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森林火灾严重影响生态系统及景观风貌，利用遥感技术定量评价受灾区生态环境质量恢复程度对促进灾后重建工作及社会经济可持续发展具有重要意义。利用GEE(Google earth engine)平台获取凉山州2000、2010、2020年Landsat系列遥感影像并提取绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)和干度(NDBSI)4个生态指标，通过主成分分析耦合上述指标构建遥感生态指数模型(RSEI)对研究区生态环境质量进行评价，同时使用地理探测器对凉山州生态环境质量变化进行驱动因子分析。结果表明：1)2000-2020年凉山州生态环境质量呈“先降后升”趋势，RSEI均值从0.53(2000年)下降到0.51(2010年),后上升至0.55(2020年),生态等级为一般及以上的面积占比为68.12%;2)凉山州生态环境质量呈差和较差的区域多集中于西部的盐源县，南部的会理县、会东县，中部的越西、喜德、昭觉、美姑、普格、布拖、金波、西昌8县等；3)生态环境质量最佳区域多集中于海拔3 831～4 624 m、坡度39°～51°和正北坡向等地；4)单因子探测结果为干度指标>绿度指标>... 相似文献
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快速的经济发展和城市化进程对区域生态环境造成了较大的影响。鉴于遥感可以实现大面积同步观测的优点,以遥感为手段评价区域生态环境,探究生态环境时空差异性,对城市的生态文明建设具有重要意义。本文以山东省济南市为例,通过构建基于绿度（NDVI）、湿度(WET)、热度(LST)、干度(NDSI)的遥感生态指数(RSEI),评价了1984年到2018年研究区生态环境的时空变化特征。结果表明：RSEI能较好的反映济南市生态环境质量状况及时空差异;1984—2018年济南市RSEI由0.619 8上升至0.808 0,增幅为30.36%;环境质量等级由以中等和良为主变为以良和优为主,变好的区域主要分布在济南南部丘陵地区,占总面积82.229%,这与济南市积极推进环境保护、鼓励植树造林有关;1984—2018年济南市中心城区RSEI由0.588 2上升至0.729 6,增幅为24.04%;但其中心位置生态环境质量变差趋势明显,城市扩张、建设用地增加、绿化面积缩减是影响环境质量变差的主要原因。 相似文献
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遥感影像技术在区域生态质量评测方面具有诸多优于传统方法的优势。基于2006、2013、2017、2020年的Landsat8-OLI影像数据,利用ENVI5.3软件数据处理模块,借助遥感生态指数(RSEI)模型,计算绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)和干度(NDSI) 4个生态指标,对江苏扬州市2006—2020年生态环境质量进行时空变化分析。结果表明：2006—2020年,扬州市RSEI均值从0.549 (2006年)提升到0.555 (2013年),再上升到0.585 (2017年),最后升到0.612 (2020年),整体生态水平等级稳步上升。在空间分布上,扬州市生态环境质量总体上农村区域优于城市建成区,市域范围内,生态等级较好的区域占比逐年上升,生态重心逐渐北移,至2020年,生态质量优势区域主要分布在扬州市域的北部,生态环境质量等级相对较弱的区域主要位于扬州市域南部片区,特别是扬州市区、沿江开发区以及仪征市、江都区等城市建成区的扩大,对区域整体生态环境质量等级产生负面影响。研究期内,扬州市各生态等级的时空波动较明显。总之,扬州市生态水平总体较优,但生态等级不稳定... 相似文献
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为定量分析海南岛生态环境质量，基于耦合绿度、湿度、干度、热度4项指标的遥感生态指数（Remote sensing ecologicalindex，RSEI），考虑土地利用强度、人口聚集度与坡度对海岛生态系统的影响，增加土地利用、人口分布、地形3项指标，利用主成分分析法构建了改进遥感生态指数（Improved remote sensing ecological index，IRSEI）模型。利用RSEI与IRSEI分别对海南岛2000—2020年的生态环境质量进行动态监测，分析IRSEI的合理性以及两者与生态环境状况指数（Ecological index，EI）的相似性。结果表明：与RSEI相比，IRSEI与EI指数更接近，且具有很好的合理性，IRSEI突出土地利用、人口分布与地形地貌对生态环境质量的影响，可以对海南岛生态环境质量进行准确、客观的评价。2000—2020年间海南岛生态环境质量呈现“下降-上升-下降”的变化趋势，但整体来说，IRSEI均值从0.721上升至0.766，其生态环境质量得到提升。生态环境质量等级为优、良的土地各年份占比均超过89%，等级为差、较差的土地占比极少，二者之和在各年份所占比例均低于1.48%；海南岛中南部地区的生态环境质量高于东部、北部以及环岛地区，生态环境质量总体处于优良水平。生态环境质量提升的区域覆盖面积为12 278.00 km2，占比47.5%，生态环境质量有所下降的区域覆盖面积为3 124.07 km2，占比12.1%；改善地区主要分布在北部和东部，退化地区主要分布在人口密集的环岛沿海城市带。研究构建了适用于海南岛的生态质量评估体系，为海南省生态环境的治理保护和相关政策法规的制定提供科学依据。 相似文献
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为探究南流江流域2000—2019年生态环境质量的时空变化,利用Google Earth Engine（GEE）平台对2000—2019年南流江流域Landsat影像进行优化重构,并耦合植被绿度、湿度、地表温度、土壤干度等生态环境指标,构建遥感生态指数（RSEI）模型对南流江流域生态环境质量进行监测和评价。结果表明：2000—2019年南流江流域生态环境质量呈现逐年好转的态势,RSEI均值从2000年的0.543 4增长至2019年的0.636 4;南流江流域生态环境质量面积变化主要以中等生态风险等级向良生态等级转移为主,其中流域上游的中生态等级面积占比减少29.90个百分点,下游的良生态等级面积占比增加28.11个百分点。研究表明,使用GEE平台重构年度无云影像,可以对常年多云覆盖区的生态环境质量进行长时序的监测和评价。 相似文献
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以阜新市为研究区域，利用主成分分析法对影响生态环境的因素进行单因素分析和多重因素的交互作用分析。选取阜新市2007、2013年和2019年的Landsat遥感影像对湿度、绿度、干度和热度4个生态环境影响因素进行提取，并结合主成分分析将多重影响因素耦合为遥感生态指数RSEI，从而对阜新地区进行生态环境质量评价。结果表明，2007-2019年，阜新市RSEI指数总体呈上升趋势，由2007年的0.671增加到2019年的0.687，生态环境指数上升2.32%；研究区域内大部分RSEI等级为中和良的地区，面积占比提高到90.58%；总体来看，生态环境整体向好发展。对于阜新市与RSEI指数相关度最高的是干度分量，因此应重点关注干度分量中建筑指数和土壤指数协同作用对生态环境的影响。 相似文献
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[目的]分析巢湖流域生态环境质量时空变化。[方法]利用巢湖流域2006年和2017年2个时相的Landsat系列卫星影像,采用新型的遥感生态指数(RSEI)对研究区这11年间的生态环境质量变化进行分析。[结果]随着城市建成区的不断扩展,巢湖流域生态质量总体出现下降趋势,研究时间内RSEI均值从0.562下降至0.500;生态环境较差和差的区域面积增加了2.63%,生态环境优良区域面积减少了18.79%。在空间分布上,合肥市区及舒城县生态质量相对较差,流域西南的岳西县部分地区和庐江县生态质量较好,且研究时间内合肥市区生态变差,肥西县北部和庐江县生态逐渐变好。[结论]总体来看,植被覆盖的减少和建筑用地的扩张是导致巢湖流域生态质量下降的重要因素。 相似文献
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随着生态旅游的兴起,城郊型森林公园作为城市生态系统中的大型绿色斑块,对城市的生态环境起到重要调节作用,其本身的生态环境质量问题也值得关注。本文以福州旗山国家森林公园生态环境质量变化为例,通过2009年、2014年及2018年的Landsat系列影像提取的遥感生态指数(RSEI),分析近十年来福州旗山国家森林公园生态环境质量的时空变化特征及变化原因,结果表明,(1)2009～2018年间,福州旗山国家森林公园的RSEI值依次为0.1889、0.2516、0.2281,其生态环境质量总体呈现先变差,后变好的"U"型趋势;(2)根据游客活动空间分布,将森林公园环境划分为综合环境区域与自然环境区域,综合环境区域的生态环境质量相对较差,与景区建设、游客活动和森林砍伐相关;(3)由于山形地势与人工干扰的原因,人文景点对生态环境质量的影响程度和影响范围均大于自然景点,其中人文景点的影响范围约240 m,自然景点约60～180 m。 相似文献
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生态环境的优劣关乎到全人类的生存，当前经济发展对生态环境的破坏严重影响了社会的可持续发展。本文着眼于天津市西青区的生态质量，参考《生态质量气象评价规范（试行）》标准，利用卫星遥感数据，结合优势性地面观测气象数据，采用遥感图像处理、统计分析、目视解译、实地检验等方法，对西青区生态质量的气象评价方法进行了研究。通过遥感数据和气象数据，计算K（湿润指数）、NDVI（植被覆盖指数）、水体密度指数、土地退化指数、DIS（灾害指数）等参数，构建了西青区生态质量气象评价指数模型，对西青区生态环境现状和变化进行气象评价与分析，为西青区生态监测的全面开展和生态评估系统的建立提供了一定的技术方法和理论参考。 相似文献
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基于遥感生态指数的上海南汇东滩海岸带湿地生态格局变化评价 总被引：1，自引：0，他引：1
海岸带湿地作为海陆系统的交错地带,生态功能日益凸显。然而,近年来沿海发达城市为满足经济的高速发展,大规模围垦开发严重挤压了海岸带区域的生态空间。以上海南汇东滩湿地为研究对象,取2000、2006、2012和2018年共4期的Landsat遥感影像,借助遥感生态指数(remote sensing based ecological index,RSEI)对研究区生态格局进行客观、定量、可视化的监测与评价。结果表明:(1)2000、2006、2012和2018年RSEI指数均值分别为0.295、0.227、0.405和0.489,进一步分级处理后,发现研究区生态环境质量主体由"较差"上升为"良好","优"与"较优"等级均有所增加,湿地生态环境质量略向好的方向发展;(2)对2000—2018年间RSEI指数进行差值变化检测,研究区内生态环境状况"变差"、"不变"、"变好"的面积占比分别为12.41%、53.32%和34.27%,以"不变"为主;(3)RSEI可以较好地反映2000—2006与2012—2018年间人类活动造成的海岸带生态频繁变化的现象,具体表现在RSEI指数明显减小与增大,该结果显示RSEI指数对南汇东滩湿地生态分析具有一定适用性。通过生态格局变化的可视化表达,可以较好揭示城市海岸带湿地生态演化进程,避免生态风险,实现城市可持续发展和科学管理。 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2014,(3)
本文以武汉三镇为研究对象,利用2009年夏季Landsat TM主要遥感数据源,进行地表温度反演和土地覆盖解译,计算了武汉市城市建筑指数NDBI、归一化植被指数NDVI;并利用NDVI计算地表比辐射率,并使用单窗算法精确反演得到了武汉市2009年夏季地表温度LST。研究结果表明:武汉城市热岛由武昌、汉口、汉阳三大城区热岛构成,且三镇交界区存在多数热岛效应更为严重的"岛中岛",以汉口区中心商业区最为集中;进一步对植被覆盖区和建筑区温度及NDVI、NDBI相关性研究表明,武汉市不同土地覆盖类型有较大差异,LST与NDBI指数成正相关性,且相关系数建筑用地植被水体;LST与陆地表面NDVI指数成负相关性,且相关系数城市用地植被,与水体NDVI指数成正相关性。 相似文献
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人类生活质量与城市生态状况与密切相关,生态状况评价研究能为城市生态建设和环境保护提供参考。为了解东莞市的生态状况,以2016年东莞市Landsat8卫星影像为信息源,在遥感和GIS技术支持下,用生态环境状况指数EI法和遥感生态指数RSEI法对比分析2016年东莞市的生态状况。结果表明:生态环境状况指数EI法和遥感生态指数RSEI法生态评价结果差异不显著,遥感生态指数RSEI法能有效地反映东莞市的生态状况;东莞市2016年RSEI指数为0.584,总体生态环境状况趋于良好,生态状况处于"中等"的面积比重最大,为54.35%,"良好"等级的面积次之,为43.43%;东莞市生态状况在空间分布上不均衡,东南部和中南部的山区片和丘陵片生态环境状况较好,市区片和水乡片较差。 相似文献
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城市化进程带来了城市热环境的恶化,植被作为城市生态环境的重要组成部分,对城市热环境的影响和调节具有重要作用。利用济南市TM/ETM+图像,通过反演地表温度(LST)和植被指数(NDVI),研究济南市的热环境和植被之间关系,以及城市热环境和NDVI的时空变化规律,得出了LST和NDVI是负相关关系;城市热岛范围逐渐扩大,尤其是向东和向南方向,且与济南市城市发展的时空方向一致;与2001年相比,2009年城市内部温度变化曲线趋于缓和,但不同地表类型之间的温度差值扩大;NDVI的变化特征与LST相反。 相似文献
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为有效评估“十三五”期间安徽省生态环境状况变化，制定生态保护治理决策提供科学依据，以安徽省行政区域为研究对象，选用针对安徽省2015—2020年的植被覆盖度、叶面积指数和总初级生产力的MODIS数据产品，以及两个典型生态区夏季的Landsat 8 OLI遥感影像反演的植被生态参数遥感产品，构建生态系统质量指数模型，分析安徽省生态系统质量动态变化及其主要影响因素。结果表明：2020年，安徽省生态系统质量指数均值为62.27,评定等级为良，且各行政区生态系统质量等级均为中级以上，黄山市评价等级为优。2015—2020年，安徽省生态系统质量总体呈提升的趋势，其中，蚌埠市生态系统质量明显提升，阜阳市、淮南市和马鞍山市生态系统质量明显下降；5个生态功能区中，沿长江平原生态区生态系统质量明显下降，皖西大别山生态区生态系统质量明显提升；安徽沿江经济带和皖南山地丘陵区典型生态区生态系统质量下降的区域主要集中在长江芜湖段和宿松段两岸、皖南山区的西南部区域。 相似文献
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松材线虫病由于传播速度快、致死率高等特点也被称“松树的癌症”,早期监测非常重要。基于Landsat 8 TIRS热红外遥感数据评估绿色攻击阶段的植被温度的异常变化，并探究其监测潜力。应用2018年江西省吉安市万安县的Landsat 8 TIRS遥感数据，通过单窗算法反演地表温度(LST)。以30个100 m×100 m样地的受害马尾松林的枯梢率为指标，分别开展5月(绿色阶段)、7月(绿色攻击阶段)及11月(红褐色-灰色阶段)3个不同月份的LST与枯梢率(SDR)的相关性分析。对比分析热红外和Sentinel-2光学数据在早期监测能力上的差异。结果表明，1)Landsat 8反演的地表温度LST分布合理，对虫害区域有响应；2)LST与枯梢率在5月(0.01相似文献
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为实现人地关系协调发展,为陕西省生态建设政策的制定和实施提供理论依据,本研究基于MODIS-NDVI 影像及高程数据,采用MVC、一元线性回归等方法,分析陕西省2011—2015 年NDVI 的时空变化特征。结果表明：（1）陕西省NDVI值呈现“南高北低”的分布特征,陕南地区及陕北南部森林植被茂密,植被覆盖情况较好,陕北北部属于风沙区,植被覆盖情况较差,关中地区以农作物为主,植被覆盖情况居中;（2）2011—2015 年陕西省NDVI值呈波动变化,整体变化趋于稳定,且有好转趋势,主要分布在关中及陕南地区;陕北地区NDVI值有退化迹象;（3）随着海拔高度的增加,NDVI值呈“降低—升高—降低”的变化,2000~2500 m海拔高度范围内的NDVI值最高,植被覆盖情况较好,主要是分布在秦岭山脉的太白山地区。 相似文献