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基于遥感影像技术的区域生态环境质量时空演变分析

2025-02-11 53 上传者：管理员

摘要：生态环境保护是维持我国经济可持续发展的重要举措，监测区域生态环境质量，总结生态环境时空演变规律，评价生态环境质量与其他因素之间的关联性，对经济、生态良性发展有积极作用。该文研究将遥感影像技术应用于区域生态环境质量时空演变的数据提取、分析中解读生态环境时空变化特征，得到植被、河流等演变特征，使用驱动因子评估生态环境质量时空演变的驱动性，以此保障生态环境可持续发展。

关键词：
可持续发展
时空演变
生态环境质量
遥感影像技术
驱动力
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生态文明建设是我国长期发展的依据,党在十八大､十九大､二十大会议中强调生态建设､生态保护与经济发展之间的并行性｡明确区域生态环境质量时空变化特征,分析其驱动力,采用定量评价的方法,对区域内生态环境质量影响指标予以评估,为区域生态环境保护､生态与经济协同发展提供路径,减少经济发展对自然环境的破坏｡

1、遥感影像技术数据处理

生态环境数据来源于遥感影像采集数据,数据类型为长时间序列遥感影像数据,数据搭载平台为MODIS平台,该平台利用云计算功能处理遥感影像数据,具备可视化､数据分析的基本功能｡平台拥有数据库数量达到200个以上,除具备遥感影像数据之外,也包括土地覆盖数据､环境变量数据､气象数据等,相关数据在入数据库时经过预处理,可直接运用到评估中｡本文对某区域内的遥感影像进行最小云量融合,重构区域影像信息,利用现在编程算法反映生态环境变化程度,得到生态指数,评估时空生态环境演变质量[1]｡

遥感影像打造卫星为aqua,传感器使用成像光谱仪,最大空间分辨率为300m,具有离散光谱波段数量45个,支持扫描空间宽度在2000km以上｡光谱仪可在多波段数据中获取到地表特征数据信息,在地面土地､森林覆盖监测､提取中应用效果良好｡生态环境质量评估所设定的指标､获取的数据均来自遥感影像数据库,采用最小量合成的方式变换,确保数据质量｡遥感影像数据获取时间为2018—2023年,每年数据获取时间为5—10月份｡根据区域内的边界位置及遥感中心提供的影像数据,完成矢量裁剪过程,将文本数据数字化,完成数据的提取过程｡

2、遥感影像技术生态环境质量评价模型

2.1评价指标

2.1.1绿度

GEE平台数据库内划分绿度指标,通过提取遥感影像内的地表植被覆盖面积,评估生态环境质量变化｡绿度主要用于反馈植被的覆盖度,起到调节气候､促进水循环,维持生态系统平衡的作用｡遥感影像数据中,绿度指标获取采用归一化差异值处理方式,判断不同时空下的生态环境演变情况,该指数下,监测植被的生长状态,反馈生态环境的情况｡具体绿度遥感数据指标处理过程为

式中:N表示表征绿度因子,Pr表示遥感影像数据中的近红外波段,Pn表示短波红外波段｡

2.1.2湿度

湿度是生态环境系统中的空气质量指标,与区域环境内的土壤性质､水体分布､植被分布等因素息息相关｡适宜的湿度有利于植物的生长,维持区域内的水分平衡,保持生态系统的稳定性､健康性,湿度过高则生态环境内的病虫害滋生严重,湿度过低会影响到植物的生长｡湿度指标获取利用MODIS地标,采用遥感缨帽变换的方式,获取绿度､亮度､湿度和黄度指标,在消除光谱响应相关性的基础上,完成湿度指标提取｡在分量的确定上,学者研究出了标准化的湿度计算和表达方法,具体公式为

公式使用缨帽变换的方式得到湿度数据,在遥感影像响应光谱中,将Pb作为蓝波段､Pg作为绿波段､Pr作为近红外波段､Pn作为短波红外波段､Ps作为短红波段､Pm作为中波红外波段｡利用光谱响应结果和缨帽变换公式,能够得到生态环境内的湿度分量｡

2.1.3热度

热度是影响区域内植物生长指标的重要因子,具有驱动生态环境变化的作用,可用于评估生态环境系统的脆弱性｡热度主要使用地表温度表示,获取的地表温度指标源自GEE平台的数据库,采用均值合成的方法,完成数据的处理[2]｡

2.1.4干度

区域生态环境内的建筑用地､土壤用地数量占比较大,表明出现一定程度的地表干化问题｡地表干化是影响区域生态环境污染程度的重要指标,计算生态环境干化程度时,主要使用建筑指数､裸土指数,计算干度指标,具体公式为

式中:N表示区域生态环境的干度指标,BI则表示建筑指数,IBI则表示裸土指数｡获取干度数据时,根据遥感影像中的波段颜色数据和反射率等相关指标,确定区域生态环境内的干度因子｡

2.1.5生态指数建立

利用遥感影像技术获取生态环境时空演变数据时,由于指标之间的相互影响存在相关性,需要考虑到生态指数之间的影响程度｡例如,湿度指标计算期间,区域内存在大范围水域情况下,湿度指标会比较高｡采用主成分分析的方法,对水域建模后,能够建立更加准确且具有代表性的遥感生态指数｡绿度､湿度､干度和热度等因子指标量纲存在差异,需在标准化处理相关指标后,映射数值,确定数值在[0-1]间,采用归一化的方式,确定这一指标的实际贡献率｡归一化处理过程为

式中:In表示归一化指标,n表示编号,i表示分项因子,max和min表示指标的最大值和最小值｡经过标准化处理后,根据遥感影像覆盖的范围,建立网格,网格大小为500m×500m｡网格表示区域内生态环境之间的位置环境,确定每个网格的因子后,采用主成分分析的方法,确定具体的生态指数[3]｡为避免相关因素对主成分分析结果所产生的影响,应确保主成分的累计贡献率在85%以上,采用合成的方式确定最终的指标｡具体生态指数的计算过程为

式中:R表示遥感生态指数,W表示贡献率,k表示主成分数量,P表示对应的主成分因子｡该过程采用指数比较分析的方法,并需要对主成分指标进行标准化处理｡最终指数反馈结果数值越大,则表明生态环境质量越好,指数越小,则表明生态环境质量越差｡

2.2主成分数学模型

主成分分析中,具有相关性的指标需转化为独立指标,确保数据信息能够准确､直观地反映生态环境实际情况｡该方法避免了各指标之间的影响,基于评价函数确定权重,根据主成分信息,避免误差值的产生｡在区域生态环境质量时空演变分析中,将生态环境指数划分为m个维度数据,建立矩阵,将观测变量综合处理后,得到变量指标｡计算结果中,主成分的方差值越小,则信息含量越少,贡献率也越低,数据的离散程度越高,则信息的贡献率也越大[4]｡确定主成分数量时,根据累计贡献率计算,并要满足85%以上的基本要求,确保因子覆盖大部分信息,贡献率的计算公式为

式中:m表示主成分的数量,α表示主成分的特征值｡

2.3地理探测器

演变分析属于动态性的分析方法,由于区域内的地理环境存在空间分异现象,使用地理探测器完成探测过程｡地理探测器具备分异探测､因子探测､交互探测､风险探测和生态探测的基本功能｡分异探测和因子探测均是利用自变量解释因变量的方法,得到度量值,具体计算公式为

式中:q表示度量值,h表示分层值,N表示单位数,β表示方差,L表示探测长度｡

交互探测是探索获取遥感影像之间因子的相互作用情况,评估遥感数据内的交互效应,解释遥感数据之间的独立性｡该过程采用关系描述的方法,确定最终的交互作用｡风险探测则使用统计计量的方法,判断区域之间属性的差异是否存在显著性｡生态探测则比较因子之间的分布情况,判断相互影响之间的差异性｡

2.4分析步骤

在数据库内提取遥感影像数据,确定具体的研究区域,完成区域边界裁剪过程｡提取遥感影像数据指标,掩盖研究区域内的大面积水体｡筛选遥感影像,计算波段,获取生态环境指标因素,进行各项指标的标准化处理,计算遥感区域内的生态环境指数｡划分生态指数等级,采用等间距的方法,以0.2作为标准,共计在[0-1]之间划分5个等级,并将其分为优､良､中､劣和差5个标准｡使用地理信息处理其他网格,生成500m×500m网格,随机采集12000个样本,保留有效样方,根据网格空间关系,赋予属性,确定生态因子､探测因子之间的关系,建立模型,具体因子分级结果见表1｡

表1探测结果指标选取

3、基于遥感影像技术的生态环境时空演变分析结果

3.1主成分分析

生态环境时空演变基于主成分分析基本原理,将相关指标标准化处理后,建立相关系数矩阵,计算特征值､贡献率等｡具体主成分分析结果见表2｡

表2主成分分析结果

分析表2中的主成分分析结果,方差贡献率均满足85%以上的基本要求,涵盖生态环境各指标的信息量比较大｡根据主成分分析的变化结果分析矩阵中的指标,4个指标对主成分的结果均具有一定的贡献率,对生态环境有着促进和抑制的作用｡绿度､热度对主成分的荷载比较大,能够用于解释生态环境的状况｡

3.2生态因子指标

生态指数集中各生态因子信息,建立样方提取大量的数据后,保障了模型的准确性｡将结果投射到三维空间之中,除光度指标呈现出良好的趋势外,其他的指数并未显示出良好的趋势｡建筑指数和裸土指数过大在一定程度上破坏了生态环境｡采用回归分析法,生态因子指标并未删除,采集的样本数量也比较充足,具有一定的拟合度｡计算结果中,绿度､湿度的回归指标均在0.34以上,对改善生态环境质量起到了一定的贡献｡干度的系数为负数,与生态指数之间呈负相关的关系,表明干度对生态环境的影响是负面的｡热度指标具有不稳定的特点,表明了对于生态环境影响的不稳定性,影响程度也会较低｡从2018—2023年,由于时间间隔比较短,整体生态环境质量的变化程度较小[5]｡

3.3时空演变

利用遥感影像技术获取数据,并使用生态指数均值统计空间内的数据,2018—2023年内的生态环境指数呈现出先下降､后改善的变化趋势｡在整个演变过程中,环境的变化差异比较小,呈现出交替变化的特点｡遥感数据的统计结果见表3｡

表3生态质量区域占比

由表3可知,在时空变化上,2018年的生态环境质量比较好,少部分区域的生态环境呈现出脆弱性的趋势｡整体上的环境变化比较明显,向坏的方向演变后,逐渐向好的方向演变,但并没达到原来的效果｡各年份的生态环境质量变化呈现出差异性的特点｡生态环境保护过程中,应集中对脆弱区域､敏感区域进行生态环境保护,继续保持处于良､优阶段的环境区域｡

4、区域生态环境改善建议

4.1影响因素分析

影响区域生态环境质量的因素包括自然因素和人为因素｡使用遥感影像技术统计计算生态环境指标,完成时空演变分析的过程中,需要从区域内的自然因素和人为因素,分析生态环境质量的影响｡绿度､湿度､干度和热度构建的生态指数反映区域内的生态环境质量情况｡该区域内2018—2023年的降水量呈现出逐年上涨的趋势,气候向湿､暖方向的发展,干度指数则有所上涨,整体上对生态环境质量提升的影响并不高｡在全球变暖的情况下,热岛现象的产生,减少了湿度对生态环境指数的贡献率,影响了区域生态环境的改善｡

人为因素也对区域内的生态环境变化产生影响,人口的增加和城市化的发展,造成了耕地面积增加,用水量增加,河流流量减少,林地､草地的面积减少,风险增加｡工业用地和建设用地增加,对生态环境造成了破坏｡边发展､边治理的模式,使得区域内的生态环境呈现出波动变化的情况｡

4.2生态环境改善建议

在保护区域生态环境上,根据遥感影像的数据分析结果,该区域在进一步发展工业､农业的过程中,也应注重环境的保护,有针对性保护生态环境｡

首先,加大林地面积是生态环境建设中重要的一项举措｡增加林地面积可以提高植被覆盖率,促进土壤保持和水源涵养,有利于减少水土流失,改善气候环境,净化空气质量｡林地是生物多样性的重要栖息地,扩大林地面积有助于保护和恢复野生动植物种群,维护生态平衡｡此外,林地还具有经济和社会效益,可以提供木材､草药等资源,促进当地经济发展,改善居民生活｡在实施过程中,相关部门应科学规划林地用途,选择适宜树种,加强管护和防火工作,确保林地建设的可持续性和有效性｡加大林地面积不仅是生态环境建设的重要举措,也是推动可持续发展的关键之一｡

其次,加大水体保护对于维护生态环境和促进可持续发展至关重要｡水是生命之源,保护水体可以确保供水安全,维护生态系统平衡｡加强水体保护可以减少污染物排放,改善水质,保护水生态系统的完整性和稳定性｡水体保护有助于保护水资源,确保可持续利用｡加大水体保护还可以促进生物多样性,维护水生生物群落的健康｡此外,水体保护还可以提升城市景观品质,改善人们的生活环境,提升城市形象和吸引力｡在实施过程中,应加强水体监测和管理,加大执法力度,严惩违法行为,推动全社会参与水体保护,形成合力｡综上所述,加大水体保护不仅关乎生态环境和资源利用,也是保障人类健康和可持续发展的重要举措｡

最后,相关部门应建立健全的环境监测体系,及时发现和解决环境污染问题,加大治理力度,净化空气､水质等环境,提升生态环境整体质量｡倡导绿色生产方式和消费模式,推动绿色能源利用和低碳生活方式,减少对环境的负面影响,促进生态环境的改善｡加大自然保护区建设力度,保护珍稀物种和生态系统,维护生物多样性和生态平衡,促进生态环境的可持续发展｡推动资源循环利用和废物减量化处理,降低资源消耗和环境污染,实现经济发展与环境保护的良性循环｡

上述措施能够有效提高生态环境质量,实现经济社会发展与生态环境保护的良性互动,促进可持续发展｡

5、结论

综上所述,使用遥感影像技术获取数据信息具有长期性､精准性的特点,结合地理信息系统可在特定时间､空间内获取信息,了解生态环境变化趋势｡获取信息类型包括植被､土地､水体等,比较不同时间段内的遥感影像数据,可揭示时空变化规律,识别影响生态环境的潜在因素,直观了解生态环境特点,为区域内的生态环境保护提供借鉴｡

参考文献:

[1]杭振泉,陈建平.基于GEE的萍乡市长时序生态环境质量演变研究[J/OL].三峡生态环境监测,1-20[2025-01-20].

[2]王婷,宋伟东,孙尚宇.基于新遥感生态指数环境质量动态监测———以阜新市为例[J].西北林学院学报,2024(3):1-7.

[3]郭钰,韩占东,郭俊,等.跨区域生态环境治理共同体:基本内涵､价值意蕴与建构基础[J].华北理工大学学报(社会科学版),2024,24(3):104-110.

[4]杨欢.水利水电工程对区域生态环境的影响及保护策略[J].云南水力发电,2024,40(5):18-21.

[5]白思,陈静,刘婉芯.陕西区域间生态环境协同执法的实践困境和完善路径[J].宝鸡文理学院学报(社会科学版),2024,44(2):91-99.

文章来源:杨溪.基于遥感影像技术的区域生态环境质量时空演变分析[J].科技创新与应用,2025,15(04):90-93+97.