潘娟

摘要：生態(tài)環(huán)境隨著社會(huì)的發(fā)展產(chǎn)生相應(yīng)的變化，利用遙感技術(shù)進(jìn)行區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化評(píng)估，能得到較長(zhǎng)時(shí)間段上直接客觀的結(jié)果。以臨汾市為例，基于1997-2018年間的5期TM遙感影像數(shù)據(jù)，采用遙感生態(tài)指數(shù)RSEl，提取綠度、濕度、熱度、干度四個(gè)指標(biāo)，進(jìn)行指數(shù)合成并結(jié)合主成分分析方法，定量的對(duì)臨汾市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行20年動(dòng)態(tài)評(píng)估。研究結(jié)果表明，臨汾市遙感生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)RSEl呈起伏變化的趨勢(shì)。其中2002年比1997年總體平均下降了6.34%; 2008年比2002年總體平均下降了13.0%.2013年比2008年總體平均上升4.27%，2018年比2013年下降了5.46%。變化程度為負(fù)值，呈現(xiàn)出變差的趨勢(shì)，值得引起重視。因此，臨汾市政府在此時(shí)，應(yīng)該注意到城市可能再次面臨的生態(tài)問(wèn)題，及時(shí)給出恰當(dāng)?shù)姆磻?yīng)和應(yīng)對(duì)措施。

關(guān)鍵詞：遙感生態(tài)指數(shù);生態(tài)評(píng)估;遙感;臨汾

中圖分類(lèi)號(hào)：TP79 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）08-0280-02

1 概述

生態(tài)文明的建設(shè)，是關(guān)系到人類(lèi)未來(lái)又好又快發(fā)展的重要前提，因此研究區(qū)域的生態(tài)環(huán)境狀況變化，為區(qū)域生態(tài)保護(hù)和未來(lái)各區(qū)域更好地進(jìn)行生態(tài)改造提供科學(xué)依據(jù)很有必要。2013年，徐涵秋在EI指數(shù)的前提下，就生態(tài)評(píng)價(jià)在可視化、建模和預(yù)測(cè)等方面，基于RS技術(shù)和GIS技術(shù)提出了遙感生態(tài)指數(shù)RSEIⅢ，該指數(shù)集成了多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括植被指數(shù)、地表溫度、濕度分量和土壤指數(shù)指標(biāo)等，利用指標(biāo)集成信息通過(guò)計(jì)算來(lái)動(dòng)態(tài)的評(píng)價(jià)區(qū)域生態(tài)變化。通過(guò)RS技術(shù)獲取的遙感數(shù)據(jù)可以作為利用GIS技術(shù)研究生態(tài)變化的數(shù)據(jù)來(lái)源。GIS為RS獲取的數(shù)據(jù)信息提供數(shù)據(jù)分析功能，通過(guò)分析數(shù)據(jù)信息來(lái)研究生態(tài)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化。

2 研究區(qū)及數(shù)據(jù)源

2.1 研究區(qū)概況

臨汾名字起源于地處汾河兩岸，位于山西省的西南邊陲，東邊是長(zhǎng)治和晉城，西邊緊鄰黃河;南邊依靠著運(yùn)城，北邊與晉中、呂梁地區(qū)接壤。是山西省連通附近陜西省與河南省的關(guān)鍵要塞，道路七通八達(dá)，成為三個(gè)省的交通樞紐。

臨汾市的地貌特征表現(xiàn)為四面環(huán)山，中部為平原;該市處于半干旱、半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候地區(qū)，為溫帶大陸性氣候;臨汾市土壤發(fā)育在水熱條件的影響下，發(fā)育較完全，土地利用類(lèi)型多種多樣，適合林地草地生長(zhǎng)的土地面積十分廣闊，但是由于水土流失較為嚴(yán)重，森林植被覆蓋率偏低。

2.2 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

本研究以臨汾市為研究區(qū)域，遙感數(shù)據(jù)均來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云，選用1997年，2002年，2008年，2013年和2018年的Land-sat5 TM的臨汾遙感影像，以及2018年Landsat8 011的臨汾遙感影像，共5期影像數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)獲取的區(qū)域以及數(shù)據(jù)云量的篩選，每期影像在獲取時(shí)間上盡可能地保證研究時(shí)間相差不大，來(lái)保證植被分布等在相近的時(shí)段下生長(zhǎng)狀態(tài)大致相同，從而來(lái)保證生態(tài)變化研究結(jié)果的可比性。

3 研究方法

3.1 研究方法概述

擬采用1997、2001、2008、2013、2018年Landsat遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)分析。首先對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理，包括將獲取的TIFF數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換格式為IMG，然后進(jìn)行影像輻射校正，再對(duì)圖像進(jìn)行初步的邊緣裁剪拼接，最后按照臨汾市的行政邊界對(duì)影像進(jìn)行不規(guī)則裁剪，獲得該區(qū)域的遙感影像。然后選用徐涵秋提出的遙感生態(tài)指數(shù)，利用綠度、濕度、熱度和干度四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行指數(shù)合成并結(jié)合主成分分析方法，對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行生態(tài)變化的遙感評(píng)估，并制作專(zhuān)題圖，定量、客觀地評(píng)估研究區(qū)域22年間的生態(tài)變化。

3.2 技術(shù)路線

本文以Landsat遙感衛(wèi)星影像為例，詳細(xì)介紹遙感生態(tài)指數(shù)（RESI）計(jì)算和生態(tài)變化分析的流程圖，技術(shù)路線如圖1。

3.3 遙感生態(tài)指標(biāo)

3.3.1 綠度指標(biāo)

歸一化植被指數(shù)NDVI （Normalized difference vegetation in-dex）是反映農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)和營(yíng)養(yǎng)信息的重要參數(shù)之一，在使用遙感圖像進(jìn)行植被覆蓋研究中被廣泛應(yīng)用[2]。因此，可選其來(lái)代表綠度指標(biāo)。NDVI為近紅外波段與紅光波段的反射值之差與兩者之和的比;

基于landsat5 TM的綠度提取公式為：

NDVI= （p4 - p3）/（p4+ p3）

（1）

3.3.2 濕度指標(biāo)

濕度指標(biāo)在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中得到廣泛應(yīng)用。遙感纓帽變換得到的濕度分量反映了地球表面的水體、植被和土壤的濕度情況[3]。因此，本研究中采用的WET指標(biāo)用濕度分量來(lái)替代。

基于landsat5 TM的濕度提取公式為：

WET= 0.0315*b1+0.202l*b2+ 0.3102*b3

+0.1594*b4 - 0.6806*bs - 0.6109*b7

（2）

式中：6，為數(shù)據(jù)各波段的反射率。

3.3.3 熱度指標(biāo)

本研究采用的熱度指標(biāo)（land surface tem-perature LST）用地表溫度替代，地表溫度是環(huán)境溫度的主體，是城市熱島的基本體現(xiàn)，它可采用Gyanesh Chander等最新修訂的參數(shù)和Landsat用戶(hù)手冊(cè)的模型[4]來(lái)計(jì)算，熱度提取公式為：

LST=T/[1+（A×Tlp）×In86]

（3）

式中：T為傳感器處溫度值;K1和K2為定標(biāo)參數(shù);λ =11.435μm;p=1.438-2m.k.ε6是比輻射率。

3.3.4 干度指標(biāo)

區(qū)域生態(tài)環(huán)境中，地表裸露面積越大，土地退化越嚴(yán)重，裸土指數(shù)SI表現(xiàn)的就越高。其次建筑用地的增加，同樣是另一種方式“地表干化”，而建筑用地是城市中重要的土地利用類(lèi)型，對(duì)城市生態(tài)環(huán)境的影響很大。采用Rikimar和徐涵秋模型計(jì)算出裸土指數(shù)SI[5]和建筑指數(shù)IBIc6]來(lái)得到干度指標(biāo)，