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自然资源遥感  2022, Vol. 34 Issue (4): 280-285    DOI: 10.6046/zrzyyg.2021369
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基于夜光遥感的城市化与生态环境耦合协调分析
陈行(), 刘汉湖(), 李金豪, 范诗铃, 葛宗旭
成都理工大学地球科学学院,成都 610059
Coupling coordination analysis of urbanization and ecological environment based on nighttime light remote sensing
CHEN Hang(), LIU Hanhu(), LI Jinhao, FAN Shiling, GE Zongxu
School of Earth Sciences, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059,China
全文: PDF(2938 KB)   HTML  
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摘要 

科学评估成都市城市化与生态环境交互影响的总体状况,对优化城市化速度和质量、提升生态环境质量具有重要意义。利用DMSP/OLS与NPP/VIIRS获取的夜光遥感数据和Landsat遥感数据分别构建出表征城市化进程的归一化夜间灯光指数(normalization night light index,NNLI)和表征生态质量的遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),二者结合引入耦合协调度模型,针对城市化进程和生态环境质量二者协调性进行评价。研究表明,2000—2018年成都市内城市化进程不断加快,NNLI从2000年的0.15上升到2018年的0.81; 而生态环境质量受到城市化进程的负面影响,局部地区呈现下降态势,RSEI从2000年的0.63下降到2018年的0.58。成都的城市化和生态环境耦合协调度状况逐渐在改善,2000—2018年耦合协调状态从失调阶段进入到良好协调阶段,但成都市内总体城市化进程超前生态环境的发展,生态环境发展滞后。
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陈行
刘汉湖
李金豪
范诗铃
葛宗旭
关键词 ： 遥感,  耦合,  生态环境,  RSEI指数    
Abstract：

The scientific assessment of the overall status of the interactions between the urbanization and the ecological environment in Chengdu is of great significance for optimizing the pace and quality of urbanization and improving the quality of the ecological environment. This study adopted the nighttime light and Landsat remote sensing data obtained from the DMSP/OLS and the NPP/VIIRS. Based on these data, the normalized night light index (NNLI) characterizing the urbanization process and the remote sensing ecological index (RSEI) characterizing the ecological quality were constructed, respectively. Then, the two indices were combined into a coupling coordination degree model for evaluation of the coordination between the urbanization process and the ecological environment quality. The study results are shown as follows. The urbanization process in Chengdu had been accelerating from 2000 to 2018, with the NNLI increasing from 0.15 in 2000 to 0.81 in 2018. By contrast, the quality of the ecological environment was negatively affected by the urbanization process and showed a downward trend in some areas, with the RSEI decreasing from 0.63 in 2000 to 0.58 in 2018. The coupling coordination degree of urbanization and ecological environment in Chengdu was gradually improved. From 2000 to 2018, the coupling coordination state entered the stage of good coordination from imbalance. However, the overall urbanization process in Chengdu is ahead of the development of the ecological environment, which is lagging behind.
Key words： remote sensing    coupling    ecological environment    RSEI index
收稿日期: 2021-11-05      出版日期: 2022-12-27
ZTFLH:  TP79  
基金资助:2021年度云南省重点区域地质灾害精细化调查与风险评价(YNGH[2021]-055)
通讯作者: 刘汉湖(1978-),男,教授,博士,研究方向为地球探测与信息技术、遥感地质。Email: liuhanhu@cdut.edu.cn。
作者简介: 陈 行(1997-),男,硕士研究生,研究方向为遥感地质、摄影测量。Email: 2629486319@qq.com。
引用本文:   
陈行, 刘汉湖, 李金豪, 范诗铃, 葛宗旭. 基于夜光遥感的城市化与生态环境耦合协调分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 280-285.
CHEN Hang, LIU Hanhu, LI Jinhao, FAN Shiling, GE Zongxu. Coupling coordination analysis of urbanization and ecological environment based on nighttime light remote sensing. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(4): 280-285.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2021369      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2022/V34/I4/280
Fig.1  研究区位置
Fig.2  2000—2018年成都市NNLI变化
年份 NNLI 最小值 最大值
2000年 0.15 0.04 0.22
2005年 0.17 0.03 0.78
2010年 0.36 0.09 0.95
2016年 0.48 0.34 0.74
2018年 0.81 0.73 0.92
Tab.1  2000—2018年成都市NNLI
Fig.3  2000—2018年成都市RSEI变化
区县 2000年 2005年 2010年 2016年 2018年
U E D C U E D C U E D C U E D C U E D C
中心城区 0.71 0.54 0.48 0.56 0.78 0.50 0.48 0.57 0.95 0.29 0.42 0.55 0.74 0.34 0.46 0.52 0.92 0.50 0.48 0.61
双流区 0.15 0.58 0.31 0.28 0.18 0.60 0.35 0.33 0.46 0.37 0.47 0.43 0.61 0.43 0.49 0.51 0.86 0.56 0.49 0.60
龙泉驿区 0.17 0.58 0.37 0.34 0.26 0.58 0.41 0.39 0.44 0.42 0.45 0.44 0.56 0.44 0.49 0.50 0.85 0.55 0.49 0.60
温江区 0.19 0.58 0.41 0.36 0.26 0.61 0.41 0.39 0.57 0.36 0.47 0.47 0.55 0.44 0.49 0.50 0.85 0.59 0.49 0.61
郫都区 0.22 0.61 0.41 0.38 0.21 0.63 0.38 0.37 0.58 0.36 0.47 0.48 0.56 0.41 0.49 0.50 0.86 0.58 0.49 0.61
新都区 0.19 0.59 0.41 0.37 0.24 0.62 0.42 0.40 0.61 0.39 0.48 0.50 0.58 0.37 0.48 0.49 0.86 0.57 0.49 0.61
新津县 0.13 0.62 0.37 0.33 0.11 0.62 0.34 0.31 0.41 0.40 0.48 0.44 0.52 0.41 0.49 0.48 0.83 0.56 0.49 0.60
青白江区 0.14 0.58 0.33 0.30 0.15 0.61 0.34 0.32 0.39 0.40 0.46 0.42 0.50 0.39 0.49 0.47 0.83 0.56 0.49 0.60
崇州市 0.07 0.69 0.22 0.21 0.06 0.66 0.20 0.19 0.17 0.45 0.30 0.25 0.38 0.51 0.48 0.45 0.76 0.63 0.50 0.60
都江堰市 0.07 0.70 0.24 0.23 0.07 0.64 0.21 0.20 0.17 0.45 0.31 0.26 0.37 0.52 0.48 0.45 0.75 0.62 0.50 0.59
彭州市 0.05 0.62 0.23 0.20 0.05 0.61 0.19 0.18 0.15 0.42 0.31 0.25 0.38 0.47 0.48 0.45 0.75 0.60 0.50 0.59
金堂县 0.04 0.64 0.11 0.10 0.04 0.62 0.17 0.16 0.12 0.42 0.27 0.21 0.39 0.40 0.49 0.44 0.77 0.56 0.49 0.58
大邑县 0.04 0.72 0.15 0.14 0.03 0.64 0.12 0.12 0.09 0.47 0.21 0.17 0.33 0.53 0.47 0.43 0.73 0.64 0.50 0.59
蒲江县 0.04 0.67 0.16 0.15 0.04 0.60 0.20 0.19 0.13 0.41 0.38 0.28 0.35 0.43 0.49 0.43 0.75 0.60 0.50 0.59
邛崃市 0.04 0.70 0.12 0.12 0.03 0.61 0.13 0.12 0.09 0.44 0.22 0.17 0.34 0.47 0.49 0.43 0.74 0.62 0.50 0.59
成都市 0.15 0.63 0.29 0.27 0.17 0.61 0.29 0.28 0.36 0.40 0.38 0.35 0.48 0.44 0.48 0.47 0.81 0.58 0.60 0.52
Tab.2  2000—2018年成都市各区县耦合协调状况
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