基于遙感生態指數模型的臨沂市環境監測

杜鵬

（山東省國土測繪院，山東 濟南 250101）

1 研究背景

隨著社會的發展和城市的擴張，人類的生產生活和資源、環境之間的矛盾越來越明顯。準確地確定出區域生態環境狀況，有利于我們在后續中做出更加精準和適合的決策，有利于緩和人類和環境之間的矛盾，使兩者之間的關系更加緩和，更有利于區域的可持續發展。

區域生態環境狀況監測的手段多種多樣，但是基于監測的實時性、經濟性和連續性，遙感技術由于其高時間分辨率、實時性和大尺度等優勢，成為評價區域生態環境的有效方法。但是，目前對各類生態系統評價的研究多基于單一的生態環境指標[1]。但是一個區域的環境中包含多種生態因素，單單一種指數的提取并不能準確得反映出該區域的生態環境狀況。所以，一種綜合多種生態環境影響因子的監測方法是非常重要的。近年提出了來，有學者提出了新型遙感生態指數（remote sensing based ecological index, RSEI），它完全基于遙感信息，集成了反映生態環境最為直觀的多重指標[1]，可以實現對目標區域的生態環境的快速評價和長時間序列的監測，還可以根據基于時間序列的變化對未來的變化做出預測和采取相應的措施。

2 研究區域與研究方法

2.1 研究區概況

臨沂市位于山東省東南部，面積17191.2 平方公里，人口一千多萬，南北8 公里最大跨度22，東西最大跨度161 公里，下轄3 區9 縣。臨沂整體呈現西北高東南低，山地集中分布在蒙陰、平邑和費縣等縣區；丘陵主要分布在山區外圍，沂南、蘭陵、沂水等縣均有分布，總體以沭河以東分布最廣；平原主要分布在臨沂的南部。其境內的沂蒙山脈的龜蒙頂是山東第二高峰，而且境內還有獨特的岱崮地貌。

2.2 數據源及其預處理

本文選取兩期Landsat 系列衛星影像作為數據源，分別是Landsat-5 TM（2005.05.08） 和Landsat-8 OLI（2015.05.20）。Landsat 是美國NASA 的陸地衛星計劃，首顆衛星于1972 年發射，截至目前已經發射到了Landsat-8。該陸地衛星計劃的系列衛星為人類觀測地球、科學研究和生態環境監測等提供了極其重要的數據來源。

Landsat-5 TM 傳感器的波段設置和空間分辨率如表1 所示。

表1 Landsat-5 TM 的波段設置

Landsat-8 OLI 傳感器的波段設置和空間分辨率如表2 所示。

表2 Landsat-8 OLI 的波段設置

由于下載的Landsat 數據的級別是1B，已經經過了幾何校正，此處無需再進行重復的幾何校正。然后利用ENVI 軟件的輻射定標模塊對四幅影像進行輻射定標，定標后的數據產品選擇反射率文件，其中后續中用到的熱紅外波段數據沒法直接用輻射定標模塊進行定標，需要自行查詢文件中的定標系數通過Bandmath 工具來進行手動定標。

然后再將不同年份的上下兩景影像鑲嵌成一景，再用研究區的矢量文件進行裁剪，得到研究區的完整影像文件，至此，整個研究的原始數據準備工作完成，然后就是專題信息的獲取和研究結果的獲取與分析。

2.3 遙感生態指數評價模型

在21 世紀初，基于生態環境狀況指數（EI）[2]的環境監測在我國一些省、市得到了一定的應用，但是我國地理環境種類多而且復雜，所以該指數存在一定的局限性。

遙感生態指數（RSEI）是能夠綜合反映一個區域總體的生態環境狀況的新型指數模型。該指數耦合了綠度、濕度、熱度和干度4 個人類直觀判斷生態環境優劣的指標，其中，綠度、濕度、熱度和干度分別用植被指數、濕度指數、地表溫度和裸土指數代表[1]。該模型完全基于遙感信息技術，降低了在評價過程中的主觀性，使得評價結果更加客觀與真實，并且評價結果具有良好的可視化效果，在后續的制定相關政策的時候能夠根據不同區域的不同特點制定出相應的措施。

遙感生態指數模型中，總共含有四個指標：綠度、濕度、干度和熱度。

（1）綠度：通過歸一化植被指數（NDVI）來獲取。該指標是一個展現了一個區域的植被生長狀況、植被覆蓋度和葉面積指數等關于植被總體狀態的客觀指標。通過如下公式來獲取綠度指標。

NDVI=(ρNIR+ρRed)/(ρNIR-ρRed)

上式中：ρNIR和ρRED分別代表近紅外波段和紅波段的反射率。

（2）濕度：纓帽變換又稱K-T 變換，即通過對影像的坐標軸的變換而得到目標分量。基于TM和OLI 數據的濕度分量的提取公式分別如下[3]：

Wet2005=0.0315ρBlue+0.2021ρGreen+0.3102ρRed+0.1594ρNIR-0.6806ρSWIR1-0.6109ρSWIR2

Wet2015=0.1511ρBlue+0.1972ρGreen+0.3283ρRed+03407ρNIR-0.7117ρSWIR1-0.4559ρSWIR2

上式中：ρBlue、ρGreen、ρRed、ρNIR、ρSWIR1和ρSWIR2分別是TM和OLI 傳感器影像對應的藍波段、綠波段、紅波段、近紅外波段、短波紅外1 和短波紅外2 的反射率。

（3）熱度：最直接的指示因子就是溫度，所以在本研究中就用兩景遙感影像反演得到的溫度數據來作為熱度指標。基于TM6 的溫度反演公式如下[4-6]：

L6=DN*gains+offset

T6=K2/ln(K1/(L6+1))

TS={a(1-C-D)+[(b-1)(1-C+D)+1]*T6-D*Tα}/C

a=-67.355351

b=0.458606

C=ε6*τ

D=(1-τ)[1+(1-ε6)*τ]

Tα=19.2704+0.92621*T0

上式中：τ 為透射率,T0為地表附近溫度，ε6是地表比輻射率通過植被覆蓋度計算。

Landsat8 數據利用波段10 進行地表溫度的反演，公式如下：

L10=DN*gains+offset

L10=τ10[ε10B10(Ts)+(1-ε10)I10↓]+I10↑

上式中：L10是第10 波段的輻射亮度值；τ10是透射率；I10↑和I10↓分別是大氣向上和向下輻射亮度。

B10(Ts)是與Ts相同的黑體的溫度，由普朗克定律獲取；地表真實溫度Ts可通過普朗克定律反函數求得[1]。

上述公式里的一些參數可以通過NASA 網站根據遙感影像的經緯度和獲取時間來查詢。

（4）干度：城市地表里的硬化地表和裸土地是影響干度的重要指標。因此本文選用建筑指數（IBI）和裸土指數（SI）合成干度指標，記為裸土指數（NDSI），計算公式如下[7]：

NDSI=(SI+IBI)/2

SI=[(ρSWIR1+ρRed)-(ρBlue+ρNIR)]/[(ρSWIR1+ρRed)+(ρBlue-ρNIR)]

IBI= {2ρSWIR1/ (ρSWIR1+ρNIR)- [ρNIR/ (ρNIR+ρRed)+ρGreen/(ρGreen+ρSWIR1)]}/{2ρSWIR1/(ρSWIR1+ρNIR)+ [ρNIR/(ρNIR+ρRed)+ρGreen/(ρGreen+ρSWIR1)]}

上述的四個指標就是遙感生態指數模型中需要的參數，但是這幾個參數的數值大小和單位等相差很大，所以在先將這四個指標進行歸一化處理。RSEI 以主成分變換來集成以上4 個指標，并根據各個指標對第一主成分（PC1）的貢獻度來確定其權重[8]。利用ENVI 軟件的主成分分析模塊，將四個指標數據導入，然后再計算每一年數據的PC1，并獲得初始遙感生態指數（RSEI0）。

為了便于后續的分析和區域等級劃分，也將遙感生態指數進行歸一化處理，公式如下：

RSEI=(RSEI0-RSEImin)/(RSEImax-RSEImin)

至此，遙感生態指數獲取完成，經過歸一化后其大小在0～1之間，數值大的地區表示生態狀況好、反之，數值小的地區的生態狀況較為一般。

3 結果分析與展望

2005 年臨沂市的RSEI 數據的均值為0.513，2015 年的數據均值則為0.580，總體來說臨沂市的生態環境質量在2005 年至2015 年間是呈良性變化的。為了便于進行分析，將RSEI 的值分為4 個等級，分別為較差、中等、良和優，其對應的RSEI 值的區間分別是0～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8 和0.8～1[9]。

不同生態等級的占比如表3 所示。

表3 臨沂市生態等級比例

通過分析和查看結果專題圖和真彩色影像發現，位于臨沂市西北方向的沂蒙山區的RSEI 指數是呈增長的，也就是說沂蒙山區的生態狀況的在2005 年至2015 年期間是良性變化的，局部變化如圖1-2，其中綠色越深表示生態狀況越好，這種變化的趨勢與當地的政策和環境保護行為是密不可分的。在臨沂市區的周邊分析發現，周邊許多地塊的RSEI 指數是降低的，通過兩幅真彩色的影像的分析發現，RSEI 指數降低的地區多是有增加的建筑，這與實際情況也是相符的，建筑物的熱度和干度相比植被來說數值是比較大的，也是使RSEI 指數降低的主要因子。

圖1 臨沂市沂蒙山區RSEI 的局部變化分析

通過2005 年和2015 年的遙感生態指數結果圖對比和變化分析發現，遙感生態指數模型通過糅合多種因素能夠很好的展示出目標區域的生態環境狀況，并且擁有遙感技術的大面積觀測、時間分辨率高等特點，通過對相關區域的長時間序列的監測可以動態地掌握區域整體的生態環境變化趨勢，同時也能夠為有關部門的相關決策提供相應的數據支持，并根據現勢情況來做出相應規劃。

圖2 臨沂市地區RSEI 監測結果