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自然资源遥感  2022, Vol. 34 Issue (1): 230-237    DOI: 10.6046/zrzyyg.2021058
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改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价
张秦瑞1(), 赵良军2(), 林国军1, 万虹麟3
1.四川轻化工大学自动化与信息工程学院,人工智能四川省重点实验室,宜宾 644000
2.四川轻化工大学计算机科学与工程学院,企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室,自贡 643000
3.河北水利电力学院水利工程学院,沧州市遥感与智慧水利技术创新中心,沧州 061001
Ecological environment assessment of three-river confluence in Yibin City using improved remote sensing ecological index
ZHANG Qinrui1(), ZHAO Liangjun2(), LIN Guojun1, WAN Honglin3
1. Artificial Intelligence Key Laboratory of Sichuan Province, School of Automation and Information Engineering, Sichuan University of Science and Engineering, Yibin 644000, China
2. Key Laboratory of Higher Education of Sichuan Province for Enterprise Informationalization and Internet of Things, School of Automation and Information Engineering, Sichuan University of Science and Engineering, Zigong 643000, China
3. Department of Water Conservancy, Hebei University of Water Resources and Electric Engineering, Cangzhou Technology Innovation Center of Remote Sensing and Smart Water, Cangzhou 061001, China
全文: PDF(3996 KB)   HTML  
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摘要 

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(improved remote sensing ecological index, IRSEI),耦合对生态具有重要影响的绿度、湿度、温度及改进后的干度指标信息,利用主成分分析法及相关性对IRSEI进行了分析,建立基于IRSEI的宜宾市三江汇合区生态评价模型,对该地区2013—2020年间生态环境做出分析评价。结果表明: IRSEI能够更加精准地反映出干度对生态造成的负面影响,较RSEI在第一主成分分量中能够集中更多有用信息,对城市生态环境质量评测具有更好的适用性。2013年,该区域IRSEI为0.54,生态总体状况一般,原因在于城区扩张严重,破坏了原有植被; 2017年,IRSEI为0.67,退耕还林的持续推进以及城区生态的恢复,使得绿度明显上升,因此生态状况较2013年大为好转; 2020年,IRSEI为0.63,绿度、湿度以及干度基本与2013年持平,但由于城市扩张带来的热岛效应,温度较2017年有所上升,因此生态水平轻微下降。

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张秦瑞
赵良军
林国军
万虹麟
关键词 改进型遥感生态指数(IRSEI)主成分分析相关性宜宾三江汇合区生态评价    
Abstract

Urban expansion is the main characteristic of Yibin City in recent years, and the study of its impacts on ecology is significant for urban development and ecological protection. To assess the impacts of urban expansion on the ecology more accurately, this study established an improved remote sensing ecological index (IRSEI) by using the impervious surface area index as the dryness index to replace the original building index. The IRSEI coupled the improved dryness index and the indices greatly influencing the ecology, such as greenness, humidity, and temperature. This study analyzed the IRSEI using principal component analysis and correlation and established an IRSEI-based ecological assessment model of the three-river (i.e., the Jinsha River, Minjiang River, and Yangtze River) confluence in Yibin City. Then, this study analyzed and assessed the ecological environment of the confluence in 2013—2020. The results are as follows. The IRSEI can more accurately reflect the negative impacts of the dryness index on the ecology of the confluence. It can concentrate more useful information in the first principal component than the RSEI and can better apply to the quality assessment of urban ecological environment. In 2013, the IRSEI of the confluence was 0.54, indicating the moderate ecological status overall. The reason is that the original vegetation was destroyed by serious urban expansion. In 2017, the IRSEI was 0.67. The greenness was significantly improved by the continuous advancement of returning farmland to forests and the restoration of urban ecology, which is the reason that the ecology has greatly improved in 2017 compared to 2013. In 2020, the IRSEI was 0.63. The greenness, humidity, and dryness in 2020 were roughly the same as those in 2013, while the temperature rose in 2020 compared to 2017 due to the heat island effect induced by urban expansion. This is the reason for the slight decline in the ecological level in 2020.

Key wordsimproved remote sensing ecological index (IRSEI)    principal component analysis    correlation    three-river confluence in Yibin City    ecological assessment
收稿日期: 2021-03-05      出版日期: 2022-03-14
ZTFLH:  TP79  
基金资助:五粮液基金项目“基于宏观视角的五粮液核心区农业资源环境演变特征研究”编号(CXY2020R001);四川轻化工大学人才引进项目“基于国产高分卫星影像的滏溪河流域滑坡易发性研究”共同资助编号(2018RCL21)
通讯作者: 赵良军
作者简介: 张秦瑞(1995-),男,硕士研究生,研究方向为数字图像处理、卫星遥感。Email: 1029765315@qq.com
引用本文:   
张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
ZHANG Qinrui, ZHAO Liangjun, LIN Guojun, WAN Honglin. Ecological environment assessment of three-river confluence in Yibin City using improved remote sensing ecological index. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(1): 230-237.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2021058      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2022/V34/I1/230

指标
2013年 2017年 2020年
PCA1 PCA2 PCA3 PCA4 PCA1 PCA2 PCA3 PCA4 PCA1 PCA2 PCA3 PCA4
NDVI 0.79 0.37 -0.38 0.31 0.74 0.31 -0.48 0.36 0.76 0.32 -0.44 0.36
WET 0.04 -0.16 0.59 0.79 0.06 -0.13 0.60 0.78 0.07 -0.13 0.64 0.76
LST -0.32 0.92 0.25 0.02 -0.29 0.94 0.17 0.04 -0.22 0.94 0.26 -0.04
NDISSI -0.52 -0.01 -0.67 0.52 -0.60 -0.10 -0.61 0.50 -0.60 0.04 -0.58 0.55
特征值 0.04 0.00 0.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.05 0.01 0.00 0.00
特征值贡献率/% 88.18 9.39 2.24 0.19 89.25 8.28 2.02 0.45 88.75 8.60 2.27 0.39
Tab.1  主成分分析结果

指标
2013年 2017年 2020年
NDVI WET LST NDISSI IRSEI NDVI WET LST NDISSI IRSEI NDVI WET LST NDISSI IRSEI
NDVI 1.00 0.24 -0.62 -0.95 0.99 1.00 0.37 -0.63 -0.96 0.99 1.00 0.39 -0.51 -0.96 0.98
WET 0.24 1.00 -0.49 -0.49 0.37 0.37 1.00 -0.49 -0.53 0.47 0.39 1.00 -0.45 -0.58 0.50
LST -0.62 -0.49 1.00 0.69 -0.72 -0.63 -0.49 1.00 0.66 -0.72 -0.51 -0.45 1.00 0.60 -0.62
NDISSI -0.95 -0.49 0.69 1.00 -0.98 -0.96 -0.53 0.66 1.00 -0.99 -0.96 -0.58 0.60 1.00 -0.99
IRSEI 0.99 0.37 -0.72 -0.98 1.00 0.99 0.47 -0.72 -0.99 1.00 0.98 0.50 -0.62 -0.99 1.00
平均相关度 0.70 0.40 0.63 0.78 0.76 0.74 0.47 0.62 0.79 0.79 0.71 0.48 0.54 0.78 0.77
Tab.2  各指标与IRSEI指数的相关性统计
Fig.1  IRSEI与各指标的三维散点图
Fig.2  研究区2013—2020年城市扩张示意图
年份 NDVI WET LST/℃ NDISSI IRSEI
2013年 0.41 -0.03 23.64 -0.44 0.54
2017年 0.55 -0.04 28.77 -0.47 0.67
2020年 0.55 -0.03 24.07 -0.47 0.63
Tab.3  各年份指标与IRSEI的统计均值
Fig.3  三江汇合区不同时期生态等级面积
Fig.4  研究区IRSEI变化检测
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