利用移动窗口遥感生态指数分析矿区生态环境

矿山环境问题日益加剧,矿区生态环境监测与评价是矿区管理必不可少的内容.前人通过遥感生态指数(remote sensing ecology index,RSEI)对矿区生态环境进行评价得到了有效的结果,但计算遥感生态指数时没有考虑到在自然条件下生态环境的影响是区域性的,且矿区所处地理位置不同会对矿区及其周边的环境造成不同...     

应用遥感生态指数评价生态环境质量

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。     

改进型遥感生态指数及干旱区生态环境评价

利用遥感影像对大尺度区域生态环境质量进行长期、定量、动态监测可为区域可持续发展提供有力的决策支撑。基于遥感生态指数（RSEI）,针对干旱区生态环境的地域特点和应用需求,从耦合生态系统组成要素的角度出发提出一种改进型遥感生态指数（ERSEI）,即在顾及绿度（NDVI）、湿度（Wet）、干度（NDBSI）、热度（LST）因子的同时,引入综合盐度指标（CSI）和水网密度遥感估算模型（EMW）,将盐度和水网密度（WND）纳入生态环境质量评价。在Google Earth Engine(GEE)云计算平台上实现ERSEI并将其应用于地处西北干旱区的呼包鄂榆城市群,结果表明,ERSEI可充分体现干旱区地表细节特征,有力突显了水网对周边环境辐射影响的渐变信息。由呼包鄂榆城市群范围内2000年—2020年间ERSEI的空间测度和时序演变分析发现,生态环境质量较好的区域主要分布在河套平原、大青山一线以及靠近吕梁山的一侧,较差的区域主要集中分布在蒙古高原、库布齐沙漠附近以及毛乌素沙地部分地域,且生态环境质量呈现持续性下降,应作为生态风险预警区加强治理。ERSEI为干旱区生态环境质量常态化监测提供了一种快速有...     

基于遥感数据的新生态环境指数评价

针对生态环境评价指数获取困难、评价标准各异的问题,本文提出了新生态环境指数（NEI）,即以生物丰度指数、植被覆盖指数、干度指标、湿度指标及空气质量指数综合反映区域生态环境状况,并利用主成分分析法客观确定权重。结果表明,NEI的指标选取和结果均与《生态环境状况评价技术规范》中的生态环境指数（EI）具有较强可比性。但NEI指数具有结果量化、可视化及实时化的特点,对于评价区域生态环境状况具有较好的应用前景。     

改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价

城市扩张是宜宾市近年来的主要特征,研究其对生态环境的影响,对城市发展与生态保护具有重要意义.为了更好地评价城市扩张对生态的影响,基于遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),构建归一化不透水面和裸土指数替代原有建筑指数作为干度指标,建立了改进型遥感生态指数(improve...     

典型煤炭矿区生态健康遥感诊断

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。     

基于遥感生态指数的南京市生态变化分析

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。     

应用Landsat7 ETM+遥感影像进行区域生态环境评价

在对生态环境评价方法的理论研究基础上,利用Landsat7ETM+遥感影像,结合数字高程模型,提取相关生态因子,进而进行生态环境评价,并利用该方法建立了山东省威海市2002年生态环境评价体系。评价结果表明:威海市生态环境质量等级为优,非常适和居住。     

基于PSR模型和遥感的矿区生态安全评价——以兖州矿区为例

根据生态压力对环境状态的影响,以及人类社会应对环境危机做出的响应,以数理统计方法和地理信息技术为支撑,依据PSR模型构建了兖州矿区生态评价指标体系,并对矿区做出生态安全评价。同时,根据自然环境与生态环境的内在联系,使用遥感作为环境监测的技术手段,对矿区的生态安全进行监测分析。评价的综合结果表明该地区生态系统服务功能已经退化,生态环境遭受一定破坏,生态结构发生很大变化,客观反映了兖州矿区的生态问题和安全现状。     

泥石流灾害多发区生态环境遥感监测评价

泥石流灾害对流域植被、土壤、水体等生态环境要素具有极强的破坏作用,快速有效地监测灾害影响区内生态环境的变化对防灾减灾工作有着重要意义。本文选取白龙江流域泥石流灾害为研究对象,利用多期次遥感影像提取了生态因子信息,构建了生态质量评价模型。结果表明,基于时间序列影像的遥感监测能够有效地刻画灾害发生前后的区域生态变迁过程,对地质灾害区的生态监测和修复具有实际应用价值。     

青岛市生态环境变化遥感监测与分析

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。     

基于综合指数法的生态环境质量综合评价系统的设计与应用

科学客观地对区域的生态环境质量进行评价,可以为各级政府部门的环境管理与决策提供科学依据。本文依据基于综合指数法的生态环境质量综合评价模型原理,进行了系统设计并以VisualBasic6 0为开发工具,建立了基于综合指数法的生态环境质量综合评价系统。该系统体现了生态环境质量综合评价的基本步骤,实现了评价过程的自动化。本文结合贵州省遵义县的实例,说明了其应用情况。同传统的手工评价方法相比,大大节省了时间和精力,减少了误差。     

应用遥感影像制作矿区大比例尺地形图

本文在专业的遥感和地理信息系统软件平台支持下,利用Aster立体像对和IKONOS高分辨率遥感影像分别提取矿区地形信息和地物信息,结合矿区的实际特点,参照地形图制作规范对矿区大比例尺地形图的制作进行了分析和探讨,结果表明利用遥感影像进行矿区大比例尺地形图制作不但周期短、速度快、时效性强,而且精度完全能够满足生产需要,是一种实用可行的方法。     

基于层次分析与模糊数学综合评判法的矿区生态环境评价

层次分析(analytic hierarchy process,AHP)与模糊数学(fuzzy mathematics)综合评判法将AHP与模糊数学法结合起来,分别取其优点,以实现更为精准的评价.为此,以昌平地区建筑用砂矿区为研究区,将AHP与模糊数学综合评判法引入到矿区生态环境评价中,以遥感技术为辅助手段来监测矿区的生态环境:选用水体密度、植被覆盖度、居民地密度、地形地貌、矿业占地和生态多样性等6项指标建立了生态评价指标体系;运用基于AHP与模糊数学综合评判法确定评价指标的权重;在GIS平台上对各评价指标进行加权叠加,得到实验区生态环境的等级评价图,实现了矿区生态环境评价.研究结果表明,使用该方法进行矿区生态环境评价是有效的,对于保护矿区生态环境、合理开发矿产资源具有现实意义.     

基于移动GIS的生态环境智能感知方法

随着全球范围移动互联网的高速发展,人们作为"传感器"行走在真实社会中制造实时的、实地环境的、大范围的地理信息,特别是具有互动性和实时性的区域环境状况的地理信息。这类数据具有交互性、实时性、丰富性、社会性等特点,成为数据科学家眼中的金矿。基于"互联网+"时代背景,随着移动互联网、移动GIS技术和LBS技术日趋成熟,本文提出了基于移动GIS的生态环境智能感知方法,开发基于Android平台的APP,实现查询环境质量指数、查看环境污染地图、污染一键分享和解决等功能,从大众的视角感知和获取生态环境信息,为大众提供实时动态环境信息查询方式,引导鼓励公众参与环境保护,提供治理环境污染和地理信息资源获取的新思路。     

GIS支持下土地生态环境敏感性评价——以金坛市为例

针对传统的生态环境敏感性评价指标体系差异较大,尚未形成统一体系,并且各个指标之间的关系及相互影响的情况并没有得到体现的问题,该文在地理信息系统的支持下,选取土地质量尺度的土地利用类型、土壤质地,及生态尺度的水环境、植被覆盖度、人口密度、坡度作为生态环境敏感性因子,同时建立了以水环境为主要因子的土地生态敏感性指数模型,对金坛市生态环境敏感性进行单因子评价和多因子综合评价。评价结果显示,金坛市生态高敏感区和中敏感区占到全市总面积的78%,低敏感区和不敏感区占到全市总面积的22%。针对不同土地生态敏感性分区因地制宜提出用地策略,为土地利用总体规划和城市生态保护提供参考。     

基于无人飞行器遥感的矿区沉陷控制及景观规划研究

空间信息在矿区陆面演变的研究中发挥着重要的作用,但由于矿区特殊的地理地貌特点,传统的空间数据获取方法无法满足;无人机遥感系统方便、快捷,本文探讨了基于无人机遥感系统的矿区空间信息获取及其在矿区沉陷控制与景观规划建设中的应用。     

改进型遥感生态指数与RSEI的对比分析

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。     

尺度变化对城市生态环境与人类活动关系的影响研究

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。