE(Google Earth Engine)遥感大数据平台,以Landsat TM/OLI遥感影像作为数据源,构建遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI),评价黄河上游龙羊峡至积石峡段流域2000—2020年期间生态环境质量变化特征并探讨其影响因子。结果表明：2000—2020年龙羊峡至积石峡段流域生态环境质量呈现先恶化后改善的变化趋势;2000—2010年区内生态环境质量处于轻微退化和中等退化状态,而2010—2020年区内生态环境质量处于轻微改善和中等改善状态;地理探测器显示,区内2000—2020年单因子解释力由大至小依次为干度、绿度、湿度、热度,其中绿度和湿度之间的双因子相互作用在2000—2020年期间对区内生态环境质量的影响程度相对最大。本研究结果可为黄河上游开展生态环境治理、植被恢复和生态监测,以及实现有效保护黄河上游生态环境等,提供理论支撑和实际指导。     

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。     

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。     

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...     

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.     

内蒙古杭锦旗生态环境时空变化的遥感监测与评价

随着生态环境问题的日益突出和全球化,人们越来越注重环境保护,而且遥感技术在生态环境监测和评价中发挥着重要作用。本研究基于1992、2000、2008和2017年的Landsat影像数据,构建遥感生态指数(RSEI),对内蒙古杭锦旗的生态环境质量进行监测和评价,以期为该区生态环境保护提供理论依据。结果表明: 1992—2017年,杭锦旗的生态环境质量总体较差,其RSEI等级以差和较差为主;RSEI均值从0.31(1992年)上升到0.37(2008年),再下降至0.30(2017年),期间生态等级变化均以变化1个等级为主。在空间分布上,杭锦旗生态环境质量较差的区域主要分布在中西部的荒漠平原区,生态质量较好的区域主要分布在黄河沿岸和东南部,生态质量等级变化波动较大的区域主要分布在沙漠边缘、黄河沿岸和东部的丘陵沟壑区。研究期间,杭锦旗各生态等级的重心转移幅度较大,时空波动较明显。总之,杭锦旗生态环境脆弱、不稳定,生态建设对生态环境的改善有一定促进作用,同时也要合理地配置资源和利用土地。     

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。     

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...     

乌兰布和沙漠生态系统服务价值时空动态

以乌兰布和沙漠为研究区,基于1990—2018年4期土地利用类型数据,以"当量因子法"为基础,运用网格分析、热点分析、权衡协同分析等方法,探究乌兰布和沙漠近30年生态系统服务价值的时空动态特征。结果表明:(1)生态系统服务价值总量以2000年为拐点先下降后逐期上升,由1990年17.03亿元上升至2018年25.94亿元,其中调节服务价值贡献量最大,4期平均占71.34%,供给服务增幅最大,近30年间增加85.04%;(2)生态系统服务价值呈东部和东北部高、中部和西南部低的空间分布特征,1990—2010年空间格局基本不变,但2018年高值区有所扩展;(3)1990—2018年间生态系统服务冷点区面积占比由2.85%增至4.23%,热点区面积占比由0.22%增至10.45%,热点区分布在黄河沿岸及部分生态恢复区,但东南部冷点区逐渐增大,生态治理时应着重关注;(4)1990—2018年生态系统服务间以协同关系为主,权衡关系存在于初期供给服务与其他类型服务之间。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

新区开发建设及其生态效应——以雄安新区为例

雄安新区自2017年设立为国家级新区以来，已进行了大量的开发建设，但迄今尚未见对开发建设所产生的生态效应的研究报道。因此，选取2017年和2020年的Landsat 8影像，分别代表雄安新区未开始建设和建设3年后的两个时期来对此进行对比。利用遥感空间信息技术反演出2017—2020年雄安新区开发建设以来主要地表覆盖类型的变化，并采用遥感生态指数(RSEI)对这些地表覆盖类型变化产生的生态效应进行评估。结果表明：(1)雄安新区2017—2020年间的开发建设已使建筑用地面积增加了60.01 km²,水体面积增加了8.95 km²,植被面积减少了69.29 km²。雄安新区现阶段的开发建设主要集中在区内的容城县和雄县，而安新县的开发强度较小。(2)雄安新区2017—2020年间开发建设的生态效应体现在生态改善面积大于退化面积，生态等级良好以上的面积占比有所提升。因此，新区的生态质量总体略有上升，RSEI均值从0.668上升到0.677。但3个县的表现不一，雄县和安新县的生态有所提升，而容城县则略有下降。(3)雄安新区虽经开发...