基于多源数据的生态环境质量变化研究——以广州市为例

基于Landsat影像计算遥感生态指数,结合土地覆盖数据分析广州市2000―2020年生态环境质量的时空变化,通过兴趣点(POI)核密度结果评价广州市功能设施分布现状,利用地理探测器研究广州市生态环境质量空间分异的主要影响因素。结果表明:近20年来,广州市生态环境质量优级和中级的面积占比分别上升了10.59%和2.19%,良级面积占比下降了13.16%,良级向中和优级转变的趋势显著,丘陵和山地生态环境质量呈上升趋势,城市扩张区域则有所下降;各因子对归一化差异植被指数(NDVI)、干度指标(NDBSI)和地表温度(LST)的解释力度较高,在人类活动强度较高的低海拔不透水面地区,NDVI与缨帽变换的湿度分量(Wet)偏低,NDBSI与LST偏高,对生态环境具有负效应,广州北部的丘陵山地NDVI较高,LST较低,对生态环境有利。     

四川省若尔盖县生态环境质量评价

本文以2007、2009和2012年的5月和9月共6个时期的遥感影像,基于栅格数据和综合评价模型,对若尔盖县的生态环境质量状况进行了评价。首先,从影响生态环境质量的因子出发,选取归一化植被指数（NDVI）、地表温度、坡度、坡向、土地利用、湿度指数6项生态因子作为评价指标;然后,利用主成分分析法确定各评价指标的权重,根据综合指数评价模型计算出研究区的生态环境质量指数,同时,依据计算结果的大小把研究区的生态环境质量划分为优、良、中、差4个等级;最后,对若尔盖县的生态环境状况的空间分布规律进行分析。结果表明,2007-2012年若尔盖县生态环境质量良好,不同时相的生态环境综合指数的均值均在60左右,同时该区域的生态环境质量有变好的趋势;不同季节的评价结果稍有差异,但是同一季节不同年的变化趋势是一致的;不同等级的区域相间分布,较差区域主要集中在植被覆盖较差的区域,西北部居多,中部零星分布。     

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。     

主成分分析在遥感影像数据中的实例应用

主成分分析(Principal Component Analysis)是根据变量之间的相互关系,尽可能不丢失信息地用几个综合性指标表示多个变量的方法。在多(高)光谱图像中,由于各波段的数据间具有相关性,因此包含许多冗余信息。通过主成分分析法可以把遥感图像中所含的大部分信息用少数波段表示出来,这样就可以几乎不丢失数据但可以减少数据量,消除冗余信息。在遥感数据处理时用主成分分析法作数据分析前的预处理,以达到数据压缩和图像增强的效果,更加有利于影像信息提取。文章对主成分分析在遥感图像处理中的实际应用进行了实例示范应用研究。     

基于多源遥感数据的京津冀环境质量动态监测

基于PM2.5(Fine Particulate Matter)浓度、地表温度(Land Surface Temperature,LST)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、植被覆盖度(Vegetation Coverage,VC)、土地利用等数据,借助综合评价指数(Comprehensive Evaluation Index,CEI),本文对2000―2015年京津冀环境质量进行了评估.结果表明:京津冀整个地区,CEI呈逐步退化和退化的面积分别占34.88％和4.15％,主要位于东南部的天津,河北邢台、邯郸等地.京津冀城市建成区,CEI呈退化和逐步退化的比例分别达到54.80％和25.87％.46.76％和39.86％的城市扩张用地的环境质量分别呈现逐步退化和退化状态.京津冀?LST值呈现西北、东南低,中部高的分布态势,?PM2.5和?VC均呈现从东南向西北减小的趋势.相关分析表明?PM2.5、?VC和?LST的变化对城市建成区及其城市扩张用地的环境质量有显著影响,其中?PM2.5浓度变化是导致城市建成区及其扩张用地环境质量恶化的最主要因素.     

基于LTDR AVHRR和MODIS观测的全球长时间序列叶面积指数遥感反演

叶面积指数是描述土壤-植被-大气之间物质和能量交换的关键参数,获取大区域长时间序列叶面积指数有助于研究气候变化条件下植被的响应及反馈。本文利用MODIS观测和经过重新处理的地表长时间数据集（Land Long Term Data Record）LTDR AVHRR数据,生成了全球1981-2012年叶面积指数数据。算法通过建立二者之间像元级关系,利用高质量MODIS观测约束历史AVHRR数据的反演,这有助于减小2种存在显著差别传感器反演结果的不一致性,也有助于提高AVHRR反演质量。首先算法利用高质量MODIS地表反射率反演2000-2012年叶面积指数,然后利用多年每8 d的LTDR AVHRR地表反射率数据计算简单比植被指数（Simple Ratio,SR）,利用SR平均值和MODIS LAI平均值建立像元级AVHRR SR-MODIS LAI关系。在此基础上,实现1981-1999年AVHRR LAI反演,最终得到全球1981-2012年叶面积指数数据。本算法反演的AVHRR和MODIS LAI与全球植被的空间分布吻合,能表征主要生物群系类型的季节变化特征,2个数据集一致性较好,并且与NASA MODIS LAI标准产品（MOD15A2）的空间分布和季节变化曲线吻合较好。     

不同城市规划的生态质量差异对比研究

为定量分析不同城市规划理念带来的生态质量差异,本文以福州市在不同时期规划建设的2座体育场馆为例,基于Sentinel-2A遥感影像,应用新型遥感生态指数RSEI分析对比了这2座体育场馆的生态效应。在全面分析其主要地表覆盖信息的基础上,探讨了二者之间生态质量差异的原因。研究发现,采用传统理念规划的福建省奥林匹克体育中心的生态指数RSEI均值为0.39,而实行绿色生态规划的海峡奥林匹克体育中心的RSEI均值为0.42,优于福建省奥林匹克体育中心。总的看来,海峡奥体中心在规划中采用透水铺装和不勾缝的铺装形式,加大绿地斑块面积以及预留风道等绿色措施有效地提高了地表湿度、降低了地表温度和干度,从而对该体育中心的生态质量起到积极的作用。     

基于ALOS遥感数据的新丰江流域生态安全GIS评价

基于ALOS遥感影像,采用10m×10m的栅格精度,以乡镇行政区划作为综合评价单元,在G IS的支持下,获取了18种评价因子信息。通过建立生态安全指数模型,计算出每个栅格和每个乡镇区域的生态安全指数并将其划分为6个等级,即Ⅰ级到Ⅵ级(生态安全状况由非常安全到极不安全)。结果表明,新丰江流域内的生态安全状况整体上较好,但安全等级分布不平衡,具有明显的区域性特征,生态堪忧地区为居民及工矿用地密集区,主要分布在流域的北部、东南部和中部的采矿区,如上坪镇、元善镇和上莞镇等;生态较为安全的区域主要分布在流域中部,如新丰江库区附近的锡场镇、半江镇等。该方法为流域的生态安全评价、预警、保护及管理提供了有效手段,具有积极的实用价值。     

基于ETM+遥感数据的闽南地区断裂活动性评价探讨

以闽南地区为研究区域,以ETM+遥感影像数据为基础,通过广泛收集、分析研究区地质背景资料,分析区域内断层活动情况,进而提取研究区线性构造信息,结合地震地质资料对闽南地区主要断裂的分布情况及活动性做系统的分析研究。同时对闽南地区的新构造活动及构造应力场,线性构造和水系的分形分维,地震活动及其危险性和地热异常等主要影响因子做初步探讨。在确定影响断裂活动性的主要因素后,对研究区进行初步分区和定量化评价。最终判定研究区可圈定为:相对较不活动区、相对较活动区、相对活动区3个活动性级别。其中相对活动区面积占整个研究区3/5以上;相对较不活动区面积较小,造成相对活动的关键性因素是地震、活动断裂。     

基于五叉树分解与多特征直方图匹配的高分辨遥感图像检索

随着遥感图像数量的急剧增加,如何进行高效检索已成为遥感图像信息提取和共享的瓶颈问题,基于内容的遥感图像检索因此逐渐成为了研究热点。本文提出了一种新的遥感图像检索方法,该方法综合利用了图像的色调和纹理特征。其基本过程是:首先,对图像进行主成分变换,对变化后的第一主成分图像进行五叉树分解,将大幅面的遥感图像分成一系列的子图像;然后,利用多通道Gabor滤波器与子图像做卷积运算,提取其纹理特征,同时计算像元值的方差和三阶矩作为各子图像的色调特征;最后,以子图像为特征基元,构建图像的色调直方图和纹理直方图,以多特征直方图匹配方法计算图像相似度实现遥感图像检索。利用高分辨率遥感影像的检索实验证明该方法是有效的。     

九龙江流域生态环境质量遥感评价与分析

由图像TM、ASTER和“北京一号”等多时相遥感数据,建立了容纳土壤侵蚀、植被指数、土壤亮度指数、高程指数、坡度指数、降雨量指数、湿度指数和积温指数8个二级环境影响因子的指标体系和权系数,采用加权求和的方法进行运算,首次获取了1989~2003年约15年间三个时期九龙江流域生态环境质量等级及变化状况。结果表明:九龙江流域1989、1998、2003年三个时期生态环境质量总体较好。从1989年到1998年再到2003年两个阶段中,九龙江流域生态环境总体质量出现先下降再改善的特点。其变化主要表现在九龙江口周边地区,人类经济活动是影响九龙江流域生态环境质量演变的重要驱动力。     

多分辨率遥感土地覆被数据质量综合评价——以湖南省桃源县为例

评价土地覆被数据质量是正确、合理使用数据的前提和保障,有助于遥感制图方法的改进。本文以1：10万土地利用数据为参考数据,选取2010年RapidEye_5 m、FROM_GLC（30 m）、MODIS_V005（500 m）,以及2009年GlobCover 2009（300 m）土地覆被数据,以湖南省桃源县为例对4种不同分辨率的遥感土地覆被数据质量,引入窗口的分类类别统计方法,进行了综合评价,并分析了其误差和空间分布。结果表明：（1）RapidEye_5 m数据总体精度最高,MODIS_V005和FROM_GLC次之,GlobCover 2009数据相对最低。高分辨率土地覆被数据对于居民地、交通用地、水体等精细地物分类较好,具有一定优越性,各数据在一级类上的面积相关性和一致性总体高于二级类;（2）各数据在建筑用地和其他未利用地类型上的生产者精度均较低,FROM_GLC和MODIS_V005数据,在灌木草地上的空间一致性较差,4种数据在以耕地为主的平坦地区空间一致性较好,混淆主要发生在灌木草地、乔木林地和耕地之间;（3）随着土地覆被数据分辨率的提高,分出较多地物类型数的面积比例也随之增加,较高分辨率的RapidEye_5 m和FROM_GLC分出的类别数集中在7-16种较高水平上,低分辨率数据集中在1-5种较低水平上,在丘陵山区差异显著,而高分辨率数据对地物区分更好,集中于11-16种地物。     

北京2008奥运赛场环境特征的GIS系统分析

本文针对不同环境特征参数的空间和时间变化特征,利用2006年不同空间分辨率和时间分辨率的多源遥感数据和产品,对31个奥运场馆、公路自行车赛场和奥林匹克公园的建筑指数、水体指数、白天/夜间陆表温度以及植被指数特征进行了GIS系统分析,其结果:(1)31个奥运场馆的建筑时间、地理位置以及露天情况对其环境特征有着重要的影响,建筑指数、水体指数、白天/夜间的陆表温度以及植被指数均表现出不同的变化特征,故奥运场馆的绿化和赛事安排应对这些因素进行综合考虑。(2)公路自行车赛场和奥林匹克公园均表现出建筑指数较高,水体指数为负值的特征,而且夏季和秋季白天/夜间陆表温度较高。建议在奥林匹克公园适当增加一些水体以提高其环境质量。     

基于全球剖分网格的大区域遥感数据快速拼接方法研究

由于遥感数据存在多种类型和不同分辨率,使之在检索、共享和整合拼接方面存在一定难度,导致在获取大区域遥感数据时,常用的基于元数据检索、共享和整合拼接的方法,数据使用率较低。对此,本文提出一种基于Geo SOT全球剖分网格的大区域遥感数据快速拼接方法,采用建立Geo SOT逻辑剖分索引的方式,对遥感数据实施剖分预处理,提高遥感数据拼接速度。最后,通过使用"天绘一号"卫星遥感数据进行对比实验证明,本文提出的大区域遥感数据快速拼接方法具有可行性和实效性。     

基于遥感水质的夏季东海鲐鱼渔情预报研究

根据2007~2009年7~9月渔汛期间我国鲐鱼灯光围网在东海的生产数据,利用海表温、叶绿素浓度、悬浮物浓度和透明度等遥感水质数据,分别将作业网次比例和单网次产量(CPUE)作为适应性指数,利用算术平均数(AM)和几何平均数(GM)分别建立基于海表温、叶绿素浓度、悬浮物浓度和透明度的综合栖息地指数模型。结果表明,AM栖息地指数模型和GM栖息地指数模型拟合效果较好(P<0.01),在HSI大于0.5的海域,2007~2009年7~9月平均作业网次比例在65%以上,各月平均CPUE均高于19.82 t/net。研究认为,AM模型稍优于GM模型。利用2010年7~9月生产数据及遥感水质数据对AM模型进行验证,分析认为,87%以上的作业网次和产量分布在HSI高于0.5的海域,CPUE为14~17 t/net,且较稳定,波动较小。研究认为,基于遥感水质数据的AM栖息地指数模型能较好地预测东海鲐鱼渔场。     

基于夜间遥感和POI的荆门市能耗空间定量化分析

以全球变暖和极端气候为主要特征的气候变化已成为世界各国普遍关注的重大环境问题,全球性的碳排放问题亟待解决已是非常明确的科学共识.然而城市能源消耗尤其是在街道街区尺度能源消耗空间定量化研究目前较少,不利于城市采取精准控制、优化能源结构和减少碳排放措施.本文以资源型城市荆门作为案例城市,以夜间遥感数据、POI等空间数据为基...     

海岸工程变化的BJ-1遥感监测分析

 海岸工程对海岸带经济发展和生态环境影响很大。随着海岸工程建设迅猛的发展,采用遥感的方法对海岸工程变化进行遥感监测显得尤为重要。本文以北京一号小卫星(BJ-1)资料为数据源,利用多种变化监测的方法对天津港和曹妃甸港区2006年和2010年的海岸工程变化进行监测。结果显示,波段替换法与SVM分类相结合的方法在2个重点研究区域精度最高,其总体精度和Kappa系数分别为92.35%和0.7902;面向对象的方法精度和稳定性其次,其总体精度和Kappa系数分别为91.77%和0.7732。     

融合多源遥感数据的黑河中游地区生长季早期作物识别

在生长季早期获取作物的种植情况,对于农业水资源管理,尤其是缺水地区的水量分配等具有重大的意义。本文利用改进型时空自适应融合模型（ESTARFM）,将作物生长早期3—6月的Sentinel 2影像与MOD09GQ数据计算得到的NDVI数据进行融合,建立NDVI时间序列,并利用随机森林分类方法对2019年黑河流域中游地区作物种植结构进行早期识别。利用3-6月Sentinel-2 NDVI与时空融合NDVI相结合建立的时间序列,作物分类精度达到91.42%,kappa系数为0.85,相比仅使用Sentinel-2 NDVI时间序列的作物分类精度提高1.05%,kappa系数提高0.02。与使用整个作物生长期（3—10月）Sentinel-2 NDVI时间序列的作物分类结果相比,精度仅低1.53%,kappa系数仅低0.03。利用Gini系数对利用Sentinel-2 NDVI与时空融合NDVI相结合建立的时间序列进行特征重要性评估,发现Gini系数得分高于平均值的10期NDVI影像中,有6期为时空融合影像,说明时空融合获取的NDVI数据利于提高分类精度的有效性。对比使用不同长度NDVI时间序列对作物种植结构进行早期识别的精度发现,最早可在4月中旬与4月下旬分别实现对苜蓿和玉米的早期识别;玉米的分类精度受NDVI时间序列长度的影响较大,可在5月下旬实现对玉米的早期识别。