基于Google Earth Engine平台的三江源地区生态环境质量动态监测与分析

三江源是中国陆地生态系统最脆弱和敏感的区域之一,一旦遭到破坏则不可逆转。受三江源地区多云等不利气象条件的影响,很难获取大范围尺度上季相一致的、无云的Landsat遥感影像。本文利用Google Earth Engine平台,对1990-2015年的相同季节的3766景Landsat影像进行像元级融合并重构最小云量影像集,借助GEE的并行云端计算,快速得到了能够反映生态环境质量的遥感生态指数（RSEI）,对三江源地区的生态环境质量进行了评价与监测。三江源时空变化与差异分析表明：1990-2000年生态环境质量呈快速下降状态,RSEI平均值从0.588下降到了0.505,生态环境质量变化以轻度恶化为主;2000-2015年生态环境质量下降速度变缓,并于2015年呈现变好态势,生态环境质量变化以不变为主,且轻度恶化面积大幅减少;该地区的生态环境状况呈现出空间分异,自西向东,生态状况变差。基于GEE平台在三江源地区的实验结果表明,GEE可以作为大区域范围的生态环境质量评价与监测的计算平台。     

基于长时间序列遥感数据的阿伯德尔国家公园 生态环境质量评价

阿伯德尔国家公园位于号称肯尼亚“水塔”的阿伯德尔山脉上,是肯尼亚重要的旅游景区和珍稀动植物保护区,开展该地生态环境质量评价对肯尼亚水资源保护与可持续发展具有重要的意义。本研究基于1987-2018年的Landsat系列遥感数据,通过计算综合遥感生态指数RSEI,结合趋势线分析法对阿伯德尔国家公园近32年间生态环境质量变化进行客观定量分析。研究结果显示：① 1987-2018年研究区RSEI均值从0.62下降到0.51,生态环境质量退化的区域面积为551.52 km ²,占总面积的71.85%,表明在气候变化和人类活动影响下,1987-2018年研究区的环境状况呈恶化趋势;②环境质量显著恶化的区域主要分布于亚高山植被区和东部低海拔森林覆盖区,亚高山地区植被生态系统结构单一,稳定性差,对气候变化和人类活动更为敏感;而东部区域存在过度开发,非法砍伐森林等现象,且旅游开发强度大,环境恶化与人类活动密切相关。     

关中平原城市群生态环境质量时空变化特征及其驱动力

为探究关中平原城市群2000～2020年生态环境质量时空变化及发展趋势,基于Google Earth Engine(GEE)平台对2000～2020年6月至9月关中平原MODIS遥感影像进行优化重构,并利用绿度、湿度、干度、热度4个指标构建遥感生态指数(RSEI),分析该地区生态环境质量时空变化格局,利用地理探测器模型探究了自然环境和人类活动等10个驱动因子对遥感生态指数时空分布的影响,采用地理加权回归(GWR)构建回归模型,分析驱动因子的空间差异性。结果表明：(1)2000～2020年关中平原城市群生态环境质量逐年改善,遥感生态指数均值由0.448增至0.565,空间上呈南高北低的分布特征。(2)关中平原城市群生态环境质量改善区域占70.8%,退化区域占22.9%,改善尤为明显的区域主要分布在庆阳市、平凉市和天水市,退化区域主要分布在城市群中部西安市及其附近区域。(3)植被类型对关中平原生态环境质量的影响最大,影响力高达0.46。研究期间关中平原城市群生态环境质量整体趋于改善,局部恶化,尤其是人类活动密集的城市及其附近区域。     

基于多元数据的黄河三角洲核心区生态环境状况评价研究

生态环境状况评价是区域生态环境保护与管理的重要基础,脆弱生态区则是当前关注的热点区域。该文选择黄河三角洲脆弱生态核心区,利用3S(RS、GIS、GPS)数据、统计数据、野外实测数据等多元数据,构建并提取了7个反映生态环境状况的评价指标,用层次分析法确定各指标权重,以200m边长网格作为评价单元,通过指标叠加获取各单元分值,进而将生态环境状况划分为优、良、中、差、劣6个等级,得到了垦利区生态环境状况的评价结果,并进行了生态环境分区与分析。结果显示,垦利区的生态环境状况总体较差,生态环境状况优、良的比例仅占7.7%,差、劣的等级则占61.5%,生态环境状况从东北沿海向西南内陆呈变好趋势。与利用国家规程的评价结果相比,该研究能更加细致合理反映研究区生态环境等级变化。垦利区生态环境划分为稳定区、过渡区和脆弱区3个区,各区主要土地利用类型分别为耕地、盐荒地和滩涂,占各区面积的36.84%、31.85%和47.37%,生态环境稳定区要强化农田基本建设,控制建设用地规模,同时加强区内盐荒地的开发利用;生态环境过渡区应提高耕地集约化利用程度,加大土壤盐渍化改良力度,提高地表植被覆盖;生态环境脆弱区应适度水产养殖规模,防止海水侵蚀,加强天然林草地的保护。     

四川省什邡市2005～2010年生态环境质量动态评价

为了研究四川省什邡市“十一五”期间生态环境质量状况,分析生态环境质量动态变化原因,使用生态环境质量指数法构建评价指标体系,以土地利用、水资源量、降水量、土壤侵蚀、污染源排放等作为基础数据,运用遥感解译技术和统计学方法,对什邡市生态环境质量进行2005～2010年动态评价.研究结果表明,2005～2010年,什邡市生态环境质量年际变化呈“V”字型,受汶川地震影响2007～ 2008年生态环境质量明显下降,其余年际间无明显变化;在评价期内,汶川地震是导致什邡市植被覆盖指数和生物丰度指数明显下降的主要因素,占全部变化因素的97％以上;除2008年外,影响什邡市生态环境质量变化的主要因素是环境质量指数和水网密度指数.     

四川省什邡市2005～2010年生态环境质量动态评价

为了研究四川省什邡市“十一五”期间生态环境质量状况,分析生态环境质量动态变化原因,使用生态环境质量指数法构建评价指标体系,以土地利用、水资源量、降水量、土壤侵蚀、污染源排放等作为基础数据,运用遥感解译技术和统计学方法,对什邡市生态环境质量进行2005～2010年动态评价.研究结果表明,2005～2010年,什邡市生态环境质量年际变化呈“V”字型,受汶川地震影响2007～2008年生态环境质量明显下降,其余年际间无明显变化;在评价期内,汶川地震是导致什邡市植被覆盖指数和生物丰度指数明显下降的主要因素,占全部变化因素的97％以上;除2008年外,影响什邡市生态环境质量变化的主要因素是环境质量指数和水网密度指数.     

潍坊城市地质环境质量综合评价

该文在充分收集以往资料的基础上,结合潍坊城市地质调查项目获得的原始数据,进行了工程建设适宜性、区域地壳稳定性、地下水质量、地下水富水性等单地质环境要素评价,采用层次分析法和综合指数法,对潍坊市城市地质环境质量进行了综合评价研究。潍坊市城市地质环境质量分为好区、较好区、较差区和差区等4个等级,好区面积350.39km~2,主要分布于城区北部一带;较好区面积562.68km~2,主要分布于质量好区外围;较差区面积1 004.70km~2,主要分布于央子街办外围及峡山水库一带;差区面积687.23km~2,主要分布于北部沿海区域及萧家营、老坊子区一带。     

山东省地质环境质量评价研究

选取综合指数法为主要研究方法,在充分分析和借鉴前人研究经验的基础上,建立了适合山东省地质环境状况的评价指标体系,并对山东省各地市目前的地质环境质量进行了总体评价。研究中选取区域地质条件、地质灾害、人类活动和资源4个指标,各指标下又划分了若干子指标,构成了山东省地质环境质量评价的三级指标体系;然后运用层次分析法确定各指标的权重,并对相关数据进行计算,得出山东省各地市的地质环境质量的综合指数;最后根据各地市的综合指数得分将山东省地质环境质量划分为3类：即地质环境条件相对较好的鲁西鲁北地区、地质环境质量居中的胶东半岛地区和地质环境质量较差的鲁中山区。     

东营近海海域地质环境质量评价

该文在东营市海洋地质调查获得大量数据的基础上,开展近海海域地质环境质量综合评价,反映近海海域地质环境质量现状和变化趋势,为海洋经济的可持续发展和海洋生态环境保护提供依据。选取海岸侵蚀与淤积、活动断裂与地震、灾害地貌与滑坡、浅层气、底辟、埋藏古河道(古湖泊)、表层沉积物质量、海水质量、软土、砂土液化10项指标,采用层次分析法和综合指数法,对东营市近海海域地质环境质量进行了评价。结果表明:研究区大部分区域地质环境质量为优等和良好级别,面积8875km~2,占总面积的86.58%;中等区主要分布在研究区的北部、东南部和东营港近岸区,面积1200km~2,占总面积的11.71%;较差区主要分布在研究区的北部及黄河口外围海域,面积175km~2,占总面积的1.71%。     

江西省生态脆弱性现状GIS模型评价

生态环境脆弱性评价研究,对生态环境建设与保护具有重大意义。本研究以江西省为例,依据生态脆弱性的内涵与成因,针对江西区域生态环境特征,构建了江西省生态脆弱性综合评价指标体系,采用空间主成分分析法,确定各指标的权重。在GIS支持下,采用综合指数评价法计算生态脆弱度综合指数。研究结果表明,2005年,该省生态环境以中度脆弱为主,占全省总面积的85.36%,低度脆弱面积占14.64%,整体上属中度脆弱区;脆弱度空间分异特征明显:五河上游山区大多属于强中度或中中度脆弱区,五河中下游丘陵地区大多属于弱中度脆弱区;而低度脆弱区主要分布在鄱阳湖平原区和吉泰盆地。研究结果揭示了江西的自然环境条件是导致生态脆弱性的基础,而人类不合理的活动加剧了其脆弱性。     

基于组件技术的地表蒸散发遥感监测系统设计与应用

针对遥感模型与水热模型集成应用的需求,以C#语言结合ENVI/IDL和ArcGIS Engine混合编程技术,设计开发了地表蒸散发遥感监测系统的基本流程,对系统数据库设计及遥感模型与水热模型集成模式进行了研究,研发了单元蒸散发参数反演与结果校验功能,实现了遥感模型与水热模型的集成应用.系统对黄河三花间流域以MODIS遥...     

中国1:25万土地覆盖遥感制图精度评价——以鄱阳湖地区为例

 全球及区域尺度的土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础。土地覆盖遥感制图是全球变化和区域可持续发展研究重要的支撑数据,制图精度评价对于数据生产者和数据用户都具有非常重要的意义。2011年在鄱阳湖地区的野外考察共采集包括定点验证、GPS以及解译标志3种类型的土地覆盖样点321个,本文利用剔除了时间差异影响后的287个土地覆盖样点,将样点的实际土地覆盖类型与遥感制图中相应位置的土地覆盖类型进行对比,并利用分层次评估法,即分别在土地覆盖一级类和二级类两个尺度上,采用正确得1分,错误得0分的计分方法,对2005年中国1:25万土地覆盖遥感制图在鄱阳湖地区的精度进行实地验证。结果表明:(1)在土地覆盖一级类型尺度上总体的制图精度为61.67%。其中,湿地/水体的制图精度为100%,农田的制图精度为98.4%,森林的制图精度为80.0%,聚落和草地的精度均低于20%。(2)在二级类型尺度上总体的制图精度为44.25%。其中,2个草地和3个森林及1个农田的二级类型的分类精度为0,旱地、城镇建设用地和农村聚落的分类精度也很低,分别为21.1%、29.0%和1.7%。实地调查发现,2005年左右的全国1:25万土地覆盖遥感制图基本上反映了鄱阳湖地区的土地覆盖状况。但是,对于一些具有过渡性质的土地覆盖类型,如森林和草地等,仅依靠遥感技术准确识别区分仍有一定的难度。     

晋北地区生态环境脆弱性的GIS综合评价

生态环境脆弱性评估可以为退化系统的综合整治提供策略依据。晋北地区作为我国北方农牧交错带的组成部分,在自然和人为因素的综合作用下,表现出脆弱性的特征。本文利用空间主成分分析和层次分析法,结合遥感数据和地理信息系统技术,评价了晋北地区生态环境的脆弱性。结果表明:在自然和人为因素综合作用下,晋北地区生态环境脆弱性呈现不平衡的空间分布特征,东北部重,西南部轻。极度和重度脆弱区主要分布在东北部,占整个研究区面积的33.1%;微度和中度脆弱区主要分布在西南部,占41.9%;轻度脆弱区在整个研究区几乎均有分布,占24.9%。轻度和中度脆弱区占整个研究区面积的55.5%。总体来看,晋北地区大部分区域处于中度和轻度脆弱性水平。自然因素是晋北地区生态环境脆弱性的主导因素,人为因素是其脆弱性变化的关键外在因素。影响晋北地区生态环境脆弱性的自然因素主要有干旱、NDVI、水土流失比率;人为因素主要有土地利用、第二产业占GDP比重、环保投资指数、水资源量。研究结果为晋北地区合理调控人类活动,保护和治理生态环境提供一定的依据。     

遥感建筑用地信息的快速提取

建筑用地的急剧增加和耕地资源的迅速减少,使得土地利用动态变化监测显得尤为重要。遥感作为监测土地利用动态变化的一种有效手段,已经得到日益广泛的应用。但是建筑用地由于其光谱的异质性,而难以用简单的方法将它们从遥感影像中准确提取出来,遥感建筑用地指数(Index-based Built-up Index,IBI)是针对这一问题提出的。它的构建采用的是三个专题指数波段(SAVI植被指数、MNDWI水体指数、NDBI建筑指数),而不是影像的原始波段。由于这三个指数互为负相关,因此,可以有效地增强和提取遥感影像中的建筑用地信息。通过将IBI指数提取建筑用地的影像处理过程编成可自动执行的模块,并集成于大型的遥感商业软件中,使得影像数据处理和建筑用地信息提取时间大大缩短,提高了建筑用地信息增强和提取的效率。     

东莞市交通路网格局对城市空间扩张影响研究

城市化进程中,交通路网格局的发展与土地利用变化有着密切关系,交通系统的发展引起城市空间形态、土地利用开发、土地利用价格和用地布局特征的变化,反之,土地利用变化也引起了交通路网格局、路网密度的改变。本文以东莞市为例,对其交通路网密度与新增城市用地变化强度作了定量分析。根据TM遥感影像提取2001、2005和2009年3期的城市用地,采用核密度估算(KDE)新增城市用地变化强度,探讨区域内交通路网格局与新增城市用地变化强度的关系。结果表明,在2001-2005年间,路网格局变化较大,新增道路类型主要为高速路,新增城市用地总量较大、扩张速度快,特别是交通路网密度大的边缘区域。在2005-2009年间,随着路网发育不断成熟,路网密度内部差异减少,新增道路类型主要为县乡道路,新增城市用地速度明显放缓。经相关系数显著性检验后表明:2001-2009年间,在置信度为95%时,东莞市道路网密度、加权密度(x)与新增城市用地核密度(y)的相关系数Rxy均大于0.1946,证明东莞市道路网密度、加权密度与新增城市用地核密度高度相关。     

自然生态环境遥感动态监测与GIS分析评价——以山西“煤田之乡”的乡宁矿区为例

以1990、2000和2007年三期遥感影像为主体数据源,选取有"煤田之乡"称誉的山西省乡宁县作为实验区,采用遥感与GIS相结合的手段,在建立生态环境评价指标体系的基础上,利用生态环境状况指数(EI),对研究区生态环境进行监测与评价。结果表明:(1)1990-2007年,实验区耕地面积持续减少;林地面积先减少后增加,总体上显著增大;草地面积先增加后减少,总体呈减少趋势;建筑用地面积持续增加;未利用地面积先增加后减少,总体呈减少趋势。(2)1990-2007年,高植被覆盖地区面积先减少后增大,低植被覆盖地区面积持续减少,中度植被覆盖地区面积有所增加。(3)1990-2007年,轻度土壤侵蚀面积先增大后减小,总体面积变化不大;中度侵蚀面积先减小,后显著增大,总体呈增大趋势;重度侵蚀面积先增大,后显著减小,总体呈减小趋势。(4)1990-2000年,实验区生态环境状况明显变差;2000-2007年,生态环境状况显著变好;1990年到2007年生态环境状况略微变好,总体上先明显变差,后显著变好。     

新疆地区土地覆被遥感数据的一致性研究

鉴于新疆地区对中国乃至中亚有着特殊的战略意义,本文针对不同数据源及分类系统在土地覆被数据的空间分布上缺乏互通性问题,结合2010年目视解译土地利用现状遥感监测数据、GlobeLand30和GlobCover2009共3种土地覆被数据,采用类型相似分析、类型混淆分析、混淆矩阵分析、空间一致性分析4种方法开展精度评价及一致性分析,以期对土地覆被数据在中国西北干旱区的适用性及适用范围提供有效建议。结果表明,3种土地覆被数据对新疆地区土地覆被类型构成基本一致,且对裸地类型的辨识度最高;新疆地区中高度一致区域占新疆总面积的95%;3种数据两两对比时,总体精度在64.11%~72.57%之间,其中目视解译数据/GlobeLand 30组合表现出最高水平,且仍有提高空间,反映出目前相同卫星传感器是提升精度评价结果的重要因素之一,且不同分类系统、分类方法、空间分辨率及卫星过境时间等因素对精度评价结果也会产生巨大影响。为解决此类问题,利用多源土地覆被遥感数据的融合技术提高数据精度,或是利用深度学习对遥感影像资料进行精确地解译和判读,将是今后全球土地覆被制图及应用领域的主要发展趋势。     

现行POLDER陆地气溶胶偏振反演算法对粒子尺度的敏感性分析

目前,偏振遥感已被用于气溶胶卫星和地基遥感中,其仅对小粒子敏感。本研究以2007-2008年间的POLDER(Polarization and Directionality of the Earth’s Reflectances)和AERONET(Aerosol Robotic Network)合肥站的气溶胶数据为研究对象,探讨了偏振遥感对气溶胶粒子尺度的敏感性。利用AERONET合肥站的尺度分布数据和折射指数数据,计算了不同尺度范围内气溶胶粒子的光学厚度,并与对应的POLDER反演结果作拟合,通过寻找最佳拟合对应的尺度范围确定偏振遥感敏感的粒子尺度。结果表明,偏振遥感并非对所有尺度的小模式气溶胶粒子都敏感,在865 nm波段,其敏感的气溶胶粒子上限半径约为0.3 μm左右。这一结果对指导气溶胶偏振遥感,以及理解和应用偏振遥感气溶胶产品等具有重要意义。     

城市绿量的遥感估算与热岛效应的相关分析——以北京市五环区域为例

 本研究以遥感分析北京城市绿地对地表温度的影响,研究包括绿地提取、绿量估算、地表温度反演,地表温度和绿量相关分析。并以高精度Rapid Eye遥感影像,提取了五环内的绿地面积(197.3km²,占城区总面积的29.6%),且估算绿量总值为2450.7km²。同时用2009年7月20日的Landsat5 TM 6波段数据进行地表温度反演,低温区、中温区、次热岛和热岛区域所占的五环内城区面积的比例分别为12.3%,34.7%,40.4%和12.6%。绿量和地表温度呈负相关关系:y=-1278.7x+60650,城市绿地可以使城区平均温度降低2.6℃。     

兰州市生态系统健康评价及协调性分析

进行区域生态系统健康评价,可以为当地制定生态系统保护政策和措施、生态系统协调和可持续发展提供科学依据。受数据源获取困难等因素制约,从乡（镇、街道）尺度开展的生态系统健康研究尚不多见。本文通过压力-状态-响应模型,选取15个指标因子构建了适宜于乡（镇、街道）尺度的评价指标体系,然后以第一次地理国情普查成果、统计年鉴数据和Landsat8、HJ-CCD、OMI遥感影像为主要数据源,对部分指标使用统计降尺度处理的基础上,以乡（镇、街道）为评价单元,运用熵值法综合评价兰州市生态系统健康状况,并对压力-状态-响应协调度进行分析。研究结果表明：① 生态系统健康整体表现出由城市中心区较差向城市外围区较好的过渡和替换趋势,从乡镇（街道）尺度来看,属于“不健康”、“亚健康”、“健康”、“很健康”的分别有13.5%、28.8%、51.3%、6.2%;② 就协调度而言,有59%的乡（镇、街道）为中度协调区,主要连片分布在城市郊区,其余分布在安宁区的街道,剩余的41%街道为高度协调区和低度协调区,占国土面积的25%,主要分布在城区的街道,零星分布在城市郊区的一些乡镇。