城市化進(jìn)程不斷加快帶來(lái)一系列生態(tài)環(huán)境問(wèn)題,本文利用植被指數(shù)、濕度指數(shù)、地表溫度、建筑物—裸土指數(shù)定量表征綠度、濕度、熱度、干度4個(gè)生態(tài)要素指標(biāo),通過(guò)主成分分析法,建立遙感生態(tài)指數(shù)模型,并從時(shí)間和空間兩個(gè)維度對(duì)比分析2013、2019年兩個(gè)時(shí)期遙感生態(tài)指數(shù)。結(jié)果表明,青島市生態(tài)環(huán)境呈局部?jī)?yōu)化改進(jìn)、整體下降趨勢(shì);同時(shí),將青島市遙感生態(tài)指數(shù)與人類活動(dòng)相關(guān)的地表覆蓋變化數(shù)據(jù)、路網(wǎng)交通數(shù)據(jù)、夜光數(shù)據(jù)進(jìn)行耦合性分析,進(jìn)一步分析探尋生態(tài)環(huán)境變化的影響因子。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪通報(bào). 2020,(09)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

青島市遙感生態(tài)指數(shù)等級(jí)

生態(tài)環(huán)境變化影響因素眾多，除與綠度、濕度、熱度、干度相關(guān)外，還與人類活動(dòng)密切相關(guān)，人的空間行為導(dǎo)致城市有了不同的功能布局，進(jìn)一步對(duì)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生影響，具體表現(xiàn)為道路交通、地表覆蓋變化信息、人口密度。本次研究基于青島市路網(wǎng)數(shù)據(jù)，利用核密度函數(shù)，生成道路密度圖，結(jié)果如圖3(a)所示;基于深度學(xué)習(xí)算法模型并結(jié)合人工目視解譯，提取2017—2019年的月度變化信息，同樣利用核密度函數(shù)，生成變化密度圖，結(jié)果如圖3(b)所示;基于VIIRS夜光遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，計(jì)算夜光亮度強(qiáng)度，模擬人口密度數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖3(c)所示。為進(jìn)一步研究青島市生態(tài)環(huán)境變化與道路交通、地表覆蓋變化信息、人口密度關(guān)系，隨機(jī)選取100個(gè)樣本點(diǎn)，在剔除水域與無(wú)效樣本點(diǎn)后進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如圖4—圖6所示。圖3 典型人類活動(dòng)影響因子信息提取

圖2 青島市遙感生態(tài)指數(shù)變化人的遷移與聚集大多與交通因素有較大關(guān)系，道路連接了不同城鎮(zhèn)及地區(qū)，在一定程度上加快了生態(tài)環(huán)境的變化，由圖3可知，生態(tài)指數(shù)與道路密度呈負(fù)相關(guān)，路網(wǎng)密度較大的地方與青島城市生態(tài)環(huán)境較差區(qū)域分布較為重合。


本文編號(hào)：3471329