基于多时相遥感影像的天津市中心城区生态环境质量评价_胡洋.pdf

第 18 卷 第 2 期2023 年 3 月大 气 与 环 境 光 学 学 报JOURNAL OF ATMOSPHERIC AND ENVIRONMENTAL OPTICSVol.18 No.2Mar.2023基于多时相遥感影像的天津市中心城区基于多时相遥感影像的天津市中心城区生态环境质量评价生态环境质量评价胡 洋,高 伟*,杨 杰(天津城建大学地质与测绘学院,天津 300380)摘要:针对城市扩张使得城市生态环境质量下降的现象，基于2014、2016、2018年三个时相的Landsat8 OLI_TIRS卫星数字产品影像数据，运用遥感生态指数(RSEI)对天津市中心城区生态环境质量变化进行了评价与分析。研究结果表明RSEI对于城市化程度高、城市房屋集中且紧凑的天津市中心城区有较好的适用性，能够对环境质量进行监测，也对空间变化的研究起到了重要的作用。具体表现为：2014、2016、2018年天津市中心城区的RSEI均值分别为0.547、0.463、0.478；RSEI地理位置上从北至南、从西至东呈现出低-高-低的倒U型趋势。天津中心城区的各指数相关性分析表明，干度指标(NDBSI)是影响研究区生态环境质量最大的指数，有很大的消极影响，是天津市中心城区未来改善生态环境的重要参考。在天津市中心城区的成功示范，表明RSEI在生态环境质量评估上的应用可为掌握城市生态环境质量、监测治理区域环境和规划建设城市提供积极的参考。关 键 词:遥感;天津市中心城区;生态指数;主成分分析;趋势分析;相关性分析中 图 分 类 号:TP753;X821 文 献 标 识 码:A 文章编号:1673-6141(2023)02-168-013Evaluation of eco-environmental quality in central urban areas of Tianjin City based on multi-temporal remote sensing imagesHU Yang,GAO Wei*,YANG Jie(School of Geology and Geomatics,Tianjin Chengjian University,Tianjin 300380,China)AbstracAbstract t:In view of the decline of urban ecological environment quality caused by urban expansion,based on the Landsat8 OLI_TIRS satellite digital product image data of three time phases in 2014,2016 and 2018,the changes of ecological environment quality in the central city of Tianjin,China,were evaluated and analyzed using remote sensing ecological index(RSEI).The results show that the RSEI has good applicability to the central urban area of Tianjin,which is characterized by high urbanisation,concentrated and compact urban housing,and can monitor environmental quality and also play an important role in the study of spatial changes.It is shown that the average values of the RSEI in the central urban area of Tianjin in 2014,2016 and 2018 were 0.547,0.463 and 0.478 respectively,and the RSEI geographically shows an inverted U-shaped trend of low-high-low from north to south and west to east.The correlation analysis of DOI:10.3969/j.issn.1673-6141.2023.02.008作者简介:胡 洋(1997-),山东枣庄人,硕士研究生,主要从事资源环境与遥感方面的研究。E-mail:导师简介:高 伟(1968-),天津人,博士,教授,硕士生导师,主要从事3S技术的集成与应用方面的研究。E-mail:收稿日期:2021-05-21;修改日期:2022-11-10*通信作者。第 2 期胡 洋,等:基于多时相遥感影像的天津市中心城区生态环境质量评价each index from the central urban area of Tianjin city shows that the normalized difference built-up and soil index(NDBSI)is the index that affects the quality of the ecological environment in the study area the most,with a high negative correlation with the eco-environmental quality,and is an important reference for the future improvement of the ecological environment in the central urban area of Tianjin.The successful demonstration in the central urban area of Tianjin shows that the application of RSEI remote sensing ecological index in the assessment of ecological environment quality can provide a positive reference for learning the urban ecological environment quality,monitoring and controlling the regional environment,and planning and constructing the city.K Keyey wordswords:remote sensing;central urban area of Tianjin;ecological index;principal component analysis;trend analysis;correlation analysis0 引 言生态环境的评价是以科学的方法按照一定的评价标准来实现的对某一区域生态环境质量进行的评定及预测。针对天津中心城区城市化的迅速壮大引发的一系列生态环境问题,如自然环境破坏、生态功能丧失、居民城镇环境的质量正在逐步受到影响等,对其进行生态环境的评价是中心城市生态环境改善和优化过程的重要工作之一1。20世纪80年代末,研究人员开始利用地理信息系统与遥感技术进行环境评价2。Hu和Xu3以中国福州市为研究区域,结合遥感生态指数(RSEI)和压力-状态-响应模型(PSR)对中国福州市的城市生态质量进行了评估;Saleh等4利用Landsat遥感影像数据,综合使用RSEI、莫兰指数并结合PSR模型等对伊朗中部城市伊斯法罕进行了城市生态质量评价;2021年,Xiong等5将RSEI与Google Earth Engine平台相结合,探索洱海流域生态环境变化规律;Yue等6基于RSEI将研究范围从某一个城市或某一地区扩展到面向中国35个主要城市进行了生态环境质量评价。政府的主导使得我国在生态环境质量方面的初期研究以符合我国实际国情的污染防治与灾害评价为主6。胡翔等7利用四川省九寨沟2017年8月8日地震前后的Landsat8遥感影像通过主成分分析得到了RSEI,并对指数进行了分级和评价;王丽春等8利用RSEI对玛纳斯湖湿地进行生态环境评价,分析影响湿地退化的具体原因;王美雅和徐涵秋9在城市扩展中着眼于不透水面取代植被问题,利用RSEI指数对比分析了上海和纽约两种不透水面空间分布格局对城市生态质量的影响。已有的研究大多将生态环境质量稳定性较低或城市区划边界明显的区域作为研究区,而忽略了在发展完善的城市中心城区中依旧存在着城市扩张对生态环境造成的消极影响,这类城市存在着生态环境质量稳定性较高、人为因素对生态环境影响大、城市区划在扩张中表现较模糊的特点,其存在的生态环境问题值得深入研究,鉴于RSEI具有数据指标获取容易、计算简单、人为影响小、适合做城区生态环境评价11等优势,本文采用新型的城市遥感生态指数RSEI作为评价指标10,以期探究影响天津中心城区生态环境的要素。1 研究区概况由和平区、河西区、南开区、河东区、河北区、红桥区六区组成的天津市中心城区地理位置处于3912 N169大 气 与 环 境 光 学 学 报18 卷3915 N,11715 E11722 E,年平均气温约为14。根据历年天津市生态环境公报可以得知,天津中心城区生态情况并不乐观,其生态环境质量指数(EI)在全市中排名第11位,生态环境较为脆弱。本工作采用的3幅该地区场景陆地卫星图像(Landsat8 OLI)来自地理空间数据云网站,为了尽量减小因季节差异、植被生长状态不同而造成的误差,获取日期分别为2014年4月13日、2016年4月18日、2018年4月17日。2 研究方法本研究组织框架主要由数据处理与数据分析两部分构成。在数据处理中,通过遥感影像预处理、四种生态因子计算与整合,最终构建RSEI影像,为数据分析做铺垫,而后通过四种针对性的分析方法,得出主要结论,为天津市中心城区生态质量提供有价值的参考。本研究流程如图1所示。基于RSEI模型的天津市中心城区绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)、热度(即地表温度LST)四种生态因子均来自遥感影像,具有数据获取与计算简单、科研认可度高、综合研究区属性强等优点。2.1 生态因子的构建四种生态因子计算方式如下:1)湿度指标 IWet湿度分量反映了水土和植被的湿度,与生态环境密切相关12。本研究采用Index DataBase 网站公布的Tasselles Cap-wetness公式计算遥感影像的IWetIWet=0.15092+0.19733+0.32794+0.34068-0.711211-0.457212,(1)式中2、3、4、8、11、12分别对应Landsat遥感影像里的第2波段Blue、第3波段Green、第4波段Red、第8波段NIR、第11波段SWIR1、第12波段SWIR2波段的反射率。2)绿度指标 INDV 用归一化差值绿度指数INDV来表示绿度指标,INDV是近红外区(NIR)和红光区(Red)的反射率差值的比值,是最常用的植被指数12,其表达式为INDV=8-48+4.(2)3)干度指标 INDBS裸土指数IS通常被用来表示INDBS,但在中国区域环境中,建筑建设用地的因素是不可忽视的,这些建筑用地同样对我国地表干化产生巨大的负面影响。因此本工作中,INDBS由IS和建筑指数IIB二者的平均值13来表示:INDBS=IS+IIB2,(3)IS=(11+4)-(8+2)(11+4)+(8+2),(4)IIB=2811+8-(88+4+3