基于遥感生态指数的神东矿区生态环境变化监测

[目的]对矿区生态环境变化进行检测分析,为相关环境治理措施的制定提供科学依据。[方法]以神东矿区为研究对象,基于1989—2016年的Landsat影像,采用遥感生态指数(RSEI)动态监测神东矿区及各个主要矿井生态环境时空动态演变特征。[结果]①矿区尺度上,神东矿区的生态环境质量在逐渐提升,2015年的中等及其以上等级所占面积比例为59.2%,比1989年增长了23.7%;②矿井尺度上,不同矿井的生态环境质量存在差异,榆家梁矿井整体生态环境质量最优,乌兰木伦矿井的采区和锦界矿井的非采区生态环境质量最差,相较于采区而言,非采区的生态环境较好。[结论]神东矿区各矿井的RSEI均值总体呈增加趋势,表明矿区生态环境质量逐渐变好。     

基于遥感生态指数的元谋干热河谷生态环境动态监测及其驱动力分析

[目的] 探究元谋干热河谷2000-2020年生态环境变化现状，对该区域生态进行动态监测及其驱动力分析，为干热河谷的生态环境保护和可持续发展提供理论依据。[方法] 选取3期Landsat TM/OIL影像数据计算绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)、热度(LST)4个指标来构建遥感生态指数(RSEI)评价体系，并通过地理探测器对影响区域的生态环境因素进行量化分析。 [结果] ①2000，2010和2020年元谋干热河谷的RSEI均值分别为0.628，0.609和0.684，呈先降后升的变化趋势。 ②在2000-2020年这20 a间，区域内生态环境改善面积占29.58%，主要分布河谷两侧；生态恶化面积占21.45%，主要散布在农耕区和居民区周围。 ③对影响元谋干热河谷RSEI的10个因子进行驱动力分析发现，绿度指标和土地利用对RSEI的空间分异特征解释力最强。 [结论] 多因子交互结果显示，元谋干热河谷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；绿度指标和土地利用是研究区生态环境质量的主要驱动因子。因此，在探究元谋干热河谷生态环境恢复与保护，应合理规划利用土地资源，落实植被保护及修复政策及措施。     

基于遥感生态指数的黄山世界遗产地生态环境评价

[目的]定量评价黄山世界遗产地的生态环境质量,为有关部门制定规划和管理决策提供科学依据。[方法]以黄山世界遗产地核心区和缓冲区共同作为研究区,基于Landsat卫星影像提取绿度、湿度、干度、热度指标分量,并利用主成分分析方法构建遥感生态指数(RSEI)。结合地理信息系统空间分析和统计方法对研究区内生态环境质量进行定量评价。[结果] 1992—2017年研究区内RSEI指标数值由0.573上升为0.638,生态环境质量呈明显上升趋势。在3期数据中,RSEI等级为中和良的比例均达到了65%以上,占主导地位,保护区内整体生态环境质量较好。RSEI等级为差和较差的土地中,有近63.6%的土地转变为RSEI等级更高的土地,保护区内生态环境质量明显改善。[结论]黄山世界遗产地生态环境质量稳步提升,有关部门的保护措施初见成效,需进一步协调发展与保护的关系,实现黄山世界遗产地的可持续发展。     

基于遥感生态指数模型的杨凌农业高新技术产业示范区生态环境评价

[目的]定量揭示杨凌农业高新技术产业示范区(简称"杨凌区")生态环境质量的空间分布与变化特征,为该区及类似地区生态环境建设的规划和管理提供科学依据。[方法]本文基于Landsat8卫星影像,利用主成分分析的遥感生态模型进行分析。[结果]2013—2018年,杨凌区生态环境质量总体呈上升趋势,遥感生态指数均值由0.45升至0.50,呈上升趋势的面积为50.77km~2,占全区总面积的38%;杨凌区生态环境状况的空间分布具有向西北优而东南城区差两极扩散的趋势;干度分量对生态指数模型整体影响最大。[结论]杨凌区生态环境质量较差的区域主要集中在城区人为活动密集区和大型工业园区,体现出高度聚集的特点。在杨凌区未来规划和发展中,应控制并有效减小裸地和建设用地面积,重视生态景观和城区绿化。     

基于遥感生态指数的神东矿区1995-2020年生态环境质量的时空变化特征分析

[目的]分析神东矿区1995-2020年生态环境质量时变化特征,为改善该区域生态环境提供科学依据.[方法]基于1995-2020年6期Landsat 5 TM及Landsat 8 OLI数据,利用主成分分析法,选用干度指标(NDSI)、绿度指标(NDVI)、热度指标(LST)、湿度指标(WET)构建遥感生态指数(RSE...     

水土流失区生态变化的遥感评估

水土流失是世界面临的一个严峻问题,它已给全球的生态造成了严重的威胁,及时快速地监测水土流失区的生态变化已显得尤为重要。为此,该文提出遥感生态指数(RSEI)来监测水土流失区的生态变化。该指数选取了绿度、湿度、热度和干度作为四大生态指标,并分别以遥感植被指数、湿度分量、地表温度和土壤-建筑指数为代表。同时采用主成分变换技术来集成各个指标,使各指标的权重是由数据本身的性质来决定,而不是人为的设定。将RSEI应用于福建长汀水土流失区的结果表明,RSEI指数可以定量地评价水土流失区生态修复的效果。数据显示,该区经过20多年的水土流失治理,RSEI生态指数值上升了17%,生态为优良的等级所占的面积比例从33.9%上升到52.3%,总体反映了该区的生态质量有了较明显的提高。     

基于遥感生态指数的阿克苏地区生态质量时空变化及其驱动力

为及时全面地监测阿克苏地区生态环境质量的时空变化,基于谷歌地球引擎(GEE)平台,利用MODIS多光谱传感器2005年、2010年、2015年、2020年的遥感数据构建遥感生态指数(RSEI),运用Moran指数、地理探测器等方法探究阿克苏地区生态环境质量时空演变及影响因素检测。结果表明：(1)2005—2020年阿克苏地区RSEI由0.24增至0.27,生态环境质量呈波动上升趋势,RSEI高值区主要分布于阿克苏地区北缘以及中部绿洲区,低值区主要分布于沙漠、戈壁等地。(2)2005—2020年,RSEI全局Moran指数为0.80～0.87,表明阿克苏地区RSEI呈较强的正相关;其聚集分布以高—高(H—H)和低—低(L—L)分布为主。(3)各因子对空间异质解释力(q值)在2005—2020年存在不同程度变化,土地利用和降水为关键影响因素。同时,相比单因子,交互探测的影响力均大于单一因子的作用强度。研究结果可为当地生态环境保护提供数据支撑及方法借鉴。     

基于遥感生态指数的焦作市生态环境动态监测与评价

[目的] 探究河南省焦作市其近20 a来生态环境质量演化特征，可为该市及其他资源枯竭型城市生态建设提供科学参考。[方法] 选取2000，2006，2009，2014和2019年5期Landsat影像数据，耦合绿度、湿度、温度及干度4个指标，通过主成分分析法建立遥感生态指数（RSEI）评价模型，对焦作市生态环境质量进行定量评价。[结果] ①2000-2014年，焦作市生态环境质量为倒"U"形曲线，2014-2019年生态环境质量好转；②城镇人口占比增幅变缓及产业结构由第二产业向第三产业转变改善了焦作市生态环境质量；③回归分析中所选4个指标中对焦作市生态环境变化影响的重要程度表现为：干度 > 湿度 > 绿度 > 热度。[结论] 遥感生态指数对资源枯竭型城市生态环境质量可进行有效监测与评价。     

基于遥感生态指数的陕西省东庄水库流域生态环境变化监测与评价

[目的] 对陕西省东庄水库流域生态环境开展实时准确的监测,为流域开发与保护、城镇经济发展提供数据和理论支撑。[方法] 选取2000,2010,2020年Landsat遥感影像,基于谷歌地球引擎(GEE)平台构建湿度、绿度、干度、热度4个指标,通过主成分分析法计算遥感生态指数,对东庄水库流域20 a间生态环境变化进行监测与评价,基于IDRISI软件的CA-Markov模型对2030年东庄水库流域生态环境情况进行模拟。[结果] ①20 a间东庄水库流域生态环境整体维持在一个水平,RSEI均值由0.499上升到0.500,生态环境状况略微有上升; ②从RSEI各等级变化来看,20 a间东庄水库流域生态环境状况较为复杂,生态环境的改善与恶化长期持续并存,渭北地区1999年以来实施的退耕还林政策对流域生态环境改善起到正向作用,且效用开始凸显。[结论] 东庄水库生态环境恶化的区域主要集中在城镇及其周边区域,改善的区域主要集中在林区和丘陵地区。今后仍需继续关注经济高速发展与生态环境治理二者间的平衡问题。     

基于RSEI的漓江流域生态环境质量动态监测

漓江流域是桂林市旅游核心区域,地形地貌复杂,了解其生态环境质量及其变化情况对桂林市旅游可持续发展有重要的参考价值.为了快速准确获取漓江流域的历史生态环境动态变化情况,选取1991、2001、2009和2019年的Landsat系列遥感影像,采用主成分分析法提取遥感生态指数(RSEI),与绿度、湿度、干度和热度4个指标因...     

基于多源遥感数据的土地整治生态环境质量动态监测

土地整治生态转型是土地整治发展的必然趋势,在项目区尺度进行科学合理、客观直接、长期全面的生态环境质量监测评估具有重要意义。该研究基于多源遥感数据,选取典型土地整治项目,运用主成分分析法构建RSEI(remote sensing ecological index)模型,反演得到湿度、绿度、热度、干度指标以及RSEI指数,实现对项目区整治过程中生态环境质量变化的监测与分析。研究结果表明:1)湿度和绿度指标对项目区生态环境质量具有正向作用,而热度和干度指标起负向作用,且干度指标的影响最大;2)RSEI总均值在整治前、中、后分别为0.652、0.572和0.605;RSEI等级中的优良等级在整治前、中、后所占比例分别为78.73%、39.55%和63.29%;RSEI变差、不变和变好的比例分比为42.55%、46.25%和11.20%;3)项目区生态环境质量呈现"先下降-后上升-整体下降"的态势,表现为"整治期变差-恢复期变好-全过程变差"的总体特征,土地整治对项目区生态环境的扰动具有持续性,区域生态环境恢复与改善存在滞后期,在项目竣工5年后项目区的生态环境质量水平仍低于整治前。     

基于NDVI加权指数的冬小麦种植面积遥感监测

该文针对农业信息服务中冬小麦种植面积调查业务的现状与需求,提出了一种基于NDVI（normal difference vegetation index）时间序列的冬小麦NDVI加权指数（WNDVI,weighted NDVI index）影像算法,可在训练样本、验证样本选择的基础上实现冬小麦面积的自动提取,并以河北省安平县及周边地区2013－2014年度冬小麦面积提取为例,采用GF-1/WFV（wide field view）数据进行了算法实现。算法的主要思路是在时序影像基础上,通过冬小麦NDVI加权指数影像的构建,扩大冬小麦地类与其他地类的差异,结合自适应的阈值获取方法,区分冬小麦地类,获取冬小麦作物面积。算法包括冬小麦时间序列影像的获取、基于网格的样本点设置、构建冬小麦 NDVI 加权指数影像、迭代确定冬小麦NDVI加权指数提取阈值、精度验证这5个部分。影像的获取根据冬小麦的生长时间确定,保证每月1景GF-1/WFV无云影像,并进行预处理及NDVI计算;同时将研究区划分为一定数量的网格,每个网格再等分为2×2个子网格,根据目视解译、专家知识、实地调查等方法,确定左上网格中心点及右下网格中心点的地物类型。统计该期所有左上网格点冬小麦及其他地物的NDVI均值,冬小麦NDVI大于其他地物的将该期影像的权值设置为1,否则设置为?1,将所有时相NDVI影像进行加权平均,即可获取冬小麦NDVI加权指数影像。获取冬小麦NDVI加权指数影像后,还需设置合适的阈值提取冬小麦。该文选用右下网格点目视解译分类结果作为阈值提取依据,具体方法是将冬小麦指数从小到大按照一定间隔划分,作为冬小麦 NDVI 加权指数提取阈值,将各阈值二值法运用,与右下网格点的冬小麦提取的目视解译结果对比,精度最高的就是最优冬小麦 NDVI 加权指数分割阈值。在所有网格中,以初始识别获取的冬小麦面积为准,等概率选择10个样方作为精度验证样方进行验证。精度验证结果表明分类总体精度达到94.4%,Kappa系数达0.88。该文通过构建冬小麦NDVI加权指数,将比较复杂的多个参数转换为一个参数,并且农学意义明确,相比传统的NDVI时序影像进行冬小麦面积的提取,具有自动化程度高、面积提取精度高、分类结果稳定的特点,已经在全国农作物面积遥感监测业务中进行了应用。     

新疆棉花遥感监测识别区域的划分

对新疆棉花遥感监测识别区域进行划分,其目的是为新疆棉花监测运行系统中的样点布设、遥感信息获取和处理、遥感最佳时相的选择、作物识别和面积估测等提供科学依据.以遥感监测区划的原则、依据和指标为指导,以新疆遥感图像数据库、地理基础与专题图空间数据库、统计数据库为研究资料,结合农作物物候历、地面光谱与实地调查进行分析研究,做出了新疆三大棉区的遥感信息源区的划分、最佳时相区的划分与棉花遥感识别区的划分.区划结果表明:新疆三大棉区均定为陆地资源卫星信息源区;新疆三大棉区除吐鲁番地区6月上、中旬为棉花识别的次佳时相期,8月下旬为最佳时相期外,其他棉区棉花遥感识别最佳时相均为9月,次佳时相也均为6月;并在此基础上,把新疆三大棉区划分为6种棉花遥感识别区,即主棉区、重棉区、次重棉区、次棉区、零星棉区与无棉区.     

基于RSEI模型的砒砂岩区生态环境质量演变研究

[目的]探究砒砂岩区生态环境质量状况,为当地生态环境治理工作提供科学依据。[方法]基于GIS和RS技术,利用遥感生态指数RSEI模型,分析砒砂岩区2001—2020年生态环境质量时空演变。[结果](1)基于砒砂岩区4期影像数据提取的遥感生态指数RSEI呈现先下降后上升的趋势,表明生态环境质量在缓慢改善;(2)绿度生态指标与湿度生态指标对砒砂岩区生态环境质量起正向作用,干度生态指标与热度生态指标会起到负面作用,并且绿度生态指标对生态环境质量改善的贡献率更高;(3)在2001—2020年间,生态环境质量改善区域占到研究区总面积的36.79%;生态环境质量恶化区域占15.68%,多为轻度退化。[结论]砒砂岩区2001—2020年间生态环境质量总体呈现出上升趋势,且生态环境质量对人为活动高度敏感,因此在改善生态环境的同时还需融入生态保护理念,做到人与自然和谐共生。     

基于遥感的矿业用地演变规律分析

矿业集聚区内的矿业用地分布直接关系到区域土地利用安全格局。该文以武安市为例,以1996年、2006年TM图为数据源,采用遥感资料自动识别软件（ENVI）和人工目视解译相结合的方法,利用ARC/INFO软件提取土地利用类型动态变化矩阵反映土地利用面积变化,表明区域内变化率最大的用地类型是工矿用地;通过景观分析软件FRAGSTATS3.3获取土地利用景观指数,表明工矿景观要素在区域中所起的作用在增加,各类用地分布的复杂程度提高,总体景观格局离散程度与变化幅度有限,矿业用地与矿产资源分布的总体集聚性非常强。     

北京山区森林叶面积指数季相变化遥感监测

森林叶面积指数(LAI)遥感反演,对于区域环境生态监测具有重要意义。该文以北京市西北山区鹫峰国家森林公园为研究区,获取多时相Landsat5 TM数据,并利用半球形照相机(Hemispherical Photography)同步获取森林LAI。使用3种植被指数(归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI和三梯度差植被指数TGDVI),分别建立单个观测时期及整个时期的LAI反演模型,通过相关性分析筛选出最佳模型。研究表明利用整个时期的LAI建立的模型精度较高,其中最好的是基于NDVI的LAI指数模型。利用该模型反演森林LAI,生成基于时间序列的北京山区森林LAI分布图。该研究进一步分析了阔叶林、针叶林和混交林3种情况,结果表明,与不分植被类型的LAI反演模型精度比较,阔叶林和混交林有所提高,而针叶林稍微下降,但模型精度均达到显著水平。     

主成分聚类分析在土地利用生态安全评价中的应用

土地资源是人类赖以生存的资本，土地利用生态安全问题也日益被重视。该文采用主成分聚类分析的方法对土地利用生态安全进行评价并分类。先建立土地利用生态安全评价的指标体系，然后用主成分分析剔除存在相关性、信息重叠的指标，再利用主成分分析得到的具有代表性的主成分指标代替原来的评价指标，对土地利用生态安全进行聚类分析，所得结果客观，为土地利用生态安全评价提供参考依据。     

作物遥感识别中的数据挖掘技术

该文综述了数据挖掘技术应用在图像分类方面的各种方法，介绍了每种方法的优缺点、适用领域及应用情况。介绍了将数据挖掘技术应用于图像分类方面以有效解决当前作物遥感识别中的瓶颈问题。对当前作物遥感识别系统在数据源的使用、识别过程的规范和方法的实用性方面的问题进行了分析，展望了作物遥感识别中的数据挖掘技术研究发展方向。     

农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法研究进展

在利用遥感数据进行长时间、大范围农业干旱遥感监测过程中,如何针对不同区域、不同作物生长阶段选取最合适的监测指标,对于及时、准确地评估干旱对作物生长的影响,实现合理水资源调度和有效抗旱减灾决策都具有重要意义。该文以遥感监测农业干旱的适应性为论述主线,对常用的农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法,从4个方面进行了系统归纳总结:1)国内外农业干旱监测适用的遥感卫星数据源;2)监测农业干旱适用的光谱敏感波段;3)农业干旱遥感监测指标自身的适用性与局限性;4)农业干旱遥感监测指标适应性的评价方法。在此基础上,指出今后在农业干旱遥感监测指标及其区域适应性研究中,需综合考虑作物与其生长环境之间的关系;增加光谱信息,降低遥感数据获取过程中的信噪比;选择农业干旱遥感监测指标适宜的时空尺度;重点解决部分植被覆盖时,如何选择合适的监测指标;加强高光谱技术在精细农业干旱遥感监测指标反演中的研究;进一步在机理上发掘监测指标自身的敏感性和适应性等6个方面的问题及发展趋势。