东北黑土水土流失区生态环境遥感动态监测

为及时快速地监测水土流失地区的生态环境变化状况,以拜泉县为例,选取1985年、1996年、2006年和2015年Landsat影像,反演得到能反映生态环境的绿度、湿度、热度和干度指标,利用主成分分析方法,依据RSEI（遥感生态指数）对拜泉县1985—2015年的生态环境进行评价.结果表明:1985—2015年拜泉县RSEI从0.645增至0.851,增幅为31.94%,生态环境质量改善地区面积高于退化区域面积,总体上生态质量向好的方向发展;拜泉县整体生态环境质量综合指数由3.78升至4.87,各乡镇的生态环境质量综合指数均呈现不同程度的增加,从空间分布来看,西南部和南部乡镇的变幅大于北部,中部基本保持不变,水土流失重点区域生态环境质量显著提高;逐步回归分析结果表明,所选的指标均为生态环境质量的关键指标;绿度逐渐成为研究区生态环境质量正向作用的重要指标,说明植树造林等生态治理措施对环境质量的改善起到主导作用.研究显示,RSEI能够综合刻画水土流失区生态环境质量,同时拜泉县生态环境质量整体不断改善,水土流失治理成效明显.      

基于AWRSEI的岱海流域生态环境质量时空演变及驱动因子分析

流域是重要的生态安全屏障和社会经济发展区域,为了更加客观准确地评价干旱和半干旱区流域生态环境质量,基于遥感生态指数（RSEI）引入盐度指标构建适用于干旱和半干旱区流域的遥感生态指数（AWRSEI）并以岱海流域为例分析其适用性.基于AWRSEI模型,采用4期Landsat TM/OLI合成影像,对2001~2020年岱海流域的生态环境质量进行定量评价,通过变异系数和空间自相关分析岱海流域生态环境质量时空演变规律,并通过地理探测器进行成因分析和驱动因子解释力分析.结果表明：①AWRSEI与各生态因子的平均相关系数为0.860,比单个指标分量更具代表性;第一主成分的荷载正负值和排序与RSEI一致,特征值贡献率比RSEI高3.69%,评价结果与真实地表情况更为接近,适合用于干旱区流域的生态环境质量评价.②岱海流域2001~2020年AWRSEI指数的年均值为0.427,生态环境质量基础较差,期间AWRSEI的均值呈现波动上升的趋势,并且在2020年均值达到最高0.502.整体生态环境质量明显好转,恶化区域减少了20.51%,改善区域增加了12.71%.空间分布上,岱海流域南部和西北部高海拔地区的林地生态环境质量优,北部和南部中海拔地区生态环境质量较差,湖区北侧生态环境质量优于南侧.③岱海流域AWRSEI变异系数平均值为0.280,生态环境质量状况稳定,整体变化波动较小,高波动主要集中在湖区南侧和居民点区域.岱海流域生态环境质量存在显著的空间自相关性,高-高集聚区主要分布在高海拔的林地区域和低海拔耕地区域;低-低集聚区零星分布在中海拔区域.④2001~2020年岱海流域生态环境的提升主要由于NDVI提高,NDBSI和NDSI降低.NDVI和NDBSI是交互作用最强的组合,对生态环境的解释力最强.土地利用是AWRSEI的主导因子,解释力最强.土地利用和气象因子的组合是交互作用最强,且各驱动因子之间均为增强关系.     

北运河流域植被覆盖度变化及其生态环境质量评估

北运河流域作为北京城市副中心建设涉及的重要自然地理单元,流域内人类活动剧烈,生态问题突出,植被覆盖率下降.基于植被覆盖度快速实现流域内生态环境质量的全面评价,是打造生态和谐宜居示范区的重要支撑,也是实现新时期首都生态文明建设的关键.本文选取1990年、2004年、2018年时相相近的3期Landsat TM/OLI数据,首先采用线性光谱混合模型进行植被覆盖度(FVC)的计算,再利用主成分分析法构建遥感生态指数(RSEI),并对二者时空变化规律及相关性进行探究.结果表明,1990—2018年,研究区平均植被覆盖度与遥感生态指数均呈现先增后减的趋势,植被覆盖度由0.36增长至0.43再降至0.41,遥感生态指数由0.545增加为0.584后又降至0.545.1990—2004年生态质量下降的区域集中分布在北京市主城区四周,环境质量改善的区域集中分布在北运河流域北部、中心城区及东南部,而2004—2018年生态质量下降的重点区域则向东南部流域下游转移,环境质量改善的区域则大面积减少.流域内生态质量保持稳定的区域大幅增加,生态质量差与较差区域占比连续降低,表明研究区大部分区域生态系统状况趋于稳...     

基于关键指标的黄河流域近20年生态系统质量的时空变化

黄河流域生态系统质量直接关系到国家中长期生态安全和高质量发展,研究黄河流域生态系统质量时空变化,可为黄河流域的生态保护和高质量发展提供参考. 基于长时间序列MODIS数据,提取能够反映生态系统质量的归一化植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)、表层水分含量指数(SWCI)和陆地表面温度(LST)4个关键指标构建遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI),结合Sen+Mann-Kendall检验和Hurst指数,分析黄河流域2000—2018年生态系统质量变化情况及变化趋势. 结果表明:2000年、2010年、2018年3个年份RSEI与各指标的平均相关系数为0.856,均高于各指标之间的平均相关系数,RSEI能够综合反映黄河流域生态系统质量. 近20年黄河流域生态系统质量存在局部改善与退化并存的现象,其中改善面积占52.84%,主要分布在湟水谷地、黄土高原、鄂尔多斯高原、河套平原和宁夏平原;退化面积占18.48%,主要分布在黄河源区、陕西关中盆地和黄河下游. Hurst指数分析表明,黄河源区生态系统质量未来呈改善趋势,黄土高原持续性改善和未来退化趋势并存,鄂尔多斯高原、阴山南麓、子午岭以未来变化不确定为主,陕西关中盆地以持续性退化为主,生态系统质量未来变化趋势不确定和持续性退化的区域仍需要持续关注. 研究显示,基于关键指标的遥感生态指数能够综合反映黄河流域生态系统质量状况,近20年黄河流域生态系统质量改善面积占52.84%,远高于退化面积(18.48%),且黄河源区生态系统质量未来以改善为主.      

莆田市城区生态环境评价研究

以LandsatTM/ETM＋卫星影像为数据源,运用遥感生态指数（RSEI）对1994年、2003年、2009年莆田市城区的生态环境质量进行评价,并对生态环境变化进行动态分析.研究表明,1994年-2009年生态环境呈下降趋势,但下降较为缓慢,生态环境并未遭到显著破坏.生态环境变好与变差的面积相差不多,但变差中级差为2的面积比重相对较大,而变差和变好中级差为3、4的面积所占的比重很小.     

基于改进遥感生态指数的青藏公路那（曲）安（多）段生态环境评估及驱动机制分析

青藏公路沿线生态环境是西藏地区生态文明建设的重要组成部分,目前研究青藏高原独特的地理环境普遍存在数据获取困难、时效性过低及未考虑研究区独特的“高寒盐碱”环境状况等问题.基于GEE平台及研究区独特地理环境,对遥感生态指数（RSEI）进行改进,采用主成分分析法构建一种新的适用于高寒盐碱地区的盐碱遥感生态指数（SRSEI）作为生态环境质量评价指标,利用ArcGIS 10.3平台、地理探测器等方法在多时空尺度下分析青藏公路那曲至安多段沿线生态环境质量空间分布格局与时间变异趋势,并探究自然和人为等8个控制因子对SRSEI时空变化的驱动机制.结果表明：①相较于RSEI,SRSEI对植被更加敏感,对植被稀疏和盐碱化严重地区的分辨能力更强,适合高寒盐碱区生态质量评价.②研究区生态环境质量空间尺度上存在明显的地理分异性,生态质量较差的区域主要集中在北部安多县城,质量等级为优和良地区主要分布在中西部和东南部那曲地区;时间尺度上32年间研究区生态环境整体呈改善趋势,中西部和东南部植被覆盖度明显增加,对生态环境有很强的改善作用,改善面积1 425.98 km²,占比99.82%.SRSEI均值为0.49,总体呈波动上升趋势,平均增幅为0.015 7 a^-1.③土地利用方式是研究区生态环境质量变化中驱动力最大的影响因子,多年份平均q值0.1576,环境因子的影响力较低;多因子交互结果显示,研究区的生态环境现状是多重因素共同作用的结果,所有因子在交互作用下均有协同增强的作用,且人为因素的影响力在逐步上升,植被净初级生产力（NPP）和土地利用方式交互作用是研究区生态环境质量的主要交互控制因子.该研究可为那曲至安多段沿线生态环境保护和可持续发展提供理论依据.     

中亚跨境流域生态脆弱性评价及其时空特征分析——以阿姆河流域为例

生态脆弱性（EVI）的定量评估和长期分析,对于了解区域生态环境动态变化与指导生态环境保护与修复极为重要。但以往研究很少对跨境流域这一特殊单元进行生态脆弱性评价。以阿姆河流域为例,选择反映研究区植被、水文、气候、地形、土壤以及人类活动等方面的11个指标,通过共线性诊断分析,构建了阿姆河流域生态脆弱性评价体系,利用主观权重与客观权重相结合的方法确定指标权重,对1990-2015年研究区EVI进行了定量评价及时空特征分析。结果表明：（1）研究区生态环境呈恶化趋势,大部分区域处于重度脆弱状态,研究时段内重度脆弱性比例的平均值为46.40%;极度脆弱性占比在过去25年内呈增加趋势,从1990年的2.58%增加至2015年的16.97%,增幅为14.39%。（2）生态脆弱性在不同土地覆被类型之间差异巨大,其中草地的EVI值变化最大,裸地的生态环境最为脆弱,林地的生态脆弱性最小;研究区生态脆弱程度整体表现为裸地>灌丛>草地>耕地>城市用地>林地的规律。（3）EVI与地形因子的关系表明生态环境最为脆弱的区域主要位于低海拔地势平坦与高海拔坡度大的地区,而低脆弱性主要分布在海拔2500~3500 m或坡度15~25°的区间上。     

基于地理探测器的区域植被覆盖度的定量影响——以京津风沙源区为例

植被覆盖度（FVC）是衡量生态环境优秀的重要指标.本文基于MODIS NDVI数据,运用像元二分法模型,估算了2000~2018年京津风沙源区FVC,分析了其时空变化特征.在此基础上,基于地理探测器模型,定量分析了自然因素和人类活动因素等12个因子对京津风沙源区FVC空间分布的影响.结果表明,近20a来京津风沙源区FVC整体上呈增加趋势,增加率为8.2%.空间上,研究区73.7%的区域FVC在增加,其中显著增加的区域主要集中在晋北山地丘陵亚区、燕山丘陵山地水源保护亚区、大兴安岭南部亚区和科尔沁沙地亚区的南部.2000~2018年,降水是影响京津风沙源区FVC空间分布的主要自然因子,解释力为63.3%;年末大牲畜头数是影响FVC空间分布的主要人为因子,解释力为34.8%.自然因素和人类活动之间的双因子交互作用以双协同作用和非线性协同作用为主,表明相对于单因子,自然因素和人类活动间的交互作用对FVC的解释力更强.其中,降水与其他11个因子的交互作用对研究区FVC起主导作用,解释力超过60%.     

基于山江海视角与SRP模型的桂西南-北部湾生态环境脆弱性评价

为揭示桂西南喀斯特-北部湾海岸带生态环境脆弱性,本研究基于山江海视角,采用生态敏感度-生态恢复力-生态压力度(SRP)模型、无纲量化模型、层次分析法,结合生态环境脆弱性指数,对该区域进行了生态环境脆弱性的评价,为该区域的生态环境治理和恢复提供科学的理论基础和技术指导。结果表明:(1) 2000～2018年三期生态环境脆弱性指数在0.14～0.96之间,平均值在0.52,整体属于中度脆弱。2000年轻度脆弱区面积比重最大为44.96%,中度脆弱区面积其次,重度脆弱区面积最小; 2010年轻度脆弱区和中度脆弱区的面积比重相似,潜在脆弱区面积和重度脆弱区面积减少; 2018年仍然是轻度脆弱区比重最大,重度脆弱区面积增加1 736 km2。(2)随着高程的增加,生态环境脆弱性程度整体有减轻的趋势,重度脆弱比重越来越小。(3)林地主要分布于微度脆弱区和轻度脆弱区,耕地、水域、建设用地和未利用地主要分布在轻度脆弱区,草地主要在微度脆弱区和轻度脆弱区。     

基于景观格局的三峡库区生态脆弱性评价

三峡库区是我国的生态环境敏感脆弱区,进行生态脆弱性评价对于掌握其生态脆弱特征和识别生态环境问题具有重要意义. 基于遥感 (RS)和地理信息系统(GIS)空间分析技术,综合考虑景观格局和区域生态2类影响因素,进行三峡库区生态脆弱性评价. 结果表明:①景观类型中,脆弱度由高到低依次为水体、林地、旱地、草地和水田. ②景观破碎度与区域生态脆弱性之间的相关性显著,反映了人类活动对三峡库区生态环境的干扰剧烈. ③三峡库区生态脆弱区可划分为——Ⅰ区(0.171 500≤EVI＜0.191 225),Ⅱ区(0.191 225≤EVI＜0.210 950),Ⅲ区(0.210 950≤EVI＜0.230 675),Ⅳ区(0.230 675≤EVI≤0.250 400). 其中,Ⅲ区和Ⅳ区生态脆弱程度较高,主要分布在水域及其岸边带、高海拔区域和岩溶地貌区域. 特殊的地形地貌是三峡库区生态环境敏感脆弱的重要因素,而人类行为干扰是造成生态环境退化的决定性因子.      

南方红壤典型水土流失区植被覆盖度变化及其生态效应评估——以福建省长汀县为例

南方红壤典型水土流失区--福建省长汀县曾因生态破坏导致严重的水土流失.经过多年以植树为主的生态修复,该县生态面貌有了明显的改观.论文首先采用线性光谱混合分析模型计算植被覆盖度,并在此原始模型的基础上提出了对地形阴影进行修正的方法来获取植被覆盖度.精度验证表明,在线性光谱混合分析模型中加入山地指数(NDMVI)波段能够削弱地形阴影问题,提高植被覆盖度反演精度.在此基础上利用多时相遥感影像分析了长汀2001-2013 年植被覆盖度的时空变化,并利用遥感生态指数(RSEI)定量评价了长汀水土流失生态修复的效果.结果表明,经过13 a 的水土流失治理,长汀的植被覆盖度有了明显的升高,从2001 年的75.1%上升到2013 年的86.5%.RSEI 生态指数值也随之上升,生态等级为优良的面积比例从85.83%增加到90.59%,反映了长汀县生态质量整体有了明显的提高.植被的生态效应定量研究表明,长汀县的植被覆盖度每增加10%,RSEI 生态指数值至少提高10%,植被覆盖度的生态提升效应显著.     

区域生态环境变化的遥感评价指数

基于遥感信息技术提出一个新型的遥感生态指数(RSEI),以快速监测与评价区域生态质量.该指数耦合了植被指数、湿度分量、地表温度和土壤指数等4个评价指标,分别代表了绿度、湿度、热度和干度等4大生态要素.与常用的多指标加权集成法不同的是,本研究提出用主成分变换来集成各个指标,各指标对RSEI的影响是根据其数据本身的性质来决定,而不是由人为的加权来决定.因此,指标的集成更为客观合理.将RSEI应用于福建长汀水土流失区,并与国家环境保护部《生态环境状况评价技术规范》中的生态指数EI的计算结果相比较,发现二者的结果具有可比性.不同的是,RSEI不仅可以作为一个量化指标,而且还可以对区域生态环境变化进行可视化、时空分析、建模和预测.因此,可弥补EI指数在这些方面的不足.     

鄱阳湖流域生态环境动态评估及驱动因子分析

鄱阳湖流域生态环境是我国南方地区生态文明建设的重要组成部分.基于Landsat卫星遥感影像,利用主成分分析方法构建遥感生态指数(RSEI)作为生态环境质量评价指标,引入地理探测器模型定量剖析不同影响因素对生态环境空间分异性的影响,分析鄱阳湖流域1990～2020年生态环境质量变化及不同驱动因子的影响程度.结果表明：(1)流域内生态环境质量存在明显的区域性差异,生态质量等级为差和较差地区主要分布在流域中北部的低海拔平原与台地,质量等级为优和良地区主要分布在流域西南部的丘陵山地区域;(2)近30年鄱阳湖流域生态环境整体呈改善趋势,改善地区主要位于低海拔平原区域;(3)人口密度是鄱阳湖流域生态环境质量变化中驱动力最大的影响因子,与城市化发展密切相关的夜间灯光指数因子q值多年来呈升高趋势,鄱阳湖流域生态环境质量受城市化发展的影响越来越大.结果可为鄱阳湖流域生态环境保护工作提供理论依据.     

生态环境变化遥感评价指数的应用研究——以敖江流域为例

利用1994年5月12日与2009年6月6日的Landsat TM和2001年5月23日的Landsat ETM＋卫星影像,选用遥感生态指数（RSEI）,结合流域的植被覆盖度状况,定量评价了15年间敖江流域的生态环境变化与植被覆盖度变化情况,并对二者的关系进行了简要分析.结果表明：15年间,敖江流域生态等级为优所占的面积比例从13.48％上升到24.90％,增加了304.29 km2;植被覆盖度等级为极高的面积增加比例为29.31％.总体看来,敖江流域生态环境状况和植被覆盖状况均有明显的提高,两者具有较好的对应关系.     

黄河上游生态脆弱区城市增长边界划定——以临夏回族自治州为例

黄河流域是我国重要的生态屏障和经济区,其上游水源涵养区对黄河流域的生态可持续发展起着决定性的作用。因此,科学统筹城乡发展、合理划定城市增长边界（UGB）,对于黄河流域生态保护与城市高质量发展具有重要意义。以黄河上游典型城市临夏回族自治州为研究对象,基于土地利用及相关遥感数据,运用遥感生态指数（RSEI）、生态敏感性分析评估了临夏回族自治州的生态质量,并在此基础上,结合CA-Markov对比分析了有无生态环境质量评价条件下未来城市增长边界发展情况。结果表明：（1）2005—2015年,临夏回族自治州生态环境整体较差且逐年下降,2015年生态质量（RSEI）结果降至最低（0.38）。同时,生态敏感性也从中度敏感变为低度敏感。（2）2005—2015年,研究区城市扩张面积增长6.04 km²,通过CA-Markov模拟得到的2030年城市建设用地规模为95.88 km²,超出规划面积3.2 km²,城市扩张未得到有效约束。（3）RSEI-CA-Markov模拟2030年的城市建设用地为90.36 km²,小于政府规划面积2.32 km²,符合城市可持续发展要求。因此,基于RSEI-CA-Markov划定的黄河上游生态脆弱地区UGB具有更强的城市管理能力,有利于引导和实现城市可持续发展,也可对中国其他生态脆弱城市生态—经济协调发展提供参考依据。     

1987～2015年嘉陵江源区植被覆盖度时空变化特征

江河源头地区植被建设与生态保护意义重大。应用遥感技术分析植被覆盖状况近年来已渐成热点。本文以嘉陵江源头所在地陕西省宝鸡市凤县为研究区,基于1987年、2000年和2015年3期Landsat卫星遥感影像,提取归一化植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）,采用像元二分模型,运用ENVI 5.3和ArcGIS10.4软件计算得到研究区植被覆盖度分布格局及动态变化。结果表明：（1）1987~2015年期间研究区植被以高覆盖区为主,高覆盖区面积增加了5.96%,呈上升趋势;（2）研究区植被退化面积占3.91%,基本不变的面积占85.36%,改善面积占10.73%,研究区植被改善面积多于退化面积,与退耕还林还草工程关系密切;（3）植被覆盖度随坡度和高程的增大呈先增加后降低的趋势;阴坡的植被覆盖度低于阳坡,但高于平地,坡向对植被覆盖的影响主要体现在温度上;（4）矿产资源开发对植被破坏的影响大于风力发电场建设,建议当地政府加强矿山生态环境修复力度。研究结果可服务于嘉陵江源区生态保护与流域管理。     

基于eCognition的本溪典型区域生态环境变化遥感分析

基于eCgnition软件平台,采用先进的面向对象分类技术,开展本溪典型区域生态环境变化遥感监测分析。利用面向对象的多尺度分割方法,充分结合影像中的光谱、纹理、几何性信息等各种对象特征,针对不同影像、不同地物目标的信息提取,实现区域生态环境变化遥感分析。