胡 曉，朱元嬌，明安遠(yuǎn)，馬榆杰

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 泰安 271018；2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院，山東 泰安 271018；3.北京北建大科技有限公司， 北京 100044;4.成都理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，四川 成都 610059)

生態(tài)環(huán)境為人類提供生存的資源與空間，良好的生態(tài)環(huán)境是人類發(fā)展的重要保證，然而城市化進(jìn)程的加快，使得土地在各個方面的應(yīng)用日益多樣化，導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境問題不斷加劇，如土地荒漠化、水體污染、大氣污染、生物多樣性破壞等一系列問題嚴(yán)重影響到人類賴以生存的自然環(huán)境。

中國的污染情況嚴(yán)重，全世界污染最嚴(yán)重的城市大部分都屬于中國，生態(tài)環(huán)境堪憂，值得人們重視[1]。國外對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價的研究早在上個世紀(jì)50年代就開始進(jìn)行了，Doxiadis等[2]提出“人居環(huán)境科學(xué)”；Grossman G等[3]應(yīng)用定量評價對多個城市之間的聯(lián)系作了研究，這些城市具有不同發(fā)展方向和生態(tài)質(zhì)量并根據(jù)統(tǒng)計創(chuàng)建了環(huán)境庫茲涅茨曲線假設(shè)；2006年Zurlini G[4]建立了城市生態(tài)評價體系，該體系對生存資料、城市發(fā)展、社會環(huán)境三個方面進(jìn)行了研究；2007年Mafull[5]提出了城市可持續(xù)發(fā)展的建議，并對生態(tài)環(huán)境進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測，選用GIS對自然環(huán)境、生物生存以及功能作用三個方面進(jìn)行綜合分析評價。

我國對生態(tài)評價方面的研究從上個世紀(jì)80年代開始，并慢慢把重心轉(zhuǎn)向了對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行定型化和定量化的評價，但我國缺少生態(tài)環(huán)境質(zhì)量基準(zhǔn)方面的研究。此后葉亞平[6]、徐涵秋[7]、毛文永[8]等分別運(yùn)用不同生態(tài)指標(biāo)來評價生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。

因此，本文以遙感影像為數(shù)據(jù)源，利用遙感生態(tài)指數(shù)分析泰安市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量并預(yù)測變化趨勢，為泰安市生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供技術(shù)支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

泰安市位于山東省中部地區(qū)，處于泰山南部，介于東經(jīng)116°20′～117°59′，北緯35°38′～36°28′之間，具有自東北向西南傾斜的陡峭地勢。泰安市屬于溫帶大陸性半濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，季節(jié)有著明顯變化。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本文選用2006年5月2日Landsat5 TM影像、2013年5月21日和2018年5月3日Landsat8 OLI影像共三期影像，空間分辨率均為30 m。因影像獲取的時間相近，云量較少，所以植被生長狀況大致相似，一定程度上保證了實(shí)驗(yàn)的可比性，避免了因?yàn)闀r間差異導(dǎo)致的地物變化。采用ENVI對影像進(jìn)行幾何校正、輻射定標(biāo)、大氣校正、裁剪等預(yù)處理。

1.3 基于遙感數(shù)據(jù)的生態(tài)環(huán)境指數(shù)(RSEI)

在生態(tài)環(huán)境中綠度，濕度，干度，熱度與人類息息相關(guān)，可以從這四個指標(biāo)中直觀地判斷出生態(tài)環(huán)境的優(yōu)劣程度。徐涵秋[9]根據(jù)這四個指標(biāo)合成了一個新型生態(tài)環(huán)境指數(shù)用來評價生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，該指數(shù)運(yùn)用主成分分析法使對不同的區(qū)域進(jìn)行評價時四個指標(biāo)有著不同的權(quán)重，比EI指數(shù)固定權(quán)重的加權(quán)平均法要更準(zhǔn)確一點(diǎn)。

RSEI可以用這4個指標(biāo)函數(shù)表示，見式(1)。

RSEI=(NDVI,WET,LST,NDBSI)

(1)

式中，NDVI代表綠度指標(biāo)；WET代表濕度指標(biāo)；LST代表熱度指標(biāo)；NDBSI代表干度指標(biāo)。

1.3.1 綠度指標(biāo)

歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)，與植物生物量、葉面積指數(shù)以及植被覆蓋度都有密切的關(guān)系，選用NDVI來代表綠度指標(biāo)，見式(2)。

(2)

1.3.2 濕度指標(biāo)

濕度指標(biāo)與植被和土壤的濕度緊密相關(guān)，通過纓帽變換分別提取植被和土壤的濕度[10]。本研究采用WET來表示濕度指標(biāo)，不同數(shù)據(jù)源的表達(dá)公式不同，TM數(shù)據(jù)和OLI數(shù)據(jù)的表達(dá)式分別見式(3)、式(4)。

WET=0.031 5ρblue+0.202 1ρgreen+0.310 2ρred

+0.159 4ρnir-0.670 6ρmir1-0.610 9ρmir2

(3)

WET=0.151 1ρblue+0.197 3ρgreen+0.328 3ρred

+0.340 7ρnir-0.7117ρmir1-0.455 9ρmir2

(4)

1.3.3 干度指標(biāo)

研究區(qū)域內(nèi)有大量的建筑用地和裸露的土壤，二者都是引起地表干化的主要原因，因此單一的遙感指數(shù)不能得到研究區(qū)地表干度狀況的準(zhǔn)確信息。本研究采用NDBSI來表示干度指標(biāo)[11]，NDBSI由建筑指數(shù)IBI和裸土指數(shù)SI構(gòu)成[12]，見式(5)。

NDBSI=(IBI+SI)/2

(5)

式中，建筑指數(shù)IBI和裸土指數(shù)SI的表達(dá)式分別見式(6)和式(7)。

(6)

(7)

1.3.4 熱度指標(biāo)

本研究利用Landsat5和Landsat8 遙感影像數(shù)據(jù)的熱紅外波段反演地表溫度。首先對大氣對地表熱輻射的影響進(jìn)行估計，然后把這部分大氣影響從衛(wèi)星傳感器所觀測到的熱輻射總量中減去，從而得到地表熱輻射強(qiáng)度，再把這一熱輻射強(qiáng)度轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的地表溫度(LST)。本研究采用地表溫度來表示熱度指標(biāo)，采用大氣校正法來進(jìn)行地表溫度反演[13]，計算見式(8)。

Lλ=[εB(TS)+(1-ε)L↓]τ+L↑

(8)

式中，TS為地表真實(shí)溫度，τ為大氣在熱紅外波段透過率，B(TS)為黑體熱輻射亮度，ε為地表比輻射率。溫度為T的黑體在熱紅外波段的輻射亮度B(TS)表達(dá)式見式(9)。

B(TS)=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]τε

(9)

TS可以用普朗克式(10)獲取。

(10)

對于TM：

K1=607.76W/(m2*um*sr),K2=1 260.56K

對于OLI：

K1=774.89W/(m2*um*sr),K2=1 321.08K

1.3.5 主成分分析

四個指標(biāo)提取完成后，通過主成分分析(PCA)對各個指標(biāo)進(jìn)行線性變換，主成分分析根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的貢獻(xiàn)度自動確定權(quán)重，避免了人為因素帶來的偏差，使結(jié)果更加精確[14]。表1是泰安市3個年份4個指標(biāo)的主成分分析。從表1中可以看出，第一主成分(PC1)具有以下特征：(1)三期影像中PC1的特征值貢獻(xiàn)率都超過了80%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其余三個成分，說明PC1中包含了4個指標(biāo)的大部分信息。(2)且表中PC1部分，干度指標(biāo)和熱度指標(biāo)皆小于0，說明它們對生態(tài)環(huán)境起負(fù)面影響，會使生態(tài)環(huán)境惡化；而綠度指標(biāo)和濕度指標(biāo)皆大于0，說明二者對生態(tài)環(huán)境起優(yōu)化作用。因此，較之于其它幾個分量，PC1的優(yōu)勢明顯，可用于創(chuàng)建生態(tài)指數(shù)。

由于式(2)～式(8)計算的4個指標(biāo)的量綱不統(tǒng)一，如果直接用其計算PCA，會導(dǎo)致各指標(biāo)的權(quán)重失衡，因此進(jìn)行主成分分析前應(yīng)首先對這些指標(biāo)進(jìn)行正規(guī)化，將它們的量綱統(tǒng)一到[0,1]之間，然后再計算PCA。各指標(biāo)正規(guī)化的公式為式(11)：

NIi=(Ii-Imin)/(Imax-Imin)

(11)

式中，NIi為正規(guī)化后的某一指標(biāo)值，Ii為該指標(biāo)在象元i的值，Imax為該指標(biāo)的最大值，Imin為該指標(biāo)的最小值。

經(jīng)過正規(guī)化后的4個指標(biāo)就可以用于計算PC1，為使PC1較大的數(shù)值代表較優(yōu)的生態(tài)環(huán)境狀況，可進(jìn)一步用1減去PC1，來獲得初始的生態(tài)指數(shù)RSEI0，計算公式見式(12)。

RESI0=1-{PC1[f(NDVI,WET,LST,NDBSI)]}

(12)

為了方便多幅影像生態(tài)環(huán)境指數(shù)之間進(jìn)行對比，可用式(13)對RSEI0進(jìn)行正規(guī)化。

RSEI=(RSEI0-RESEI0min)/(RSEI0max-RSEI0min

(13)

求出的值越接近1，代表泰安市的生態(tài)質(zhì)量越好，反之代表生態(tài)質(zhì)量越差。

表1 各指標(biāo)主成分分析

2 結(jié)果與分析

2.1 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)RSEI計算結(jié)果

各期RSEI值見表2，從表中可以看出，2006年、2013年、2018年生態(tài)指數(shù)均值分別為0.461，0.450，0.404，呈現(xiàn)逐年減弱的趨勢，但減弱的幅度不大，從圖1中可以看出城市和裸地的生態(tài)環(huán)境指數(shù)一直偏低，農(nóng)田等植被覆蓋度高的地區(qū)生態(tài)環(huán)境指數(shù)高；左下角生態(tài)環(huán)境一直良好，但呈現(xiàn)逐年惡化的趨勢，北部泰山有明顯的改善；右下角RSEI值普遍偏低，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量低下，結(jié)合泰安市遙感影像可以清晰的看出存在大面積裸地，與實(shí)際相符。因?yàn)闈穸戎笜?biāo)和綠度指標(biāo)對環(huán)境的改善作用沒有干度指標(biāo)和熱度指標(biāo)對環(huán)境的惡化程度大，所以總的來看泰安市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)減弱的趨勢。

2.2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)RSEI動態(tài)分析

參考《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》[15]對RSEI動態(tài)變化進(jìn)行分級，分為無明顯變化，略微變化，明顯變化，顯著變化四級(見表3)。

從表2可知泰安市2006年、2013年和2018年RSEI均值分別為0.461、0.450、0.404。根據(jù)表3可以求得前七年RSEI降低了0.011，生態(tài)環(huán)境無明顯變化，最近五年RSEI降低了為0.046，生態(tài)環(huán)境略微變差。從總體上看泰安市生態(tài)環(huán)境略微變差，但有繼續(xù)惡化的趨勢，這就要求在生態(tài)環(huán)境保衛(wèi)戰(zhàn)上不能掉以輕心，要時刻注意保護(hù)生態(tài)環(huán)境。

圖1 各期遙感影像RSEI分布圖

表3 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化分級表

3 結(jié) 論

本文以泰安市為研究對象，選取2006年Landsat5 TM數(shù)據(jù)，2013年和2018年Landsat8 OLI數(shù)據(jù)，利用ENVI 5.3對綠度，干度，熱度，濕度進(jìn)行提取，用主成分分析進(jìn)行遙感生態(tài)指數(shù)RSEI的構(gòu)建，用ArcGIS 10.2來制圖分析，結(jié)合各期統(tǒng)計數(shù)據(jù)來綜合評價泰安市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。

通過研究可以得出，泰安市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量逐年下降，但變化幅度不明顯。城市和城市外圍有著大量生態(tài)環(huán)境質(zhì)量偏低的區(qū)域，導(dǎo)致了泰安市整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量偏差；2006～2013年泰山區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量明顯的增高，而2013～2018年山區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量略微下降；從2006～2018年東平湖生態(tài)環(huán)境質(zhì)量正逐漸升高，農(nóng)田區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量逐年減弱，新泰市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一直處于偏低狀態(tài)，需要積極進(jìn)行生態(tài)環(huán)境的治理。