汶川县震后5年生态环境质量恢复评价

对汶川县震后5年生态恢复状况进行评价,以多源遥感数据为主,其他调查统计数据为辅,构建了基于压力—状态—响应模型的生态环境质量评价指标体系,采用综合指数法对汶川县2007年、2008年和2013年生态环境质量进行评价,得到震前、震后以及5年后的生态环境质量评价分级图,并对震后5年汶川县生态恢复状况进行分析。结果表明,2007年汶川县有79.4%的区域生态环境质量良好,2008年5月12日地震对生态环境造成极大破坏,尤其是靠近震源地区,生态环境质量下降更为严重。通过震后5年恢复,到2013年汶川县生态环境质量恢复比较显著,有55.84%的区域环境质量有明显改善,特别是生态环境质量较差地区改善幅度较大,但仍未达到2007年区域生态环境质量水平。最后为今后该区域生态环境恢复重建提出相应的建议。     

基于Landsat5/8时序数据汶川县域植被覆盖变化监测

选取汶川县作为研究区,利用2007—2017年Landsat5/8遥感影像的6个时序数据,提取汶川县多期植被覆盖度,并对其植被覆盖的变化进行定量分析,以及对地震之后的植被恢复状况进行分析.结果表明汶川县在512地震后至2011年植被覆盖度有一个持续的下降,2011年之后有呈现上升的趋势,并在2017年已超过震前水平,总体上恢复良好.     

关爱世界 与爱同行

2008年5月12日,四川省汶川县发生8.0级地震。美丽的汶川县城瞬间几乎夷为平地,数十万同胞身陷灾区,生死未卜。灾区的情况时刻牵动着政府和各族人民的心。祖国各地的同胞纷纷伸出援助之手,     

在纪念第二个“防灾减灾日”活动上的讲话

<正>(2010年5月12日)两年前的今天,四川省汶川县发生8.0级特大地震。今年4月14日,青海省玉树州发生7.1级地震。在党中央、国务院的坚强领导下,全     

徐州市土地利用CLUE-S模型变化模拟

对徐州市1987年、1994年和2000年3期遥感影像图进行分析,利用面向对象的思想,采用多尺度分割法对影像进行分类,通过遥感影像的光谱特征,确定分类目标,获取该区过去13年间的土地利用/覆被时空变化特征。运用CLUE-S模型以1994年土地利用数据模拟了2000年的土地利用空间变化状况,并通过2000年实际遥感影像分类数据加以验证,结果计算出Kappa指数为0.846,达到精度要求,实例证明CLUE-S模型较好地模拟了徐州市的土地利用/覆被变化。最后运用CLUE-S模型以6年为1个时空尺度模拟该区未来12年的自然状态和生态保护状态下的土地利用/覆被变化特征。     

东莞市“小山小湖”生态资源分析与管护对策

着眼于东莞市新型城镇化背景下的生态保护工作,以QuickBird和SPOT遥感影像作为数据源,在RS和GIS技术的支撑下对"小山小湖"生态资源进行摸查,挖掘东莞市潜在生态资源存量,分析"小山小湖"的空间分布、景观格局特征,并从社区角度为东莞市生态资源合理开发和可持续利用提供管护对策,对防止城市过度扩张、提升城市空间品质、优化人居环境具有重要意义。     

青川灾后重建 测绘一马当先

2008年5月12日,四川省汶川县发生8级地震,这是继年初冰雪冻灾之后,中国大地面临的又一场天灾。这场特大地震给灾区造成了不可估量的损失,党中央、国务院确定浙江省对口支援青川县灾后重建。     

河南省测绘局积极主动为抗震救灾提供测绘保障

2008年5月12日,四川省汶川县发生了强烈大地震,损失十分严重。河南省测绘局于5月14日紧急召开会议,号召全局为抗震救灾提供测绘保障工作。河南省测绘局应急测绘保障领导小组组长、副局长禄丰年立即启动应急测绘保障预案,迅速与河南省委、省政府办公厅取得联系,主动征询提供抗震救灾专题测绘保障服务事宜。当得知河南省卫生厅将组织50辆救护车组成医疗救护队于5月14日下午3点紧急赶赴四川汶川县灾区,急需提供前往的四川道路交通地图时,河南省测绘局于当天上午11点立即落实60套道路交通地图,得到省卫生厅领导的称赞。     

海南生态保护红线动态监测指标体系研究

如何科学构建生态保护红线区监测体系并实现动态监测,是确保生态保护红线制度实现真正意义上"落地"的关键性命题.基于生态保护红线空间分布和管控要求等特点,构建了以高分辨率航空航天遥感影像、地理国情监测数据以及相关部门专题数据为主要驱动的海南生态保护红线动态监测指标体系,能支撑海南省自然资源管理和监测,持续服务于海南省的生态文明建设.     

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模型的生态环境质量评价研究

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。     

国家环境遥感监测体系研究与实现

随着国家空间基础设施的建设和发展,中国遥感监测体系研究与建设取得了重大突破,从无到有形成了国家环境遥感监测能力,并业务化实现了主要环境遥感监测要素产品的生产与服务,为新时期环境管理工作提供了有力支撑。在分析国内外环境遥感发展及中国环境遥感监测需求的基础上,阐述了中国环境监测体系建设的必要性,研究了国家环境遥感监测体系的建立与业务化运行,提出了中国环境遥感监测体系发展思路与下一步重点任务。     

5·12地震灾区生态环境变化研究

针对5·12地震及快速灾后重建带来的生态环境变化,基于不同时相的遥感影像数据,构建研究区(北川县)生态环境综合评价体系结构,并提取相关变化信息,最终得出生态环境质量等级图。结果表明:地震及其次生灾害和灾后重建等使得北川县特别是东南部老县城附近地区、新县城重建地区生态环境受到一定程度的破坏,造成该地区环境质量的下降。     

多源遥感数据支持下的城市生态状况评价

城市生态环境监测具有数据来源广泛、监测要素复杂、服务对象多样等特点,整合可用的资源进行城市生态的综合监测成为目前关注的热点。本文利用高分辨率遥感影像,以及地表覆盖、城市边界等遥感产品,在现有遥感生态指数的基础上,结合黑臭水体指数,构建适合综合评估城市生态状况的集成遥感监测模型,实现对城市生态环境状态的多维度监测。该方法能够较准确客观地反映城市的生态环境质量,理论上补充了基于遥感数据的城市生态环境监测方法,可为城市生态环境监测的信息化建设提供技术支撑。     

湖泊营养状态遥感评价及其表征参数反演算法研究进展

湖泊富营养化由于其可导致藻类水华暴发,引发生态系统灾变和饮用水风险,是中国乃至全球湖泊面临的主要生态环境问题.湖泊营养状态精准、实时、大范围的同步监测是准确掌握湖泊水环境变化特征,开展富营养化成因分析、评价评估、治理修复和管理考核的重要基石.相比地面调查的传统手段,遥感具有快速、大范围、周期性等优点,已经广泛应用于叶绿...     

IKONOS遥感影像在城市生态环境中的典型应用研究

应用不同的方法对IKONOS遥感影像进行处理,提取城市生态环境要素,研究高分辨率遥感影像在城市生态环境监测中的典型应用及采用的技术手段.     

遥感技术在我国生态系统服务功能评估中的应用

经济的快速发展破坏了生态环境和生态系统的服务功能,如何准确评估生态环境和生态系统服务功能质量对于环境保护、经济的可持续发展以及政策制定等具有重要意义。传统评估方法需要消耗巨大人力、物力和财力,难以实时客观的评估,而遥感监测技术在生态环境监测应用中不断发展,为人们对生态环境及其生态系统的监测和评估提供了更加有效的手段。本文首先描述了生态系统服务功能概念的提出及发展,随后介绍了遥感技术的特点,着重阐述了遥感技术在当前我国生态系统服务功能评估中的应用及作用,最后,总结了遥感技术在我国当前服务功能评估中的问题和以后的发展方向。     

基于遥感生态指数的神府矿区生态环境评价

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。     

雅安芦山4.20震后县级单元生态系统风险评价

区域生态风险评价是对各种生态风险及环境问题进行评价和管理的重要手段。针对雅安地震灾区特殊的自然地理及生态环境特征,选取芦山县为研究对象,采用遥感、GIS及SPSS统计分析的方法,通过风险源、风险受体、暴露和易损性分析,建立生态风险综合评价模型,划分生态风险区类型,进而提出生态风险管理对策。结果表明:1)微度和低度生态风险区集中分布在高海拔的森林及草地生态系统,该区生物多样性丰富,抗干扰能力较强,地质灾害及人类活动影响较小;2)中度和高度生态风险区具有沿农田及建设用地生态系统集聚分布的特征,该区地质灾害频繁,地壳活动性较强,生态系统抵抗灾害的能力较差。研究结果可为地震灾区防御、规避风险及安全选址提供科学依据。