城鎮(zhèn)化進(jìn)程引發(fā)一系列環(huán)境問(wèn)題,對(duì)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展有一定制約作用,利用多源遙感技術(shù)能以快速、準(zhǔn)確、客觀定量的優(yōu)勢(shì)揭示區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的現(xiàn)狀,對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有非常重要的意義�；谔鞂m二號(hào)寬波段成像儀及Landsat8 OLI-TIR數(shù)據(jù),采用主成分分析法,構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)（remote sensing based ecological index,RSEI）用于監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)我國(guó)西北干旱綠洲城鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀,并探討天宮二號(hào)寬波段成像儀數(shù)據(jù)在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。結(jié)果表明:在當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境起正向作用的指標(biāo)是濕度（WET）、綠度（normalized difference vegetation index,NDVI）,負(fù)向作用的是干度（normalized difference built-up index,NDBI）及熱度（land surfce temperatune,LST）,其中綠度（NDVI）對(duì)生態(tài)環(huán)境影響較大。2018年博湖縣RSEI差等級(jí)[0,0.2)主要分布在城鎮(zhèn)用地及北部未利用地;較差等級(jí)[0.2,0.4)主要分布在山體及沙地,受到平均氣溫較高,蒸發(fā)量較大,日照時(shí)較長(zhǎng)等自然因... 

【文章來(lái)源】：國(guó)土資源遙感. 2020,32(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

研究區(qū)示意圖

反映生態(tài)環(huán)境狀況的自然因素有很多，其中綠度、濕度、熱度、干度是與人類生存休戚相關(guān)且可直觀反映生態(tài)狀況好壞的4個(gè)典型指標(biāo)，因此廣泛用于生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)[18]。本研究利用天宮二號(hào)寬波段成像儀數(shù)據(jù)及Landsat8 OLI-TIRS數(shù)據(jù)適用的多種遙感生態(tài)指數(shù)通過(guò)主成分分析構(gòu)建出RSEI，其中綠度指標(biāo)(NDVI)、干度指標(biāo)(NDBI)及水體指數(shù)(NDWI)由天宮二號(hào)寬波段成像儀數(shù)據(jù)得到，濕度(WET)、熱度(LST)由Landsat8 OLI-TIRS反演得到，具體RSEI計(jì)算流程如圖2所示。1)綠度指標(biāo)。NDVI是在監(jiān)測(cè)和評(píng)估植被覆蓋度等方面應(yīng)用最為廣泛的植被指數(shù)[19]，即

各種用地類型對(duì)生態(tài)價(jià)值影響差異是很大的[30]，因此為在各用地類型上分析出對(duì)應(yīng)的RSEI等級(jí)分布情況，將二者進(jìn)行綜合分析，如圖3所示，可以從RSEI結(jié)果等級(jí)中明顯看出，生態(tài)環(huán)境差等級(jí)主要分布在博湖縣南部的大量沙地及未利用地類中;山體大部分為生態(tài)環(huán)境差等級(jí)，而東部小部分地區(qū)為生態(tài)環(huán)境中等級(jí);博湖縣北部城鎮(zhèn)用地及未利用地呈現(xiàn)生態(tài)環(huán)境較差等級(jí);濕地整體在生態(tài)環(huán)境良和優(yōu)等級(jí)之間，說(shuō)明濕地土地類型生態(tài)環(huán)境質(zhì)量基本穩(wěn)定;西部博湖縣農(nóng)田區(qū)域植被覆蓋度較高，生態(tài)環(huán)境等級(jí)為良和優(yōu)等級(jí)，說(shuō)明該區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好。通過(guò)1 km×1 km的格網(wǎng)對(duì)2018年RSEI專題影像進(jìn)行全圖采樣，共2 608個(gè)樣點(diǎn)，不僅可以更好地理解生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間分異特征，還能保證尺度內(nèi)信息的完備性及定量評(píng)價(jià)的精準(zhǔn)度。通過(guò)Moran’s I確定某一變量是否在空間上相關(guān)及其相關(guān)程度大小，來(lái)定量描述要素在空間上的依賴關(guān)系，如圖4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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