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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。 相似文献
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改进型遥感生态指数与RSEI的对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了更好对城市生态质量进行监测和评价,构建一个更精确的城市遥感生态指数十分必要。本文结合绿度、湿度、干度、热度和空气质量指标采用主成分分析PCA（Principal Component Analysis） 构建改进型遥感生态指数MRSEI（Modified Remote Sensing Ecological Index）;利用熵权法计算压力—状态—响应模型PSR （Pressure State Response Model）中各指标的权重,通过加权法获得生态环境指数EI（Eco-environmental Index）与MRSEI和RSEI进行比较。同时,综合绿度、热度、湿度、干度指标利用核主成分分析KPCA（Kernel Principal Component Analysis）构建非线性遥感生态指数NRSEI（Nonlinear Remote Sensing Ecological Index）;最后将MRSEI、NRSEI分别与常用的遥感生态指数RSEI（Remote Sensing Ecological Index）进行对比和分析。结果表明,MRSEI可体现空气质量空间分布对城市生态质量的影响,2014年和2017年MRSEI与EI的相关系数分别是0.829和0.857（P<0.01）,比RSEI与EI的相关系数分别提高0.035和0.055。在主城区MRSEI和RSEI与EI比较结果表明,MRSEI的平均绝对误差、均方根误差和平均相对误差均小于RSEI,表明MRSEI更适用于城市生态质量评价,空气质量指标对北京市生态环境监测、评价是非常重要的。同时,在实验区KPCA第一主成分贡献率比PCA提高了11.94%—21.45%;各个指标与NRSEI相关系数比与RSEI提高了0.128—0.198;NRSEI可体现生态等级间的过渡,RSEI对生态环境差的区域有时低估,对生态环境优的区域有时高估,NRSEI与遥感影像定性反映的生态状况更加相符。在监测空气质量严峻的北京市生态质量方面,MRSEI优于RSEI;顾及各指标间的弱线性或非线性问题的NRSEI监测生态环境质量效果优于利用线性变换的RSEI。 相似文献
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《地理空间信息》2017,(2)
城市化进程不断加快带来一系列生态环境问题,遥感技术可以快速、客观、定量地评价生态环境变化。选取1990、2002、2013年Landsat遥感影像提取湿度、绿度、干度、热度4个评价指标,通过主成分分析方法计算遥感生态指数RSEI,进行南京市生态环境变化定量分析评价。结果表明1990~2013年南京市生态环境质量有一定程度的下降,生态环境变好的区域主要分布在以明城墙为范围的老城区及周边,生态环境变差的区域分布在新近建设的"一城三区"。进一步分析发现,在4个分指标中,代表干度的指标NDBSI对于生态指数RSEI的贡献度最大,说明生态环境质量的下降与不透水面的大幅增加密切相关。 相似文献
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采用遥感技术对矿区生态环境进行监测与评价,对矿区生态环境的保护和可持续发展具有重要意义。本文首先提出了一种遥感生态指数（RSEI）改进方案,除了采用原模型的绿度指标、湿度指标、热度指标及干度指标4个生态指标外,引入植被净初级生产力（NPP）指标,并对矿区生态环境进行各单生态指标评价分析,然后采用改进后的遥感生态指数,对神府矿区2000—2016年的生态环境变化进行综合评价。评价结果表明,2000—2016年,神府矿区的遥感生态指数呈整体升高趋势,RSEI增幅约为0.1/10 a,大部分区域植被生产力逐渐增强,生态环境得到恢复,生态环境质量逐渐提升。 相似文献
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遥感生态指数(RSEI)是一种可靠、高效的城市生态质量评价方法，本文利用Landsat8卫星数据提取湿度、绿度、热度以及干度信息，构建遥感生态指数评价模型，对宁波市生态质量进行研究。结果显示，宁波市2015、2017和2020年RSEI均值分别为0.84、0.83和0.78,评级在一般及以上的面积比例对应为85.94%、85.66%、85.19%,说明2015—2020年宁波市生态质量变化总体较为稳定，略微呈下降的趋势，RSEI类型变化检测以不变为主，变差为次。 相似文献
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生态环境质量是衡量一个区域宜居水平的关键指标,动态监测区域的生态环境质量变化,可为保护生态环境提供科学依据和决策支持。为探究天津市近年来生态质量变化,利用天津市2014、2017和2020年的遥感影像,在遥感生态指数(RSEI)指标的基础上,加入人口密度(PD)、气溶胶光学厚度(AOD)两种指标,利用主成分分析法构建改进型遥感生态指数(MRSEI),对天津市的生态环境质量变化进行分析。结果表明：(1)MRSEI有一定合理性,可更加全面地评价生态环境质量。(2)绿度(NDVI)和湿度(WET)与MRSEI呈正相关,而热度(LST)、干度(NDBSI)、PD、AOD与MRSEI呈负相关。(3)天津市2014、2017和2020年的MRSEI分别为0.59、0.54和0.67。(4)天津市生态质量向南扩展。南部生态环境偏差,北部生态环境偏好,但差距正逐渐缩小。(5)林地的MRSEI均值为0.75,灌木为0.73,耕地为0.68,草地为0.57,不透水面为0.43,荒地为0.28。综上,本文基于改进型遥感生态指数更加全面地评价了天津市2014—2020年的生态环境质量,为区域的生态治理提供了参... 相似文献
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遥感生态指数(RSEI)是一种能快速、实时、定量、多时序评估生态环境质量的评价生态指标,但RSEI在秋冬季节生态质量反演表征上存在不足。针对该问题,本文提出了一种适用于秋冬季节的RSEI。首先利用地理探测器分析RSEI的4个指标是否适用于秋冬季节的生态质量反演;然后采用植被覆盖度、植被健康指数、表层水分含量指数、地表温度、空气质量指数构建适用于秋冬季节的RSEI,并进行适用性验证;最后对三峡库区秋冬季节的生态环境质量进行反演与时空分析。结果显示：(1)库区生态环境质量总体呈现改善的趋势;(2)库区77%的面积生态环境质量较为稳定;(3)预测库区生态环境总体呈未来改善、持续性改善的趋势。 相似文献
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城市化的发展与生态环境紧密相关,利用遥感方法可准确地进行城市化与生态质量耦合协调度动态监测与分析,为区域的城市化建设、生态治理及发展规划提供必要的参考依据。本文以长三角城市群为例,利用Landsat系列数据和DMSP-OLS夜间灯光数据分别建立表征区域生态环境的遥感生态指数(RSEI)和表征区域城市化水平的灯光指数(CNLI),采用耦合协调度模型探究了2001—2018年长三角城市群城市化与生态环境耦合协调度时空变化特征。结果表明：(1)2001—2018年,长三角城市群城市化水平不断提高,城市化指数由2001年的0.112提高至2018年的0.288;(2)2001—2018年,长三角城市群生态环境质量不断下降,生态等级为优的区域不断收缩,其中上海市与南京市最明显;(3)2001—2018年,耦合协调度总体呈现上升趋势,且各城市空间差异性较大。 相似文献
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随着社会的不断发展,人们对自然生态环境质量越来越重视。本文主要利用遥感技术手段,以哈尔滨市延寿县为研究区,选取2019年的Sentinel-2A影像和Landsat-8影像,利用绿度、湿度、干度、温度等生态因子指标构建遥感生态指数(RSEI)模型,对延寿县生态环境状况进行综合评价。研究结果表明:延寿县RSEI空间分布的总体特征表现为中间差、周围好的地域特征,其东北和东南部RSEI值较高,中部RSEI值较低。 相似文献
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青岛市生态环境变化遥感监测与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化进程不断加快带来一系列生态环境问题，本文利用植被指数、湿度指数、地表温度、建筑物—裸土指数定量表征绿度、湿度、热度、干度4个生态要素指标，通过主成分分析法，建立遥感生态指数模型，并从时间和空间两个维度对比分析2013、2019年两个时期遥感生态指数。结果表明，青岛市生态环境呈局部优化改进、整体下降趋势；同时，将青岛市遥感生态指数与人类活动相关的地表覆盖变化数据、路网交通数据、夜光数据进行耦合性分析，进一步分析探寻生态环境变化的影响因子。 相似文献
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1999-2020年长江经济带(江苏段)生态环境变化监测及人类活动驱动分析 总被引：1，自引：0，他引：1
协调区域城镇化与生态环境保护之间的关系,是推动我国长江经济带可持续发展的核心问题之一。针对现有研究中,生态环境变化与人类活动驱动之间的响应关系缺少时空对应的数据支持、影响过程不明的问题,本文充分利用多源卫星遥感技术在处理和提取时空信息上的优势,以长江经济带江苏段沿江县区为例,利用1999-2000年、2009-2010年和2019-2020年3期Landsat系列遥感影像,通过RSEI模型定量分析研究区1999-2020年间区域生态环境时空变化规律,并引入人工不透水面（IS）及夜景灯光（NTL）等时空信息指标,定义各县区IS面积占比和IS区域NTL辐亮度均值,用于定量探究不同区域、不同强度下人类活动（城镇化）对生态环境的影响。研究结果表明：①1999-2020年间,江苏省沿江各区县城镇化区域及其周边区域生态环境质量下降趋势明显。其中,2000-2009年间,研究区各县区IS区域面积快速增加,导致其区域生态环境质量明显下降。而2010-2020年间,部分城镇化区域绿化面积增加,促使其区域生态环境质量缓慢提升。②研究区各县区IS面积占比与其RSEI均值呈现明显函数负相关性,而IS区域NTL辐亮度均值与其RSEI均值的函数负相关性相对减弱,尤其是IS面积占比超0.3的县区,城镇化与生态环境交互耦合关系复杂性增强,其详细函数模型需进一步研究。 相似文献
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煤炭资源是我国重要的一次性能源,科学监测与评估矿区生态健康,对于维持经济发展与生态健康的平衡至关重要。本文选取位于山西省的3处典型煤炭矿区,基于2001—2021年的Landsat遥感数据,利用目视解译方法对露天矿区进行了多年用地类型演变格局分析;并分别对3处典型矿区的绿度、湿度、干度、热度进行了估算,应用知识粒度熵的权重计算方法,综合构建了矿区遥感生态指数(RSEI),完成了矿区生态健康多年遥感诊断。结果表明,两处露天矿区呈现边开采边复垦的生产模式,各有半数的研究年份RESI区域均值达到0.5以上;地下矿区的开采工作基本不造成地上扰动,其2001年以来的生态健康状况较为稳定,RSEI均值在0.7上下浮动;3处矿区2021年的RSEI均值分别为0.53、0.48、0.70。本文改进了传统的遥感生态指数构建方法,为煤炭矿区的长时序生态监测与遥感诊断提供了科学支撑。 相似文献
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尺度变化对城市生态环境与人类活动关系的影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对空间尺度对城市生态环境与人类活动影响的研究，以南昌市为研究区，划分了300×300、500×500、700×700共3种格网尺度。使用遥感生态指数RSEI（目标向量）量化城市生态环境质量，结合POI点、微博签到点与道路网数据（特征向量），利用随机森林回归模型分析不同尺度下两者之间的拟合效果。结果表明：①3种尺度下RSEI与POI点、微博签到点与道路网均呈现较强的负相关性；且负相关性最优的为RSEI和微博签到点数据，最差的为RSEI和道路网数据。②300×300尺度下随机森林回归模型的拟合效果最好。随着尺度的变大，拟合的效果会越来越差。③无论尺度如何变化，利用随机森林回归拟合的标准化残差ε均呈正态分布；且随着尺度的变大，ε值空间分布的随机性也逐渐增大。随机森林回归模型为度量尺度对城市生态环境与人类活动的关系研究提供了有效的途径，也为城市生态文明建设提供了科学的依据和参考。 相似文献
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多源数据融合下的城市化与生态环境耦合协调研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用DMSP/OLS、NPP/VIIRS和Landsat遥感影像数据分别提取平均夜间灯光指数（ANLI）和生态环境指数（RSEI）,构建城市化与生态环境耦合协调度模型,定量分析研究区在2000-2015年的城市化与生态环境耦合协调发展状况。结果表明：① 2000-2015年的乌鲁木齐城市化水平持续上升,一带一路倡议和生态文明建设的实施,推进了乌鲁木齐城市化发展;② 2000-2015年期间生态指数平均值上升了0.119 8,增长率为30.14%。随着政府对生态环境治理力度的加大,研究区生态环境逐渐好转;③ 2000-2015年乌鲁木齐的城市化与生态环境耦合协调度范围为0.568 3~0.627 3,耦合协调度保持递增趋势。 相似文献
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nRSEI (nonlinear remote sensing ecological index)是新近提出的遥感生态指数,它采用核主成分分析(kernel principal component analysis, kPCA)来集成模型的各个分指标。其主要根据是认为原RSEI采用的湿度、绿度、干度、热度这4个指标在北京研究区的相关关系总体为弱相关,因此需要采用专门处理非线性关系的kPCA来集成这4个指标。为此探讨了北京地区这4个指标的相关关系类型,并对新指数验证方法的有效性进行了深入分析。结果表明,北京地区这4个指标总体呈显著的强线性相关关系,因此并不适合采用kPCA集成;新指数的精度验证方法也存在明显的缺陷,不能证明新指数的有效性。同时还就遥感建模的可行性、模型的普适性、指标尺度的一致性,以及模型精度的验证方法、标准参考影像的选取和验证所需的样本量等遥感研究论文中常见的基础问题进行了讨论。 相似文献
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21世纪以来,中国经济增长促进了城市化进程的快速发展,也在一定程度上带来一系列环境问题。本文以合肥为例,选用2002、2010、2020年的Landsat系列影像,利用改进的遥感生态指数(MRSEI),并引入城市扩张强度、城市重心转移模型等,探讨了城乡生态变化对建设用地扩张的响应。结果表明:2002—2020年合肥市主城区与周边乡镇生态环境质量总体呈恶化趋势,其中周边乡镇MRSEI均值由2002年的0.747下降至2020年的0.495,降幅为33.7%,主城区MRSEI均值由2002年的0.669下降至2020年的0.491,降幅为28.73%;周边乡镇生态质量下降幅度高于主城区,建设用地扩张强度大于主城区,生态破损更为严重。生态环境恶化区域主要由主城区向周边乡镇放射性分布,生态环境变好的区域主要集中在老城区周围,而城市扩张的区域与MRSEI评价结果显示的生态环境恶化区域基本重合,生态环境变化与城市建设用地扩张强度呈明显的负相关关系。 相似文献