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改进型遥感生态指数与RSEI的对比分析
引用本文:刘英,党超亚,岳辉,吕春光,钱嘉鑫,朱蓉. 改进型遥感生态指数与RSEI的对比分析[J]. 遥感学报, 2022, 26(4): 683-697
作者姓名:刘英  党超亚  岳辉  吕春光  钱嘉鑫  朱蓉
作者单位:1.西安科技大学 测绘科学与技术学院, 西安 710054;2.山东省水土保持与环境保育重点实验室 临沂大学资源环境学院, 临沂 276005
基金项目:国家自然科学基金(编号:41401496);西安科技大学优秀青年科技基金(编号:2019YQ3-04)
摘    要: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。

关 键 词:遥感  改进型遥感生态指数  非线性遥感生态指数  空气质量指标  核主成分分析  压力—状态—响应模型
收稿时间:2019-09-27

Comparison between modified remote sensing ecological index and RSEI
LIU Ying,DANG Chaoy,YUE Hui,LYU Chunguang,QIAN Jiaxin,ZHU Rong. Comparison between modified remote sensing ecological index and RSEI[J]. Journal of Remote Sensing, 2022, 26(4): 683-697
Authors:LIU Ying  DANG Chaoy  YUE Hui  LYU Chunguang  QIAN Jiaxin  ZHU Rong
Affiliation:1.College of Geomatics, Xi''an University of Science and Technology, Xi''an 710054, China;2.Shandong Provincial Key Laboratory of Water and Soil Conservation and Environment Protection, College of Resources and Environment, Linyi University, Linyi 276005, China
Abstract:
Keywords:remote sensing  modified remote sensing ecological index  nonlinear remote sensing ecological index  air quality index  kernel principal component analysis  Pressure-State-Response model
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