基于多时相RSEI的生态环境质量评价——以新民市为例

以辽宁省新民市作为研究对象,基于2014年、2017年、2020年的相近月份(5—6月)Landsat 8 OLI_TRIS数据,提取4个生态因子[绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)、热度(LST)],采用主成分分析法构建遥感生态指数(RSEI),对研究区域生态环境质量时空演变特征进行评价。结果表明,2014年、2017年、2020年新民市RSEI的均值分别为0.397、0.348、0.506,呈先降后升的趋势。2014—2020年,生态环境质量等级为差和较差的区域主要分布在西北区域,面积占比由62.5%降至33.2%;生态环境质量等级为较好和好的区域主要分布在东南区域,面积占比呈明显的先降低后升高趋势,由21.3%先下降到18.4%后上升到37.0%。4个因子中绿度和湿度对生态环境质量起到正面作用,其中湿度的正面影响较为显著;干度和热度起到负面作用,其中干度的负影响较为显著。

基于RSEI模型的开封市生态环境质量变化动态分析

生态环境质量评估监测是联合国可持续发展目标中的重要内容。本文利用2005年、2014年和2022年,共3期遥感影像数据,应用主成分分析法,将绿度、湿度、干度和热度等4个指标耦合成遥感生态指数(RSEI),对开封市2005~2022年的生态环境质量进行动态分析。结果表明:干度是对生态环境质量影响最大的指标,而热度的影响相对较小;RSEI能够较好地反映开封市的生态环境质量状况;开封市的生态环境质量在研究期间持续改善,RSEI的平均值从0.576增加到0.643,增幅达11.63%,约44.63%的区域生态环境质量得到改善,主要表现为一个等级的提升;生态环境质量分布格局发生较大变化,生态环境等级为良、优的区域大幅增加,主要分布在除开封市主城区西北部以外地区。

遥感生态指数(RSEI)模型及应用综述

在“双碳”背景下,开展遥感生态评价与监测分析对于及时掌握生态状况、制定科学合理的生态保护政策具有重要作用。早期遥感生态评价指标单一、过程复杂。遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI)实现了生态评价效率的提高,得到广泛应用。为深入理解RSEI,文章阐述了该指数的产生背景,介绍了RSEI的计算方法及研究现状,归纳了指数存在的问题及区域适应性调整措施,并对RSEI主要应用方向,即区域生态评价和区域生态变化监测进一步分析,最后指出,未来RSEI虽有广阔发展空间,却仍需围绕影像时空尺度、存储和批处理能力、模型自适应、智能化等方面进行研究。

基于RSEI和MSPA模型的生境质量时空动态演变分析——以安徽金寨霍山两县为例

随着城镇化进程的加快,人类社会与自然界联系日益密切的同时,生态环境问题也日趋显著。当前大多数基于遥感的生境研究都是只采用遥感生态指数(remote sensing ecology index,RSEI)评估生境质量,缺少对生境内部结构的评估。为此,提出一套完整的生境质量评估框架,将RSEI和形态学空间格局分析(morphological spatial pattern analysis,MSPA)结合,从功能和结构2个角度综合对研究区进行生态环境监测和评价。以安徽省的金寨、霍山2县为研究对象,选取3期Landsat遥感影像,首先基于随机森林算法(random forest,RF)进行土地利用分类,然后构建RSEI评估研究区生境质量,最后以生境质量最高的森林作为主体,采用MSPA识别不同景观类型评估森林的结构变化。结果表明,1)研究期间,金寨、霍山2县面积占比最大的林地面积其RSEI均值先增加后略微减少,建设用地和耕地的面积及其RSEI均值一直呈上升趋势;2)研究区的生境质量持续稳定以“优”“良”等级为主,“差”等级区域面积呈减少趋势;3)林地内部的核心区面积呈下降趋势,RSEI均值总体却呈上升趋势。此外,孤岛、支线区面积增加的同时RSEI均值也在提高。据此,研究区的森林内部结构出现破碎化现象,但是生境功能总体呈上升趋势,这与合理的土地利用及森林内部结构的改变联系十分密切。研究结果可为与类似金寨县和霍山县的生态环境建设提供科学的参考价值。

基于RSEI的徐州市区转型期生态环境质量时空演变分析

【目的】探寻徐州市区转型期生态环境质量的时空演变规律,为生态保护和相关政策的制定提供依据。【方法】利用2000—2020年5期Landsat数据,构建遥感生态指数(Remote sensing ecological index, RSEI),基于皮尔逊相关性系数、空间自相关等方法分析徐州市区生态环境质量时空演变特征,使用地理探测器探测影响生态环境质量的主要因子。【结果】(1)2000—2020年研究区RSEI值在0.5~0.6范围内波动,生态环境质量不稳定;低等级生态环境质量,主要分布在云龙区、泉山区和鼓楼区,高等级生态环境质量主要分布在铜山区和贾汪区;(2)2000—2020年生态环境质量改善的面积占比35.70%,恶化的面积占比23.23%,生态环境质量与其变化情况呈显著负相关。RSEI等级越高,生态环境质量越容易恶化,等级越低越容易改善;(3)生态环境质量具有明显空间聚类特征,高-高聚类区域分布在铜山区,低-低聚类区主要分布在云龙区、泉山区、鼓楼区及贾汪区,20年来高-高聚类区标准差椭圆方向性明显,始终呈现“西北—东南”向分布格局,低-低聚类区标准差椭圆呈现“西南—东北”向分布格局;(4)地理探测器探测结果显示,所有影响因子结果均显著,主导因子为绿度,双因子交互作用明显。【结论】徐州市区转型后生态环境质量有所改善,生态治理取得一定成效。

基于RSEI的长时序区域生态安全格局构建——以太行山区河北段为例

以太行山区河北段为研究对象,计算遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index,RSEI),进而识别生态源地,选取土地利用类型、归一化植被指数、高程、坡度等多源空间数据进行综合阻力评价,采用电路理论模型提取生态廊道和生态夹点,构建“源地-廊道-节点”的长时序区域生态安全格局。结果表明:(1)研究区2002年、2007年、2012年、2017年、2021年的RSEI均值分别为0.507、0.538、0.554、0.493、0.541,20年间RSEI呈现“上升-下降-上升”的变化趋势;(2)研究区源地总面积逐期增加,初期至末期面积增加5705 km^(2),面积占比由2.66%增加至18.56%,源地斑块RSEI均值由0.774上升为0.834;(3)研究区主要生态廊道呈现南北纵向分布,研究末期识别生态源地16个,生态廊道21条,生态夹点5个。

基于RSEI鄱阳湖生态经济区生态质量评价

本文以陆地卫星(Landsat)影像为基础,运用遥感技术提取绿度、湿度、干度和热度四个指标,通过主成分分析方法构建了2002—2022年的鄱阳湖生态经济区遥感生态指数(RSEI),全面评估了该地区生态质量的时空变化。研究表明:2002—2020年,鄱阳湖生态经济区RSEI指数呈增长趋势,大部分区域的RSEI等级为良和优,占比从76.86%提高到了82.46%,变化最明显的地区主要集中在鄱阳湖流域的湖泊湿地。本研究为进一步实现鄱阳湖生态经济区的生态环境和经济的协调发展提供了科学依据。

基于GEE和RSEI的韶关市生态环境质量长时序变化及评价

为了解韶关市2002-2022年生态环境质量变化情况的特征,利用Google Earth Engine(GEE)平台获取MODIS产品库2002-2022年6-8月的影像,综合考虑湿度、绿度、干度和热度等多种生态环境要素,以每5年为时间节点,对韶关市生态环境质量进行了研究。分析结果表明:2002-2007年,韶关市RSEI有较大程度降低,韶关市的生态环境质量存在较大程度的恶化;2007-2022年,韶关市RSEI逐渐提高,韶关市生态环境质量逐步上升且趋于稳定。选取高程、坡度、降水量和人口密度4个指标与RSEI作相关性分析,发现RSEI与高程、坡度和降水量呈正相关,人口密度呈负相关,且生态环境质量好的区域主要分布在人类扰动性活动较少的林地地带。总体而言,2002-2022年,韶关市的生态环境质量经历了从恶化到改善再到稳定的螺旋上升状态,生态环境质量得到了改善。研究结果为未来改善韶关市的生态环境质量和低碳可持续的发展提供了科学依据。

基于RSEI的交通枢纽城市生态环境质量动态评价——以郑州市为例

选取交通枢纽典型城市郑州市为研究区,以长时间序列Landsat系列遥感影像为数据源,通过构建遥感生态指数(remote sensing based ecological index,RSEI),对郑州市生态环境质量进行动态监测与评价.结果表明:近20 a郑州市生态环境质量得到明显改善,RSEI值由2000年的0.356上升至2020年的0.428,地表湿度和热量是主要影响因素.从空间重心转移来看,RSEI指标良、优等级重心向西北方向移动,逐渐靠近火车站、高铁站、飞机场等重要交通枢纽节点,说明郑州市交通枢纽城市建设和生态保护高质量统筹发展,促进了当地生态环境质量进一步提高.

基于RSEI的张掖市甘州区生态环境质量动态评估

基于甘州区1991—2020年7期Landsat遥感影像提取绿度、湿度、干度、热度并构建RSEI指数,考虑数字高程数据及人口数据,利用景观格局指数、空间自相关等分析甘州区生态环境质量时空变化特征,通过地理探测器对甘州区生态环境质量变化的影响因子进行探究。结果表明:1991—2020年甘州区RSEI从0.306 9上升到0.368 0,生态环境质量稳中有升;生态环境质量整体空间布局较稳定,但中部绿洲向外扩展的同时内部破碎化程度加剧,南端花寨乡和安阳乡生态环境质量极不稳定;生态环境质量空间聚类特征明显,高-高聚类区集中分布在中部绿洲,低-低聚类区主要分布在北部和南部;30 a内甘州区生态环境质量改善面积大于恶化面积,生态环境质量整体好转;从影响因子来看,所有因子的影响均显著,多因子交互作用明显,主导因子为绿度和干度,人口密度的影响力在逐渐提升。

基于RSEI的喀斯特地貌山区生态环境评价——以思南县为例

以1995、2010、2020年Landsat TM/OLI 3期影像为主要数据源,针对典型的喀斯特地貌山区,借助遥感生态指数(RSEI),对贵州省思南县25年的生态环境状况进行监测和定量评价。结果表明:1)1995—2020年,思南县RSEI均值从0.546到0.616,呈逐渐上升的趋势。利用RSEI差值分析,1995—2020年生态等级增加面积所占比例为39.76%,远远大于生态等级降低所占比例(9.06%),即环境改善的程度远大于环境恶化的程度。2)思南县的生态环境受气候变化和人为活动的共同作用,RSEI等级增加的区域主要在思南县乌江沿岸,得益于退耕还林和乌江流域生态修复,等级降低的区域主要集中在城镇周围,主要原因是近年来政府脱贫政策的实施,大量基础设施建设影响了周围生态环境。

基于RSEI指数的泾惠渠灌区生态环境质量变化评价

生态环境问题是现代灌区高质量发展的重要内容,为探究泾惠渠灌区生态环境质量变化情况,究利用遥感生态指数(RSEI),评价了泾惠渠灌区2000-2020年的生态质量。结果表明,近20年泾惠渠灌区的RSEI值呈先降低后增大的特征;生态质量等级为优和良好的区域面积减少了30.19%,中等质量的区域面积增加了1.19倍,生态质量较差和差的区域上升了56.79%;灌区近20年生态退化区域占71.82%,无明显变化区域占15.61%,生态改善区域占12.56%;耕地RSEI值整体大于建设用地,耕地RSEI值下降了9.09%,建设用地RSEI值下降了9.26%。泾惠渠灌区自2010年以后,生态质量有所恢复,但总体水平依然不高,需要进一步大力改善。研究结果对泾惠渠灌区生态环境保护和农业可持续发展具有理论指导意义。

基于RSEI模型的西昌市生态环境变化及城镇化影响研究

以西昌市2015和2019年Landsat-8OLI影像为数据源,通过建立遥感生态指数(RSEI)模型来研究该区域生态环境的时空变化;并结合与城镇化相关的因子,探讨了城市化进程对西昌市生态环境的影响。结果表明:2015—2019年期间,西昌市RSEI均值由0.54降低到0.52,生态环境表现出轻微变差的趋势,且主要由生态环境质量中等以下区域面积增加导致;西昌市生态环境动态变化剧烈,且有较严重的恶化趋势,生态环境变差的比例达27.4%,主要集中在全域中部沿河流条带状分布的西侧人口聚居区,以及部分分布有村庄的山区;此外,城镇化进程会对区域生态环境质量产生一定的抑制性作用。研究结果可为西昌市生态环境改善、生态文明城市建设提供科学依据。

基于RSEI指数的唐山市丰南区生态环境质量研究

本文以唐山市丰南区作为研究区,基于Landsat5卫星和Landsat8卫星的2011年、2015年和2020年3期遥感数据,选取绿度(NDVI)、湿度(Wet)、干度(NDBSI)和热度(LST)4个能直接体现生态环境质量的指标,运用主成分分析法(PCA)构建遥感生态指数(RSEI),对丰南区生态环境的时空变化进行分析。结果表明,2011年、2015年和2020年丰南区RSEI均值分别为0.229 2、0.183 0和0.283 4,2011—2020年丰南区生态环境质量总体向好。

基于RSEI模型的平潭岛生态质量变化研究

为探究平潭岛在综合实验区及国际旅游岛建设中对生态的影响,利用2009年和2020年美国Landsat系列卫星影像资料,基于遥感生态指数Remote Sensing Ecological Index(RSEI),开展平潭岛生态质量遥感监测及变化特征分析。结果表明,2020年平潭岛RSEI均值较2009年提高0.05,RSEI优和良等级面积增加30.19km^(2),较差和差等级面积减少20.55km^(2),中等等级面积减少7.81km^(2);2009—2020年平潭岛RSEI向高等级转移,生态质量呈现趋好态势,在综合实验区及国际旅游岛建设中坚持绿色发展、生态优先的高质量发展理念,对保护生态起到了积极作用。

基于RSEI的丽水市莲都区生态环境时空变化分析

近年来生态文明建设日益重要,生态环境与当地人们的生产生活息息相关。为研究生态环境的时空变化,本文以丽水市莲都区为例,基于遥感生态指数(RSEI),选取2002年、2008年、2014年和2019年丽水市莲都区的遥感影像资料,用主成分分析法集成植被指数、湿度分量、建筑-裸土指数、地表温度4个评价指标,研究莲都区2002~2019年间的生态环境时空变化。结果表明:(1)2002年、2008年、2014年和2019年RSEI均值分别为0.525413、0.526692、0.644938、0.632419,总体是上升的趋势;(2)将RSEI分级进一步分析,发现2008~2014年莲都区生态环境质量改善良好,进步巨大;(3)2002~2019年生态环境差区主要集中在城市建成区以及乡镇的建筑、裸土区域,南城生态环境差区的范围扩张与其城市发展扩张方向趋于一致,除了城区,绝大部分乡镇的生态环境从坏到好的面积是有明显的扩张。运用RSEI可以有效地对生态环境进行时空变化分析,莲都区未来需坚持绿色生态发展之路。

基于RSEI模型的贡山县生态质量动态监测及影响因素分析

在碳中和及生态文明建设背景下,生态环境质量得到高度关注.利用遥感技术可以快速、实时获取全面的地表综合信息以及评价生态环境质量,为区域生态环境治理、改善以及未来规划提供参考.文中选取怒江州贡山县2004年Landsat 5 TM影像和2013、2020年Landsat 8 OLI影像构建遥感生态指数(RSEI)模型,对贡山县2004—2020年的生态状况及变化趋势进行监测与评价分析.结果表明,2004、2013、2020年研究区RSEI值分别为0.73,0.75,0.69,呈先上升再下降趋势,生态环境质量整体下降;2004—2020年期间研究区大部分地区生态环境质量变异程度非常稳定,面积占比为87.37%,仅独龙江乡和捧当乡少部分地区变异程度相对较高,面积占比为2.04%;影响贡山县RSEI变化的主要因素是人口、国内生产总值和建筑面积,表明贡山县生态环境质量变化与快速增长的人口和人类活动干扰有关;预测到2025年RSEI值较2020年有所上升,但幅度较小,在未来生态环境治理中仍应进行持续的保护与治理.

习近平生态文明视阈下基于RSEI技术的伊敏矿区生态环境质量研究

从习近平生态文明思想出发,采用现代遥感技术的遥感生态指数(RESI)评价模型和改进型遥感生态指数(MRSEI)对内蒙古伊敏露天矿区生态环境变化进行评估,以期为矿区和谐和可持续发展提供基础数据和科学依据。结果表明:2010年9月至2018年4月矿区产坑周围的NPP值范围呈下降趋势,反映了该地区生态环境变差。在东部以及南部的房屋建筑区NPP值变化也呈相同的趋势,NPP值较低的区域逐年扩大。该地区人与自然关系异化严重,在合理开采资源的同时应重视保护当地自然生态环境,促进人与自然和谐发展。

基于RSEI的生态环境质量评价及驱动力分析——以闽江流域(福州段)为例

生态环境对社会经济可持续发展至关重要。为了研究闽江流域(福州段)生态环境的变化情况,本文以2010、2015和2021年的遥感影像为基础,通过主成分分析构建遥感生态指数(RSEI),对闽江流域(福州段)近12年的生态环境质量进行评价和监测,并结合地理探测器对其变化原因进行分析。结果表明:(1)闽江流域(福州段)2010、2015和2021年的RSEI指数分别为0.62、0.70和0.68。(2)大部分地区的RSEI指数等级为良和优;生态变好的面积大于生态变坏的面积,生态环境整体向好发展。(3)干度和热度是生态环境质量时空变化的关键驱动因子。

基于RSEI和ANN-CA-Markov模型的伊宁市生态环境质量动态监测及预测研究

伊宁市位于中国新疆西北边陲伊犁河谷内,土地肥沃,水资源和生物资源丰富,具有发展农、林、牧业的优越自然条件,但由于城市化进程过快,导致生态遭受破坏,生态环境质量不断下降,因此依托遥感生态指数(Remote-sensing ecological index,RSEI)及ANN-CA-Markov模型,科学、合理地利用Landsat TM5/OLI-TIRS8遥感数据对开展伊宁市2006—2021年生态环境动态评价及预测具有重要意义。结果表明:(1)绿度和湿度对伊宁市生态水平具有正面影响,干度和热度对伊宁市生态水平具有负面影响,影响伊宁市生态环境质量的主要因素依次为绿度、热度、干度、湿度,符合伊犁河谷地区所表现出来的生态状况。(2)伊宁市RSEI平均值为0.451,总体处于中等水平,生态环境质量变化呈现两极逐渐缩小的趋势,但RSEI指标中等区域及较差区域的面积正在逐年增大,总体生态环境呈现稳中向差的发展趋势。(3)预计2026年和2031年伊宁市北坡地区生态得到一定程度改善,结合《新疆伊宁市城市2018—2035年总体规划》,城区在未来生态环境质量依旧保持在中等水平,城市将继续向外扩张,可耕地面积将继续减少。