以RSEI模型为基础的环境质量评价
基于RSEI的河北省森林城市生态环境质量变化分析——以青龙满族自治县为例
基于RSEI的河北省森林城市生态环境质量变化分析——以青龙满族自治县为例魏安琪1,2，杨宗记1，王 莎1*，王 莉11.秦皇岛市气象局，河北秦皇岛 066000；2.秦皇岛市气象灾害防御中心，河北秦皇岛 066000摘要 以青龙满族自治县为研究对象，基于GEE平台2013—2022年生长季的Landsat 8 OLI 遥感影像构建遥感生态指数（RSEI），对区域生态环境质量变化进行了评估。
结果表明：近10年来，青龙县生态环境质量总体向好，其中优等区域（RSEI等级为优或良）面积增长了21%，占全县面积6.6%的区域呈显著上升趋势（P<0.05）。
西部地区虽然多年RSEI均值较低，但上升趋势较快；东部地区的祖山镇、三星口乡、龙王庙乡等部分区域虽然多年RSEI均值较高，但呈不显著的下降趋势。
关键词 遥感生态指数；生态环境质量；绿色发展中图分类号：X321 文献标识码：B 文章编号：2095–3305(2023)07–0242-03随着遥感对地观测技术的高质量发展，基于遥感数据的生态环境监测和评价技术应运而生。
其中，遥感生态指数（remote sensing based ecological index, RSEI）以其数据开放性、权重客观性和成果可视性等优点，被广泛应用于森林、草原、湿地、城市等多种地理环境[1-4]。
青龙满族自治县（以下简称青龙县）是革命老区、国家重点生态功能区。
近年来，青龙县坚持建设与保护并重，有效利用田园风光和山水资源，形成旅游产业链，以乡村旅游提质乡村振兴，成为以绿色发展助推乡村振兴的范本。
本研究以青龙县为例，基于RSEI进行森林城市生态环境研究，以期为定量掌握区域生态环境质量状况，加强地区生态文明建设，实现绿色发展提供理论参考。
1 数据来源与研究方法1.1 数据来源GEE云平台在线提供2013—2022年的Landsat 8 OLI遥感影像存档数据，各年份分量指标的计算与归一化，主成分分析和长时间序列的RSEI回归分析均在云平台上进行[5]。
基于RSEI模型的生态环境质量评价研究
测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第4期2021年4月Vol.44， No.4Apr.，2021基于RSEI 模型的生态环境质量评价研究李尧'，袁红2，罗建松3，刘扬3，勾昆2(1.中国建筑材料工业地质勘查中心辽宁总队，辽宁沈阳110000；2.黑龙江第三测绘工程院,黑龙江哈尔滨150025；3.黑龙江地理信息工程院,黑龙江哈尔滨150081)摘要：随着社会的不断发展，人们对自然生态环境质量越来越重视。
本文主要利用遥感技术手段，以哈尔滨市延寿县为研究区，选取2019年的Sentinel-2A 影像和Landsat-8影像，利用绿度、湿度、干度、温度等生态因子指标构建遥感生态指数(RSEI )模型，对延寿县生态环境状况进行综合评价。
研究结果表明：延寿县RSEI 空间分布的总体特征表现为中间差、周围好的地域特征，其东北和东南部RSEI 值较高，中部RSEI 值较低。
关键词：生态质量评价;RSEI 模型；延寿县中图分类号:P237文献标识码：A 文章编号：1672-5867( 2021) 04-0117-03Study on the Evaluation of Ecological EnvironmentQuality Based on RSEI ModelLI Yao 1 , YUAN Hong 2, LUO Jiansong 3 , LIU Yang 3, GOU Kun 2(1.China Building Materials Industry Geologic Exploration Center Liaoning Branch , Shenyang 110000, China ；2.The Third Surveying ang Mapping Engineering Institute of Heilongjiang , Harbin 150025, China ；3・Heilongjiang Institute of Geomatics Engineering , Harbin 150081, China )Abstract : With the continuous development of society , people pay more and more attention to the quality of natural ecological environ ment. In this paper , remote sensing technology is mainly used to select Sentinel-2A image and Landsat-8 image of 2019 in Yanshou County as the research area, and use ecological factors such as green degree , humidity , dryness and temperature to build a remote sensing ecological index ( RSEI ) model to comprehensively evaluate the ecological environment of Yanshou County price. The results show that the overall characteristics of the spatial distribution of RSEI in Yanshou County are poor in the middle and good in the sur rounding areas , with higher values in the northeast and southeast , and lower values in the middle.Key words :ecological quality evaluation ； RSEI model ； Yanshou County可以对城市长远发展提供决策支撑。
基于多时相RSEI_的生态环境质量评价——以新民市为例
收稿日期：2023-03-22基金项目：中国气象局沈阳大气环境研究所联合开放基金项目（2021SYIAEKFZD05）；国家重点研发计划项目（2017YFD0301704；2016YFD0300307）；公益性行业科研专项（20150312705）作者简介：王井利（1971-），男，黑龙江鹤岗人，教授，硕士，主要从事精密工程测量岩土工程监测、道路铁道工程精密测量技术、卫星定位、地理信息与遥感技术集成应用等研究，（电话）189****5858（电子信箱）****************；通信作者，蔡福，男，研究员，主要从事植物干旱响应机理及模拟、陆气相互作用及模拟研究，（电子信箱）**************。
王井利，余鹏程，蔡福，等.基于多时相RSEI 的生态环境质量评价——以新民市为例［J ］.湖北农业科学，2024，63（4）：56-60．基于多时相RSEI 的生态环境质量评价——以新民市为例王井利1，余鹏程1，蔡福2，刘慧楠1，高天娇1（1.沈阳建筑大学，沈阳110168；2.中国气象局沈阳大气环境研究所，沈阳110166）摘要：以辽宁省新民市作为研究对象，基于2014年、2017年、2020年的相近月份（5—6月）Landsat 8OLI_TRIS 数据，提取4个生态因子［绿度（NDVI ）、湿度（WET ）、干度（NDBSI ）、热度（LST ）］，采用主成分分析法构建遥感生态指数（RSEI ），对研究区域生态环境质量时空演变特征进行评价。
结果表明，2014年、2017年、2020年新民市RSEI 的均值分别为0.397、0.348、0.506，呈先降后升的趋势。
2014—2020年，生态环境质量等级为差和较差的区域主要分布在西北区域，面积占比由62.5%降至33.2%；生态环境质量等级为较好和好的区域主要分布在东南区域，面积占比呈明显的先降低后升高趋势，由21.3%先下降到18.4%后上升到37.0%。
基于RSEI模型的砒砂岩区生态环境质量演变研究
。
[
6
8]
2006 年,国家环境保护总局 发 布 了《生 态 环 境 状
况评价技术规范 (试 行)》[9],在 规 范 中 生 态 环 境 状 况
依据。
1 研究区概况
研究区位于晋陕蒙 3 省的交界地带,处于鄂尔多
斯高原地区,位于北纬 38
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'—40
°
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',东经 108
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砒砂岩区位于黄河流域鄂尔多斯高原,其水土流
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基于RSEI的成都市中心城区生态质量变化分析
基于RSEI的成都市中心城区生态质量变化分析明智宇，毕凌岚摘要：城市生态环境与人类生活关系密切，本文利用成都市1992年至2016年4个时相的Landsat TM/ETM+传感器影像数据，采用RSEI遥感生态指数对成都市中心城区1992-2016年24年间的生态环境质量变化情况进行研究。
结果表明（1）1992-2009年成都市中心城区生态环境质量持续下降，遥感生态指数均值由1992年的0.696降至2009年的0.443。
（2）2009-2016年整体生态环境条件得到改善，遥感生态指数均值上升至0.524。
（3）24年间的生态条件变好的区域主要是已经进行旧城改造和环境整治的老城区以及周边生态控制地区，变差的区域则主要为1992之后新近开始建设的地区。
关键词：中心城区,生态评价,RSEI1、引言我国城镇历经20余年的高速发展，2016年城镇化率达到57.35%，城镇建设用地从1990年的11608.3km²扩增至2015年的51584.1 km²[1]。
城镇在得到快速发展和扩张的同时，也带来了城乡自然环境的破坏，城市生态功能缺失等一系列生态环境问题，造成城市建成区环境品质下降。
住建部近期提出各城市要实施“生态修复，城市修补”[1]，其中城市中心城区的生态环境优化是工作的重点之一。
科学评价城市中心区生态环境质量，并了解其动态变化的原因和规律，是进行生态环境优化的基础。
本文采用新型城市遥感生态指数模型RSEI，结合Landsat遥感影像和24年间成都市相关的生态空间规划，对成都市中心城区1992至2016年的生态环境质量动态变化进行综合研究。
2、成都市中心城区RSEI分析评价2.1 研究方法及数据预处理自1972年美国第一颗地球观测卫星Landsat发射以来，卫星遥感影像以其观测范围广、实时、周期性等优点，在生态环境、土地利用、地质研究等领域得到广泛应用。
19世纪80年代美国率先将遥感技术运用于生态评价。
基于RSEI的北京市生态环境质量分析及验证
2097-3012(2023)03-0442-08 Journal of Spatio-temporal Information 时空信息学报收稿日期: 2022-11-01；修订日期: 2023-06-30作者简介: 崔亚君，研究方向为自然资源调查监测及应用。
*****************基于RSEI 的北京市生态环境质量分析及验证崔亚君1,2，顾娟1,2，王淼1,2，武润泽1,3,4，杨旭东1,2，王永国1,21. 北京市测绘设计研究院，北京 100038；2. 城市空间信息工程北京市重点实验室，北京 100038；3. 北京市技能大师工作室，北京 100038；4. 工匠创新工作室，北京 100038摘 要：开展北京市生态环境质量动态监测，全面掌握首都生态环境变化情况，明确未来发展趋势，是优化首都功能、打造和谐宜居生态之都的重要支撑及实现新时期首都生态文明建设的关键依据。
遥感生态指数作为一种生态综合环境指数，能够快速监测与评价区域生态环境质量，但目前针对北京市的遥感生态指数分析以区域性变化研究为主，缺少北京市生态环境质量的趋势分析和基于遥感生态指数的生态环境质量评价的验证分析。
本文基于遥感生态指数模型分析了北京市2013~2020年生态环境质量变化情况，并利用全市生态环境质量指数进行了研究验证。
结果表明：2013~2020年，北京市生态环境质量不断变好，特别是2017年生态保护红线划定后，生态环境质量变化明显，其中，2017~2020年生态环境质量转优速度明显，增加幅度约为2013~2017年的2~3倍；平原区生态环境质量逐步由差、较差向中等、良转变；山区生态环境质量持续提升，由中等、良向优转变，等级为优的区域明显扩大。
遥感生态指数的大小能够用来快速反映生态环境质量状况。
关键词：北京市；生态环境质量；遥感生态指数；双变量相关性分析引用格式：崔亚君, 顾娟, 王淼, 武润泽, 杨旭东, 王永国. 2023. 基于RSEI 的北京市生态环境质量分析及验证. 时空信息学报,30(3): 442-449Cui Y J, Gu J, Wang M, Wu R Z, Yang X D, Wang Y G. 2023. Analysis and verification of ecological environment quality in Beijing based on RSEI. Journal of Spatio-temporal Information, 30(3): 442-449, doi: 10.20117/j.jsti.2023030171 引 言划定生态保护红线是提升生态功能、改善环境质量的重要举措。
遥感生态指数（RSEI）应用案例
遥感⽣态指数（RSEI）应⽤案例1.《基于遥感⽣态指数模型的渭南市⽣态环境质量动态监测与分析》 当前，遥感技术以其快速、实时及可实现⼤范围监测等优势被⼴泛地应⽤于⽣态环境领域，成为评价区域⽣态环境的有效⼿段。
但是，⽬前对各类⽣态系统评价的研究多基于单⼀的⽣态环境指标，如利⽤植被指数监测森林⽣态系统、提取⽔体指数获取河流信息进⾏⽔环境评估、利⽤地表温度测评城市热岛效应等。
新型遥感⽣态指数（RSEI remote sensing based ecological index），完全基于遥感信息，集成了反映⽣态环境最为直观的多重指标，可实现对区域⽣态环境的快速监测与评价，具有⼀定的实践意义与较⾼的参考价值。
本案例，基于Landsat5和Landsat8数据，利⽤主成分分析法，通过耦合反映⽣态环境状况的绿度、湿度、⼲度和热度指标，建⽴RSEI，可以实现对渭南市⽣态环境质量的监测与评价。
结论：1995-2015年间，渭南市RSEI上升了13.7%，表明渭南市的⽣态环境质量总体呈提⾼趋势。
对渭南市⽽⾔，在4个分指标中，反映地表“⼲化”情况的⼲度指标RSEI的贡献最⼤，表明⼟地利⽤⽅式与城市⽣态环境密切相关。
城市规划布局引起的建筑⽤地⾯积的增加会对城市⽣态环境产⽣⼀定的消极作⽤，以植树造林为主的增加地表植被覆盖的绿化⼯程、景观经济林带建设等则极⼤地改善了该区的⽣态环境质量。
因此，⼈们应增强此⽅⾯的意识，切实做到因地制宜、合理规划。
不⾜：如遥感影像的质量不尽⼈意、选取的指标均基于⽣态环境特征等。
在后续的研究⼯作中将进⼀步完善，如将衡量经济发展、社会保障和⽂化科技等⽅⾯的指标纳⼊评价体系，从多⾓度分析社会、经济与⽣态环境的协调发展。
2.《基于遥感⽣态指数的永定矿区⽣态变化监测与评价》 ⽬前针对煤矿区环境的监测主要侧重于⼤型煤矿区的⼟地利⽤、地表沉陷、植被破坏、热环境影响等单⼀⽣态要素遥感反演，但对规模⼩⽽矿点多的⼩矿井集中区的⽣态遥感监测还⽐较缺乏。
基于RSEI模型的长沙市生态环境质量评价
第39卷第2期注為科修Vol.39No.2 2021年4月JIANGXI SCIENCE Apr.2021 doi：10.13990/j.)&1001-3679.2021.02.014基于RSEI模型的长沙市生态环境质量评价何安良打周江文(1.湖南中核建设工程公司,410119,长沙；2.东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌；3.东莞市自然资源信息中心,523000，广东，东莞)摘要：开展城市生态环境质量评价对城市生态环境保护具有重要的参考作用。
以长沙市为例，选取2004年、2013年,2019年3期Landsat遥感影像，采用RSEI遥感生态指数模型，集成湿度、绿度、干度、热度4个自然生态因子指标，对长沙市的城市生态环境进行评价。
结果表明：2004年、2013年,2019年3个时相的RSEI指数的均值分别为0.703、0.623、0.609,呈逐渐下降趋势，但整体处于中等水平；生态等级差与较差的面积逐渐增加，从2004年占总面积的&41%增加至2019年的22.3%，生态等级中等等级的面积逐渐上升，所占比例增加了5.44%，生态等级良与优等级之和所占比例由2004年的76.81%下降到2019年的57.48%；生态环境状况变化中，主要％生态退化为主，占总面积的44.78%，而生态改善的面积比为30.26%。
表明长沙市在经济发展的同时应当重视生态环境的建设与保护，实现经济与生态环境的协调发展。
关键词：长沙市；生态环境质量;遥感生态指数;主成分分析中图分类号:X826文献标识码:A文章编号：1001-3679(2021)02-256-07Evaluation of Ecological Environment Quality inChangsha City Based on RSEI ModelHE Anliang',ZHOU Jiangwen2,3(1.Hunan Construction Engineering Company of China Nuclear Industry,410119,Changsha,PRC；2.Faculty of Geomatica,East China University of Technology,330013,Nanchang,PRC;3.Dongguan Natural Resources Information Centes,523000,Dongguan,Guangdong,PRC)Abstract:Urban environment qualite assessment hat an impoCani reference cole foc urban environmentai protection.In order ta eveluaie of the urban ecologicei environment of Changsha city,this paper select tie three phases of Landsai remoie sensing images in2004,2013 and2019,and uses the remote sensing ecologicei index(RSEI)model which inigraie the four nate-rai ecologicei factor indicators of humidity,greennes,dryness and heat.The results show that the men velues of the RSEI index for the thre phases of2004,2013and2019are0.703,0.623and0.609respectively,showing a downward trend yar by year,but the overal l level is at a mediumlevel;The area with poor and poorer grades has increesed yer by yer,from8.41%of the total ae in2004to22.3%in2019.The ae of the middle一I c V ecologicel levd has in-crcascd yeer by yeer,and the proportion has increased by5.44%.The proportion of the sum of good and excellent ecologicel grades dropped from76.81%in2004to57.48%in2019.Among the changes in the ecologicel environment,ecologicel deeradation was the main factor,accounting for44.78%of the total ares,while the ares ratio of improvemeni was30.26%.It shows that收稿日期：2021-02-25；修订日期：2021-03-26作者简介:何安良(1964—),男,高级工程师,从事测绘工程、勘探工程及其数据处理方面研究。
基于RSEI的杭州湾生态环境质量时空演变研究
基于RSEI的杭州湾生态环境质量时空演变研究随着经济的快速发展和人口的不断增加，全球各地的环境问题日益加剧。
其中，生态环境问题在大多数地区尤为突出。
在城市发展过程中，环境质量指标是评估城市可持续性的重要基准。
为了更好地了解杭州湾地区生态环境质量的时空变化，本文基于RSEI模型开展了一项研究。
一、RSEI模型RSEI模型是一个面向人的风险评估工具，可以通过对排放源和接收体进行分析，评估化学物质的环境影响和健康风险。
该模型将排放源、运输、转换、生态转化和健康效应等环节进行综合处理，以量化各种环境压力对生态系统和人类的影响，为环境管理决策提供依据。
二、研究目的本研究旨在利用RSEI模型探究杭州湾地区的生态环境质量时空变化，为相关部门提供决策支持。
三、研究方法1. 数据来源本研究所用数据来自于国家环保部门和相关科研机构公开发布的环境监测数据、排放数据和空气质量指数，以及学术期刊、研究报告和其他开放性数据资源。
2. 数据处理本研究将原始数据进行整理、加工和处理，包括数据清洗、统计分析、模型建立和模拟推演等环节。
明确不同时期、不同区域之间的环境质量差异，并运用相关统计工具对数据进行分析与展示。
同时建立RSEI模型，对杭州湾地区不同区域、不同来源的污染物进行评估，并利用该模型分析其健康风险和环境影响。
四、研究结果1. 杭州湾地区空气质量变化通过对杭州湾地区PM2.5和PM10等环境指标的统计分析和模拟推演，得出了该地区空气质量和颗粒物浓度的变化情况。
研究发现，近年来杭州湾地区空气质量有所改善，但依然存在较大的污染压力。
2. 污染物来源与影响通过RSEI模型对不同污染源的排放数据进行评估，确定了杭州湾地区主要的污染物来源和分布情况。
研究发现，该地区工业排放和交通尾气是主要的污染源，并对该地区的人体健康和生态系统造成了不同程度的影响。
3. 生态环境质量现状和趋势通过RSEI模型对杭州湾不同区域的生态环境质量进行评估，发现该地区生态环境质量整体呈下降趋势。
基于RSEI的杭州湾生态环境质量时空演变研究
基于RSEI的杭州湾生态环境质量时空演变研究基于RSEI的杭州湾生态环境质量时空演变研究引言：杭州湾是中国东部重要的沿海湾区之一，地处长江三角洲和钱塘江三角洲之间，涵盖了浙江省和江苏省的一部分地区。
该地区的经济发展和人口增长给当地的生态环境带来了巨大的压力。
因此，研究杭州湾生态环境质量的时空演变具有重要意义，可以为当地政府提供科学的决策依据。
杭州湾生态环境质量的评价指标中，RSEI（Regional Synthetic Environmental Index）是一个综合评价指标，可以反映出地区的综合环境质量情况。
本文以RSEI为基础，研究了杭州湾生态环境质量的时空演变。
一、数据收集与处理1. 数据收集：收集了2000年至2020年的空气质量、水质和土壤质量等方面的数据。
2. 数据处理：通过对数据进行清洗和补全，得到了每个年份的RSEI值。
二、生态环境质量时空分布分析1. 生态环境质量等级划分：根据RSEI值将生态环境质量划分为优良、良好、一般和较差四个等级。
2. 生态环境质量时空分布图绘制：绘制了2000年至2020年每个年份的生态环境质量等级分布图，并进行了分析和比较。
三、生态环境质量时空演变趋势探究1. RSEI值与时间的关系分析：通过绘制RSEI值随时间变化的趋势线图，探究了生态环境质量的整体变化趋势。
2. 各个指标对生态环境质量的贡献度分析：将RSEI值拆分为不同指标的贡献度，分析了各个指标在生态环境质量变化中的作用。
3. 影响生态环境质量的主要因素分析：通过对RSEI值的变化趋势与当地经济发展、人口增长等因素的关联性进行分析，找出影响生态环境质量的主要因素。
四、生态环境保护对策建议1. 加强环境监测：提高环境数据的收集频率和覆盖范围，及时掌握生态环境变化情况。
2. 优化工业结构：减少高污染、高能耗的产业，发展清洁能源和循环经济。
3. 加强公众环保意识：加强环境教育和宣传，提高公众对生态环境保护的重视程度。
rsei生态指数的计算过程
rsei生态指数的计算过程标题：RSEI生态指数的计算过程引言：RSEI（Risk-Screening Environmental Indicators）生态指数是一种用于评估环境风险的工具，它可以帮助决策者和研究人员了解特定区域的环境状况。
本文将详细介绍RSEI生态指数的计算过程，包括其背景、计算公式以及计算方法的五个大点。
正文：1. RSEI生态指数的背景1.1 环境风险评估的重要性环境风险评估是保护环境和人类健康的重要手段之一。
它可以帮助决策者了解特定区域的环境质量和可能的风险来源，从而制定相应的环境保护政策和措施。
1.2 RSEI生态指数的作用RSEI生态指数是一种用于评估环境风险的指标，它可以综合考虑不同污染物的毒性和暴露情况，为决策者提供有关环境风险的定量信息。
2. RSEI生态指数的计算公式2.1 毒性权重RSEI生态指数的计算需要考虑不同污染物的毒性。
为此，需要为每种污染物分配一个毒性权重，用于衡量其对环境和人类健康的影响程度。
2.2 暴露指数RSEI生态指数的计算还需要考虑暴露情况。
暴露指数是指人类和生态系统暴露于污染物的程度，它可以通过监测数据或模型计算得出。
2.3 毒性指数毒性指数是指每种污染物的毒性权重与暴露指数的乘积，用于衡量污染物对环境和人类健康的综合影响。
2.4 RSEI生态指数RSEI生态指数是指所有污染物的毒性指数的总和，它可以用于比较不同区域的环境风险水平。
3. RSEI生态指数的计算方法3.1 数据收集RSEI生态指数的计算需要收集污染物的浓度数据、暴露情况数据以及毒性权重数据。
这些数据可以通过监测、调查或模型来获取。
3.2 数据处理收集到的数据需要进行处理，包括数据清洗、数据转换和数据整合等步骤。
这些处理步骤可以确保数据的准确性和一致性。
3.3 计算毒性指数根据计算公式，将毒性权重和暴露指数相乘，得到每种污染物的毒性指数。
3.4 计算RSEI生态指数将所有污染物的毒性指数相加，得到RSEI生态指数。
RSEI在环境变化监测中的应用
RSEI在环境变化监测中的应用摘要：针对当前难以监测矿山环境问题，本文应用遥感生态指数进行了矿山环境监测。
该方法集成归一化植被指数、温度指标、干度指标和湿度指标4项指标，综合反映矿区的生态环境。
通过观测2013-2016年Landsat8影像，利用遥感生态指数提取矿山环境信息，并分为差等、较差、中等、良好、优等五个等级，通过比较4年间影像变化，得出矿区RSEI均值已经呈现增长态势，矿区及其周围地区的生态环境质量正逐年改善。
关键词：遥感生态指数；影像分类；波段计算；归一化植被指数0 引言随着卫星技术的发展，遥感凭借其快速、实时、高效及大范围监测等诸多优势，广泛地应用于地理、环境、农林等各个领域[1，2]，已逐渐成为一种高效获取空间数据的重要手段之一。
在生态环境监测方面，遥感更是获取第一手资料的重要方法。
然而，目前对各类生态系统评价研究多为基于单一生态指标，如利用植被指数监测林农生态系统，利用水体指数提取河流信息完成水环境评估，利用地表温度指数评价城市热岛效应等。
近年来，一种新型遥感生态指数（Remote Sensing Based Ecological Index，RSEI）逐渐被提出，它集成了反映生态环境的多种指标，可实现区域生态环境的快速监测与评价，具有一定的应用意义[3]。
本文应用RSEI进行某矿生态环境监测，通过耦合反映生态环境状况的绿度、湿度、干度和热度指标，实现对监测区域生态环境质量的监测与评价。
1遥感生态指数遥感影像中，遥感生态指数主要包括归一化植被指数、温度指标、干度指标和湿度指标。
RSEI将4个指标融合在一起，共同反映遥感生态环境条件。
1.1归一化植被指数遥感影像中，近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和为归一化植被指数（NDVI），计算方法如公式（1）所示。
NDVI作为能环境绿度可以反映植物的影响，如土壤、积雪量、枯叶、粗糙度等。
NDVI也可以用来监测研究区域植物的生长状态和植物的覆盖度并且可以消除部分辐射误差等。
基于RSEI的芦沟矿区生态环境质量动态评价
基于RSEI的芦沟矿区生态环境质量动态评价发布时间：2021-03-29T12:45:43.567Z 来源：《城镇建设》2021年1期作者：葛立雯[导读] 本研究基于遥感影像分析了2010-2020年间芦沟矿区的生态环境质量时空变化特征和驱动因素葛立雯（中煤科工集团武汉设计研究院有限公司，湖北武汉 430000）摘要：本研究基于遥感影像分析了2010-2020年间芦沟矿区的生态环境质量时空变化特征和驱动因素。
结果表明：RSEI模型可以较好地监测和评价矿区的生态质量状况；10年间矿区RSEI指标下降了0.11；总体由“良-优”转为“中-良” 状态；矿区生态环境质量退化严重区域为居住聚集区和煤矿地上生产区。
关键词：生态环境、煤矿区、遥感生态指数矿产开发拉动经济增长也造成了一系列生态环境问题[1]，对该区域生态质量的监测和分析是人与自然和谐发展的必然要求[2]。
在2006年国家提出的EI指数基础上，徐涵秋[3]采用PCA法集成绿、湿、干、热4指标合成了遥感综合生态指数（RSEI），该指数具有人为干扰小、结果客观性强的优点[4]，利用该指数分析芦沟矿区生态环境，可为该矿的环境治理、复垦工作提供数据基础和科学依据。
1 研究区概况与数据来源1.1 研究区概况芦沟煤矿位于河南省新密市境内的新密煤田东部， 113°28′～113°32′N、34°32′～34°33′E之间，东西长360～3490m，南北宽280～3120m，矿区面积为6.8778km2，属暖温带大陆性季风气候，地表水体主要有溱水河和五星水库，区域内耕作历史悠久，耕占地50%以上。
1.2 数据来源选用2010年和2020年5月两期云量分别为0%和6.12%的landsat卫星遥感影像（行列号124、36，美国USGS）为数据源。
预处理主要采用ENVI5.3对影像进行辐射校正、大气校正、影像配准和裁剪等。
2 研究方法2.1 RESI模型综合指标构建由于RESI模型易受水体影响，建模时采用NDWI指数现将研究区内大型水体五星水库提取去除。
基于RSEI模型的成都市生态环境遥感评价
基于RSEI模型的成都市生态环境遥感评价
杨惠麟;张存波;赵祺
【期刊名称】《科学技术创新》
【年(卷),期】2024()8
【摘要】城市生态环境是评价区域发展的重要指标,而遥感技术可以提供一种高效的监测手段。
本文以成都市为例,基于遥感生态指数(RSEI)模型,通过Google Earth Engine(GEE)云计算平台对城市生态环境质量进行监测和评估。
文章采取了一种适用于盆地平原地区的遥感生态指数,结合绿度指数(NDVI)、热度指数(LST)、湿度指数(WET)和干度指数(NDBSI)来评估区域的生态环境质量水平。
结果表明,该方法可以快速、高效地进行城市生态环境监测,填补了仅基于有限地面环境站点监测的不足,有助于城市生态环境的高质量建设和区域可持续发展。
【总页数】4页(P38-41)
【作者】杨惠麟;张存波;赵祺
【作者单位】成都理工大学地球科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】X3;TP79
【相关文献】
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数(RSEI)改进模型的祁连山国家级自然保护区生态环境质量评价5.基于RSEI模型的金沙江干热河谷区小镇生态环境质量评价
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基于GEE和RSEI的京津冀地区生态环境质量时序动态评估
基于GEE和RSEI的京津冀地区生态环境质量时序动态评估辛会超;郭玮;王贺封【期刊名称】《西北林学院学报》【年(卷),期】2024(39)2【摘要】探究京津冀地区生态环境质量时空变化特征及其驱动因素,为该地区可持续协调、高质量一体化发展提供依据。
基于MODIS数据,借助Google Earth Engine(GEE)平台构建遥感生态指数(RSEI)模型,辅以多种空间分析和统计方法对京津冀地区及其4大功能区生态环境质量进行评价和变化监测。
结果表明,1)京津冀地区RSEI均值由2001年的0.512增至2020年的0.575,增幅达12.30%,多年均值为0.499,总体处于中等水平。
2)生态环境质量整体呈现“西北优、东南差”的空间格局,35.87%的区域变好,以变好1个等级为主。
3)各功能区生态环境质量均得到了改善,其中南部功能拓展区、中部核心功能区的改善最为显著,改善区域占比分别为49.66%、45.79%。
4)各因子对生态环境质量的影响不同,自然因素中的降水以及人为因素中的人口和土地利用为主导因素。
总的来说,京津冀地区2001-2020年生态环境质量向好,但未来仍需加强人工干预,持续扩大生态优良区。
【总页数】9页(P106-114)【作者】辛会超;郭玮;王贺封【作者单位】河北工程大学矿业与测绘工程学院;河北省第二测绘院【正文语种】中文【中图分类】S771.8【相关文献】1.基于RSEI的三峡库区重庆段水土保持生态功能区生态环境质量动态监测2.基于RSEI的张掖市甘州区生态环境质量动态评估3.基于GEE平台和RSEI模型的淅川县生态空间格局演化与评估4.基于GEE和RSEI的长三角一体化示范区生态环境质量动态评估5.基于RSEI模型的开封市生态环境质量变化动态分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于RSEI指数的泾惠渠灌区生态环境质量变化评价
基于RSEI指数的泾惠渠灌区生态环境质量变化评价
赵晓涛;陶汪海
【期刊名称】《中国农村水利水电》
【年(卷),期】2023()1
【摘要】生态环境问题是现代灌区高质量发展的重要内容,为探究泾惠渠灌区生态环境质量变化情况,究利用遥感生态指数(RSEI),评价了泾惠渠灌区2000-2020年的生态质量。
结果表明,近20年泾惠渠灌区的RSEI值呈先降低后增大的特征;生态质量等级为优和良好的区域面积减少了30.19%,中等质量的区域面积增加了1.19倍,生态质量较差和差的区域上升了56.79%;灌区近20年生态退化区域占71.82%,无明显变化区域占15.61%,生态改善区域占12.56%;耕地RSEI值整体大于建设用地,耕地RSEI值下降了9.09%,建设用地RSEI值下降了9.26%。
泾惠渠灌区自2010年以后,生态质量有所恢复,但总体水平依然不高,需要进一步大力改善。
研究结果对泾惠渠灌区生态环境保护和农业可持续发展具有理论指导意义。
【总页数】7页(P24-30)
【作者】赵晓涛;陶汪海
【作者单位】陕西省泾惠渠灌溉管理中心;西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TV93;S19
【相关文献】
1.半干旱地区大型灌区水文生态系统质量综合评价——以陕西省泾惠渠灌区为例
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基于RSEI模型的滨海围垦区生态环境动态变化分析——以杭州湾南岸为例
基于RSEI 模型的滨海围垦区生态环境动态变化分析 以杭州湾南岸为例刘恺恺，冯秀丽*，张 驰（宁波大学地理科学与旅游文化学院，浙江·宁波 315211）摘 要：滨海围垦区是人类与自然相互作用的最前沿地带，围垦活动对滨海自然生态环境的改变是显著的。
本文基于Landsat 系列遥感影像，构建表征区域生态环境质量的遥感生态指数模型（RSEI 模型）对杭州湾南岸围垦区2000-2020年的生态环境质量进行动态监测。
结果表明：2000-2020年区域生态环境指数RSEI 从0.610下降至0.457，下降趋势明显，高质量面积占比从55%下降至11%，主导类型由高变低，高质量和低质量的分布重心在西北—东南方向上摆动；生态环境因子中绿度和湿度与RSEI 呈正相关，干度和热度呈负相关，区域生态环境剧烈变化主要由绿度和热度引起；早期围垦形成的耕地能有效提高区域的绿度，对生态环境的提升有一定的促进作用，后期农用地转变为建设用地则会使区域热度上升，最终导致生态环境的恶化。
关键词：滨海围垦区；生态环境；动态变化；遥感解译；RSEI 模型中图分类号：X821 文献标志码：A 文章编号：2095-1329(2022)02-0060-06*通信作者: 冯秀丽当今社会经济迅速发展，城市化进程加速推进。
东部沿海地区人地矛盾日益突出，围填海活动是缓解这些地区人地矛盾的重要方式之一。
滨海围垦区是人类与自然相互作用的最前沿地带，围垦活动对滨海自然生态环境的改变极为显著，这已成为生态学、海洋学、地理学等学科的研究热点之一。
已有研究也表明围垦活动会对区域的土壤性质、生物多样性、景观格局、生态安全和生态系统服务等方面产生显著影响[1-5]，围填海区域的生态环境变化一直以来都是学者关注的热点。
生态环境问题涉及生态学、环境科学、土地科学、地理学等众多学科，各学科侧重点不同，参考的标准也不一样。
现有的生态环境质量评价所用的方法主要有生态足迹[6]、生态系统服务价值[7]、遥感生态指数等研究方法。
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动中从自然生态环境中索取重要的物质来源袁同时也向自然生态环境排放各种污染物质袁给自然生
态环境带来了破坏遥 随着近年来科技进步袁卫星遥感技术日新月异袁给环境监测提供了很大帮助遥 遥
感技术具有快速和实时的优势袁能获取很大范围内的地表自然生态环境信息袁因此在自然生态环境
日常监测工作中被广泛应用袁是一种科学评估自然生态环境行之有效的现代化技术手段遥
渊Henan Environmental Monitoring Center, Henan Key Laboratory of Environmental Monitoring Technology, Zhengzhou 450003, China冤
Abstract院The natural ecological environment is an important basic condition for human survival and sustainable social development. In life and production activities, human beings obtain important material sources from the natural ecological environment, and meanwhile discharge various pollutants into the natural ecological environment, bringing damage to the natural ecological environment. With the progress of science and technology in recent years, satellite remote sensing technology changes with each passing day, providing great help to environmental monitoring. Remote sensing technology has the advantages of fast and real-time, and can obtain a large range of surface natural ecological environment information, so it is widely used in the daily monitoring of natural ecological environment, and it is an effective modern technical means for scientific evaluation of natural ecological environment.
关键词院RSEI 模型曰环境质量评价曰指标获取曰建模曰分析
中图分类号：X821
文献标志码：A
文章编号：渊甘冤LK000067渊2019冤01-52-55-04
Environmental Quality Assessment Based on RSEI Model
Kong Haiyan, Zhao Ying, Chen Ke, Zhang Lanzhen, Xingyu
收稿日期：2019-01-07 作者简介：孔海燕渊1969-冤袁女袁河南郑州人袁本科袁工程师袁研究方向为 地表水环境质量综合分析遥
生态环境为人类生存以及社会发展提供着重要的 物质来源袁但是随着人类发展和经济建设袁在科技 和城市建设方面取得了空前的发展袁 与此同时造 成资源大量消耗袁污染物排放量不断递增袁自然生 态遭到严重破坏袁 远远超出了生态环境的承受能 力袁给生态环境平衡带来巨大的威胁袁同时加剧了
1 RSEI 模型原理
RSEI 是英文 Remote Sensing Based Ecological
Index 的简写袁 中文意思是遥感生态指数袁RSEI 是
建立在遥感信息基础上袁 对区域内多项生态环境
指标进行集成分析袁 实现对区域内生态环境状态
进行实时监测和有效评估的模型遥 RSEI 模型在指
标的选择方面袁 选择对人们生活和生产活动影响
Key words院RSEI model; environmental quality assessment; index acquisition; modeling; analysis
自然生态环境是指生物体和非生物体通过物 质和能量在一定的地域范围中流动和循环袁 维持 该地域内生物体和非生物体处于合理范围遥 自然
第 32 卷 第 1 期 环境评价（52～55）
环 境研究 与监 测
2019 年 3 月
以 RSEI 模型 珂袁张兰真袁邢 昱
渊河南省环境监测中心袁河南省环境监测技术重点实验室袁河南 郑州 450003冤
摘 要：自然生态环境是人类赖以生存和社会持续发展重要的基础条件袁人类在生活和生产活
第1期
孔海燕等院 以 RSEI 模型为基础的环境质量评价
53
经济发展和人们对美好生态环境需求之间的矛 盾袁阻碍着人类自身的继续发展遥 随着近年来城市 化建设的快速推进袁 使得地表自然环境破坏程度 愈加严重袁同时城市化建设造成地表植被破坏袁因 此带来的热岛效应袁 城市在消耗能源的同时造成 大量废水废气的排放袁 给自然环境带来巨大的影 响袁城市生态环境面临着巨大的挑战袁给城市的生 态环境带来巨大威胁袁使得人类生存以及社会发展都 带来严重的阻碍遥 生态环境质量评估的研究内容是分 析人类活动和生态环境质量之间的联系袁内容上就 是对区域内的生态环境质量各项指标进行定性和 定量分析袁对生态环境质量的优劣做出客观评价袁 对生态环境发展趋势做出科学预测袁 自然生态环 境的保护首先要做到对区域生态环境资料进行及 时尧客观和准确搜集袁为生态环境保护和治理提供 重要的科学依据袁 生态环境资料的搜集是进行高 质量生态环境评估工作的前提条件遥
最大的环境因素进行分析袁通常选择干度尧湿度尧