基于灯光遥感和兴趣点数据的城乡结合部空间识别——以银川市为例

基于灯光亮度起伏度和兴趣点数据(POI)核密度起伏度变化特征建立特征组合值模型,对银川市城乡结合部进行空间识别.结果表明,市区-城乡结合部-乡村在夜间灯光和POI的特征组合上呈现明显的空间差异性,市区有灯光亮度波动大的“高亮度、高POI”特征组合;城乡结合部有波动较小的“中灯光与低POI”特征组合;乡村呈现变化波动小的“低灯光与低POI”特征组合.城乡结合部主要分布在主城区外延23 km左右的环状地域内,面积占银川市域的51.27%.通过空间比较法将城乡结合部识别结果、土地利用现状图与高分影像进行对比验证,城乡结合部提取准确率达88.97%.

银川市生态环境质量时空演变及驱动因子分析

【目的】探究银川市生态环境质量时空演变规律及驱动因子,为生态环境保护修复提供理论参考和科学依据。【方法】利用研究区2000—2020年植被生长季的Landsat-05/TM、Landsat-07/ETM和Landsat-08/OLI系列数据集,基于Google Earth Engine平台统计分析该区域近21年的绿度、湿度、干度、热度指标,从而构建研究区遥感生态指数,结合空间自相关探究生态环境质量时空演变规律,并利用皮尔逊相关系数和地理探测器分析遥感生态指标、自然和社会等12个因子对区域生态环境质量的影响。【结果】近21年来,银川市生态环境质量呈“上升—下降—缓慢上升”的趋势,在2000—2007年呈上升状态,生态环境变好区域主要集中在贺兰山及外围区域和灵武市北部;2007—2013年有所退化,退化区域主要分布于银西高速铁路以东的丘陵地区和宁东地区;2013—2020年得到改善,生态环境改善区域主要集中在贺兰山东麓洪积扇、月牙湖及灵武市马家滩地区。银川市生态环境质量变化的空间分布呈聚集性,高-高聚集区主要集中在贺兰山自然保护区、三区两县的林场和农田区域,低-低聚集区主要分布在灵武市的丘陵和戈壁滩等地区。NDVI与WET对生态环境质量起正向作用,NDBSI与LST对其起负向作用。【结论】单因子探测中,遥感生态指标NDBSI对生态质量影响最大,自然社会因子中高程、PM2.5和GDP是主要影响因子。交互探测显示,因子间的交互作用为双因子增强和非线性协同增强,遥感生态指标中NDBSI和LST对生态影响程度较高,自然社会因子中高程、聚落聚集度、GDP、PM2.5以及夜间灯光对银川市生态环境变化的影响较显著。

基于SA-RSEI模型的盐池县生态质量演变研究

为探究盐池县生态环境时空动态变化特征和驱动因素,基于2000—2020年5期Landsat遥感数据,利用改进遥感指数(SA-RSEI),结合Sen+Mann-Kendall、Hurst指数分析盐池县生态环境质量时空变化格局及变化趋势,并利用地理探测器探究盐池县生态环境质量的驱动因子。结果表明:(1)2000—2020年盐池县SA-RSEI呈先下降后上升的趋势;(2)盐池县生态环境质量在21 a间呈先退化、后恢复的演变过程,空间分布格局由南部较差,北部良好逐渐转变为东南部良好,西北部较差;(3)21 a间盐池县生态环境质量总体呈缓慢退化趋势,但退化程度逐渐降低,生态环境改善程度在2020年后会逐渐增大。(4)沙度指数、降水、高程,以及GDP是区域生态环境质量空间分异的主要影响因子。(5)所有因子间的交互作用均为增强效应,沙度指数、气温、降水以及高程与其他探测因子的交互作用起主导作用,且经济因素对SA-RSEI的影响力逐渐增大。