白龙江流域生态环境质量动态监测与评价.pdf

第4 3卷第3期2 0 2 3年6月水土保持通报B u l l e t i no fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o nV o l.4 3,N o.3J u n.,2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 2-0 9-2 9 修回日期:2 0 2 2-1 1-1 6 资助项目:国家自然科学基金项目“房屋空置空间识别与空间分异机制研究”(4 2 0 7 1 2 1 6);甘肃省自然科学资助项目“基于多源数据的甘肃省潜在植被N P P与潜在生态承载力空间模拟及其空间分布研究”(2 1 J R 7 R A 1 4 5)第一作者:曹源(1 9 9 9),男(汉族),江苏省连云港市人,硕士研究生,研究方向为资源与环境遥感。E m a i l:8 2 4 0 4 4 3 9 9q q.c o m。通信作者:武江民(1 9 7 6),男(汉族),甘肃省白银市人,硕士,副教授,主要从事地图学与G I S应用。E m a i l:2 8 1 7 0 7 1 5 4q q.c o m。白龙江流域生态环境质量动态监测与评价曹 源,武江民(西北师范大学 地理与环境科学学院,甘肃 兰州7 3 0 0 7 0)摘 要:目的分析1 9 9 02 0 2 0年白龙江流域生态环境变化及驱动因素,为流域可持续发展提供科学依据和决策支持。方法逐年筛选植被生长季69月的L a n d s a tTM/O L I影像数据,计算绿度(N D V I)、湿度(WE T)、热度(L S T)、干度(N D S I)4个生态指标,采用主成分分析法(P C A)构建遥感生态指数(R S E I),对白龙江流域生态环境进行评价。结果1 9 9 02 0 2 0年白龙江流域R S E I均值从0.5 3 1上升至0.6 7 5,生态环境质量总体好转;生态环境质量改善区域主要位于舟曲武都段的白龙江两岸、宕昌县西北及岷江东岸,改善面积达83 9 3.9 7k m2,占总面积4 5.5 5%;各生态指标对于生态环境质量影响程度在1 9 9 0年干度湿度热度绿度;2 0 0 6年干度绿度湿度热度;2 0 2 0年绿度湿度干度热度。结论利用G E E平台实现R S E I模型扩展了在大范围尺度、长时间序列下对区域生态环境质量监测与评价,近年来白龙江流域生态环境质量整体呈改善态势,对于流域的保护治理工作仍需继续。关键词:G o o g l eE a r t hE n g i n e;遥感生态指数;生态环境;白龙江流域文献标识码:B 文章编号:1 0 0 0-2 8 8 X(2 0 2 3)0 3-0 1 0 5-0 8 中图分类号:X 8 2 1,X 8 7文献参数:曹源,武江民.白龙江流域生态环境质量动态监测与评价J.水土保持通报,2 0 2 3,4 3(3):1 0 5-1 1 2,1 2 2.D O I:1 0.1 3 9 6 1/j.c n k i.s t b c t b.2 0 2 3.0 3.0 1 4;C a oY u a n,WuJ i a n g m i n.D y n a m i c m o n i t o r i n ga n de v a l u a t i o no fe c o l o g i c a le n v i r o n m e n t a lq u a l i t yi n B a i l o n g R i v e rb a s i nJ.B u l l e t i no fS o i la n d W a t e rC o n s e r v a t i o n,2 0 2 3,4 3(3):1 0 5-1 1 2,1 2 2.D y n a m i cM o n i t o r i n ga n dE v a l u a t i o no fE c o l o g i c a lE n v i r o n m e n t a lQ u a l i t y i nB a i l o n gR i v e rB a s i nC a oY u a n,WuJ i a n g m i n(C o l l e g eo fG e o g r a p h ya n dE n v i r o n m e n tS c i e n c e s,N o r t h w e s tN o r m a lU n i v e r s i t y,L a n z h o u,G a n s u7 3 0 0 7 0,C h i n a)A b s t r a c t:O b j e c t i v eT h ed r i v i n g f a c t o r s o f e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t a l c h a n g e s i n t h eB a i l o n gR i v e rb a s i n f r o m1 9 9 0t o2 0 2 0w e r ed e t e r m i n e di no r d e rt op r o v i d eas c i e n t i f i cb a s i sa n dd e c i s i o ns u p p o r t f o rt h es u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n to ft h eB a i l o n g R i v e rb a s i n.M e t h o d sL a n d s a tTM/O L Ii m a g ed a t af r o m t h ev e g e t a t i o ng r o w i n gs e a s o n(J u n e t oS e p t e m b e r)w e r eo b t a i n e df r o mt h eG o o g l eE a r t hE n g i n e(G E E)p l a t f o r ma n ds c r e e n e dy e a rb yy e a r.F r o mt h e s ed a t a,t h e f o u re c o l o g i c a l i n d i c a t o r so fg r e e n n e s s(N D V I),h u m i d i t y(WE T),h e a t(L S T),a n dd r y n e s s(N D S I)w e r e c a l c u l a t e d.P r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s(P C A)w a su s e d t oc o n s t r u c t t h er e m o t es e n s i n g e c o l o g i c a l i n d e x(R S E I),a n d t h e e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t o f t h eB a i l o n gR i v e rb a s i nw a s e v a l u a t e d.R e s u l t sF r o m1 9 9 0 t o2 0 2 0,t h em e a nR S E I v a l u e i n t h eB a i l o n gR i v e rb a s i n i n c r e a s e d f r o m0.5 3 1 t o0.6 7 5,i n d i c a t i n gt h a t t h ee c o l o g i c a la n de n v i r o n m e n t a lq u a l i t yh a dg e n e r a l l yi m p r o v e d.T h ea r e ao fe c o l o g i c a la n de n v i r o n m e n t a l q u a l i t yi m p r o v e m e n tw a sm a i n l yl o c a t e da l o n gt h et w ob a n k so ft h eB a i l o n gR i v e ri nt h eZ h o u q u-Wu d us e c t i o n,N o r t h w e s tT a n c h a n gC o u n t y,a n dt h ee a s tb a n ko f t h eM i n j i a n gR i v e r,w i t ha na r e ao f 83 9 3.9 7k m2,c o m p r i s i n g4 5.5 5%o f t h et o t a l a r e a.T h e i n f l u e n c ed e g r e eo fe a c he c o l o g i c a l i n d e xo nt h ee c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t a l q u a l i t yf o l l o w e dt h eo r d e ro fN D S I WE TL S TN D V I i n1 9 9 0;N D S I N D V I WE TL S Ti n2 0 0 6;N D V I WE TN D S I L S Ti n2 0 2 0.C o n c l u s i o nU s i n g t h eG E Ep l a t f o r mt o i m p l e m e n tt h eR S E Im o d e le x p a n d e dt h ea b i l i t yt om o n i t o ra n de v a l u a t et h er e g i o n a le c o l o g i c a le n v i r o n m e n t a lq u a l i t yo v e ra l a r g ea r e aa n df o ra l o n gt i m ep e r i o d.I nr e c e n ty e a r s,t h ee c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t a l q u a l i t yo f t h eB a i l o n gR i v e rb a s i nh a sg e n e r a l l y i m p r o v e d,b u tp r o t e c t i o na n dm a n a g e m e n to f t h eb a s i nw i l ln e e dt oc o n t i n u e.K e y w o r d s:G o o g l eE a r t hE n g i n e;r e m o t e s e n s i n ge c o l o g i c a l i n d e x;e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t;B a i l o n gR i v e rb a s i n 白龙江流域地处中国第一二级阶梯交界处,海拔落差大,地势自西北向东南倾伏,地形复杂,降水具有历时短、强度大的特点,是中国滑坡、泥石流等自然灾害四大高发区之一,为典型的生态环境脆弱区。2 0 1 0年舟曲县发生重大泥石流灾害,导致多人死亡和失踪;2 0 1 3年武都区公路总段西北侧坡体发生崩塌,崩塌方量约2 0 0m3;2 0 1 6年附近又发生滑坡,滑坡方量约4 0 0 m3。频发的自然灾害加剧了区域生态脆弱性,严重威胁着区域的可持续发展1。国家环境保护总局于2 0 0 6年发布了 生态环境状况评价技术规范(试行)2,生态环境状况指数(e c o l o g i c a l i n d e x,E I)首次被提出,该模型现已广泛用于评价区域生态环境质量3,但普遍存在模型构建受到人为因素的影响、指标提取困难、数据空间精度较低和数据更新慢等问题,对生态环境的监测和评价的精度有一定影响4-5。近年来,遥感技术已经成为区域监测的重要手段,其具有覆盖面积大、数据容易获取、光谱信息丰富等诸多优点6,在环境监测方面多应用于土地利用/覆被变化7-8、植被变化9-1 0、热岛监测等1 1-1 2研究。但这些研究通过提取单一指标来评价区域生态环境状况,对生态环境中的多因素综合作用难以解释。在评价区域生态环境状况上,徐涵秋1 3-1 4提出的遥感生态指数(r e m o t es e n s i n ge c o l o g i c a l i n d e x,R S E I),为生态环境质量研究提供了新的探索方向。该模型综合绿度、湿度、热度、干度4个指标,指标获取较为容易,各指标权重通过主成分分析法确定,消除了人为主观因素的影响,可实现快速、全面、客观的表征。农兰萍等1 5、魏雨涵等1 6分别将R S E I模型应用于昆明市和漓江流域的动态监测与评价,这些研究都是在小范围内、短时间序列进行的,但如果在大范围尺度、长时间序列下应用R S E I模型,将面临着一些问题,譬如:数据量庞大及由此带来的数据预处理、指数计算太繁杂的问题。为解 决 以 上 问 题,本 文 将R S E I模 型 部 署 在G o o g l eE a r t hE n g i n e(G E E)平台,G E E平台是全球尺度的遥感云计算平台,依托于G o o g l e云服务器的强大计算能力,解决了在大范围尺度下一些非常重要的社会、环境问题1 7-1 8。平台上集成了海量遥感影像数据,用户可以在线进行编程,实时预览、输出结果。相较于传统的需下载影像后再进行数据预处理等,工作效率大大提高。因此本文基于G E E平台实现R S E I模型,以 白 龙 江 流 域 作 为 研 究 区 域,利 用L a n d s a tTM/O L I影像数据,计算出1 9 9 02 0 2 0年R S E I指数,对白龙江流域生态环境质量进行动态监测与评价,在理论和技术层面上为流域实现可持续发展与改善生态环境质量具有重要的现实意义。1 研究区概况甘肃省白龙江流域(东经1 0 2 5 6 1 0 5 2 6,北纬3 2 3 6 3 4 2 3)位于青藏高原和四川盆地过渡区,属长江支流嘉陵江的支流,发源于川甘交界处的郎木寺,主要流经甘南州的迭部县和舟曲县,陇南市的宕昌县、武都区和文县等,全长约4 7 5k m,流域面积 达1.8 4 1 04k m2,呈西北东南向的狭长梭形。全域海拔5 8 1 45 2 1m,以河谷、山地及黄土地貌为主。属山地气候,年均气温7,年均降水量4 0 08 5 0mm,温度和降水由东南向西北逐渐减少,汛期多降雨且多为暴雨1 9,是滑坡、泥石流等地质灾害发生最频繁的地区。2 数据来源及研究方法2.1 数据来源遥感数据来源于在G o o g l eE a r t hE n g i n e遥感云平台(h t t p s:e a r t h e n g i n e.g o o g l e.c o m/)上集成的L a n d s a t卫星影像数据,空间分辨率为3 0m,时间分辨率为1 6d,影像为均已经完成辐射校正和大气校正的地表反射率产品。在G E E平台上使用J a v a S c r i p t语言进行在线编程,逐年筛选1 9 9 02 0 2 0年植被生长最为茂盛的69月,少云的L a n d s a tTM/O L I影像,共计1 0 7景。因研究区域较大且数据时间分辨率较低,部分年份存在云量过多导致的影像质量较差无法使用的情况,故使用目标年份前后一年同时间段影像进行填补。2.2 研究方法2.2.1 数据处理 在G E E平台上,对输入的满足空间和时间范围的影像数据集,使用官方L a n d s a t云掩膜算法去除有云像元。为使得地面的湿度状况能够以湿度指标进行真实表征,防止主成分分析的结果被大片水域所影响,因此使用改进归一化插值水体指数(MN DW I)对水体信息进行掩膜处理2 0。2.2.2 指标计算(1)绿度指标。区域生态质量的优劣,较大程度由植被的好坏反映。绿度指标采用归一化植被指数601 水土保持通报 第4 3卷(N D V I)2 1,它能够反映植被密度分布、植物生长及植被覆盖度状况。N D V I=(N I R-R)(N I R+R)(1)式中:N I R,R分别为近红外、红波段反射率。(2)湿度指标。湿度指标使用的缨帽变换中的湿度分量进行替代,它能够对土壤湿度及植被状况予以表征,因而被广泛应用到生态环境质量评价中2 2。对于不同的传感器,计算中所涉及的参数会有所差异2 3,L a n d s a tTM/O L I影像数据的公式分别为:WE TTM=0.0 3 15B+0.2 0 21G+0.3 1 02R+0.1 5 94N I R-0.6 8 06S W I R 1-0.6 1 09S W I R 2(2)WE TO L I=0.1 5 11B+0.1 9 72G+0.3 2 83R+0.3 4 07N I R-0.7 1 17S W I R 1-0.4 5 59SW I R 2(3)式中:B,G,R,N I R,S W I R 1,SW I R 2分别为蓝、绿、红、近红外、短波红外1,短波红外2波段反射率。(3)热度指标。通过对影像热红外波段进行计算的方式实现对地表温度的遥感反演。在地表温度反演过程中,运用L a n d s a t用户手册模型和修订参数实现2 4-2 5,其表达式为:L S T=Tb/1+(Tb)/-2 7 3.1 5(4)Tb=K2/(K1/L6+1)(5)L6=g a i n D N+b i a s(6)式中:为发射率,通过设置N D V I阈值获取;为影像热红外波段中心波长,L a n d s a t5/8数据分别取1 1.5m,1 0.9m,=1.4 3 81 0-2m k,Tb为亮度式;式中:K1,K2为影像源数据参数;L6为TM/T I R S传感器热红外波段辐射值;式中:g a i n,b i a s分别为波段的增益值和偏置值;D N为数据像元的灰度值。干度指标。地面土壤干化是大多由于建筑用地增加及缺少植被的裸土所导致的,会对生态环境产生一定的影响。故采用建筑指数(I B I)2 6和裸土指数(S I)2 7以两者均值来计算得出代表土壤干化程度的干度指标(N D S I)2 8,其表达式分别为:I B I=2SW I R 1/(S W I R 1+N I R)-N I R/(N I R+R)+G/(G+S W I R 1)2SW I R 1/(S W I R 1+N I R)+N I R/(N I R+R)+G/(G+S W I R 1)(7)S I=(SW I R 1+R)-(B+N I R)/(S W I R 1+R)+(B+N I R)(8)N D S I=(I B I+S I)/2(9)2.2.3 指数构建 计算出绿度、湿度、热度、干度4个指标后,因以上指标之间不具有统一的量纲,故在对指标开展主成分分析前,需要先进行正向归一化(MM S)处理,实现向0,1 区间的映射,表达式为:MM S=(I-Im i n)/(Im a x-Im i n)(1 0)式中:I为某指标具体数值;Im a x为某指标最大值;Im i n为某指标最小值。对各指标进行正向归一化处理,再合并各指标图层,然后利用主成分分析脚本来计算未归一化的初始R S E I0,其表达式为:R S E I0=P C1f(N D V I,WE T,L S T,N D S I)(1 1)式中:P C1为 第 一 主 成 分;f为 正 向 归 一 化 处 理过程。对初始R S E I0进 行 正 向 归 一 化 处 理 后 得 到R S E I值,R S E I值的范围在01之间,值越小表明生态环境越差,值越大表明生态环境质量越好。为了直观反映研究区生态环境质量变化,将R S E I值以0.2相等间隔,划分为差、较差、一般、良、优5个生态环境质量等级。本文使用地理探测器对各指标进行因子探测研究,以期寻得引起生态环境质量变化的因素2 9。具体操作步骤包括:选取1 9 9 0,2 0 0 6,2 0 2 0年三期数据,以R S E I为因变量Y,以N D V I,WE T,L S T,N D S I为自变量X,通过自然断裂法重分类为5类,在流域范围内构建1k m1k m的渔网均匀生成1 84 7 6个点,将X,Y与采样点进行匹配进行因子探测分析。结果中各指标可能对于R S E I具有不同的影响力和解释力。其中,影响力值q表示指标对R S E I的影响力大小,越大则该指标对R S E I的影响力越大;因子解释力值p则表示指标对R S E I的解释力大小,越小则该指标对R S E I的解释力越高。3 结果与分析3.1 遥感生态指数主成分分析选取白龙江流域1 9 9 0,2 0 0 0,2 0 1 0及2 0 2 0年4期遥感生态指数结果进行主成分分析(表1)。由表1可知,对于4个指标的P C1特征分量,N D V I,WE T的特征分量各期均为正值,说明其在改善流域生态环境质量过程中起到积极作用,L S T,N D S I的特征分量各期均为负值,说明其对流域的生态环境质量起到负面作用。各期P C1特征值分别为0.2 4 7,0.2 7 3,0.2 6 9,0.1 2 5,均处于一个较高水平,表明在P C1中,已经对N D V I,WE T,L S T,N D S I这4个指标的特征信息进行整合,能够集中指标的大部分信息;各期的P C1特征值贡献率分别为7 6.0 2%,8 1.0 2%,8 2.3 3%,701第3期 曹源等:白龙江流域生态环境质量动态监测与评价7 5.8 5%,对于各期的R S E I的特征值贡献率均超过7 5%,进而说明以P C1的指标信息反映白龙江流域的生态环境质量是合理的。表1 各指标P C1特征分量分析结果T a b l e1 P C1c h a r a c t e r i s t i cc o m p o n e n t a n a l y s i sr e s u l t so f e a c h i n d i c a t o r年份指标P C1特征值贡献率%N D V I0.4 8 01 9 9 0WE T0.4 9 60.2 4 77 6.0 2L S T-0.4 7 1N D S I-0.5 5 0N D V I0.5 2 52 0 0 0WE T0.4 8 20.2 7 38 1.0 2L S T-0.4 3 0N D S I-0.5 5 5N D V I0.5 2 42 0 1 0WE T0.4 7 30.2 6 98 2.3 3L S T-0.4 4 4N D S I-0.5 5 2N D V I0.5 1 62 0 2 0WE T0.5 2 70.1 2 57 5.8 5L S T-0.3 3 5N D S I-0.5 8 73.2 生态环境质量变化分析3.2.1 均 值 变 化 利 用G E E可 统 计 出1 9 9 02 0 2 0年逐年遥感生态指数均值变化情况(图1),由图1可知,1 9 9 02 0 2 0年白龙江流域R S E I均值上升了0.1 4 4,增长速率为4.8 01 0-3/a,流域的生态环境总体上有所改善。1 9 9 02 0 2 0年白龙江流域的R S E I均值为0.5 9 7,最小值出现在1 9 9 0年,为0.5 3 1,最大值出现在2 0 2 0年,为0.6 7 5。1 9 9 02 0 2 0年白龙江流域R S E I总 体 呈 现 出“上 升下 降上 升”的 趋势(p0.0 1),其中1 9 9 01 9 9 6年R S E I表现为增长(p0.0 1),原因可能是国家持续推进流域防护林体系建设等生态保护工程,在一定程度上增加了流域的植被覆盖率,提高了流域生态环境质量。1 9 9 62 0 0 6年R S E I表现为下降(p0.0 5),原因可能是多次出现干旱气候,降水偏少导致流域生态环境退化。2 0 0 62 0 2 0年R S E I呈快速增长趋势(p湿度热度绿度;在2 0 0 6年,干度绿度湿度热度;在2 0 2 0年,绿度湿度干度热度。参考文献1 王高峰,杨强,陈宗良,等.白龙江流域甘家沟泥石流风险评估研究J.泥沙研究,2 0 2 0,4 5(4):6 6-7 3.2 国家环保局.生态环境状况评价技术规范(试行):H J/T 1 9 2-2 0 0 6S.北京:中国标准出版社,2 0 0 6.3 岳昂,张赞.基于E I值的生态状况变化分析研究J.绿色科技,2 0 1 8(1 4):1 8 2.4 L e v e a uL M,I s l aFI.P r e d i c t i n gb i r ds p e c i e sp r e s e n c e i nu r b a na r e a sw i t hN D V I:A na s s e s s m e n tw i t h i na n db e-t w e e nc i t i e sJ.U r b a nF o r e s t r y&U r b a n G r e e n i n g,2 0 2 1,6 3:1 2 7 1 9 9.5 G u oB e i b e i,F a n gY e l i n,J i nX i a o b i n,e ta l.M o n i t o r i n gt h ee f f e c t so fl a n dc o n s o l i d a t i o no nt h ee c o l o g i c a le n v i-r o n m e n t a l q u a l i t yb a s e do nr e m o t e s e n s i n g:Ac a s e s t u d yo fC h a o h u L a k eb a s i n,C h i n aJ.L a n d U s eP o l i c y,2 0 2 0,9 5:1 0 4 5 6 9.6 高吉喜,赵少华,侯鹏.中国生态环境遥感四十年J.地球信息科学学报,2 0 2 0,2 2(4):7 0 5-7 1 9.7 王甜,闫金凤,乔海燕.马来西亚吉隆坡市土地利用变化特征分 析 与 预 测 J.水 土 保 持 通 报,2 0 2 0,4 0(5):2 6 8-2 7 5.8 刘硕,李小光,宋建伟,等.长山沟露天矿集中区土地利用时空变化的遥感监测与分析J.水土保持通报,2 0 2 1,4 1(4):1 2 1-1 2 7.9 陈桃,包安明,何大明.基于MO D I SN D V I的攀枝花市植被覆盖变化及其驱动力J.长江流域资源与环境,2 0 1 8,2 7(8):1 8 4 7-1 8 5 7.1 0 熊巧利,何云玲,李同艳,等.西南地区生长季植被覆盖时空变化特征及其对气候与地形因子的响应J.水土保持研究,2 0 1 9,2 6(6):2 5 9-2 6 6.1 1 S a g r i sV,S e p p M.L a n d s a t-8T I R Sd a t af o ra s s e s s i n gu r b a nh e a t i s l a n de f f e c t a n d i t s i m p a c t o nh u m a nh e a l t hJ.I E E E G e o s c i e n c ea n d R e m o t eS e n s i n g L e t t e r s,2 0 1 7,1 4(1 2):2 3 8 5-2 3 8 9.1 2S i n g hP,K i k o nN,V e r m aP.I m p a c t o f l a n du s e c h a n g ea n du r b a n i z a t i o no nu r b a nh e a t i s l a n d i nL u c k n o wC i t y,C e n t r a l I n d i a.Ar e m o t es e n s i n gb a s e de s t i m a t eJ.S u s t a i n a b l eC i t i e sa n dS o c i e t y,2 0 1 7,3 2:1 0 0-1 1 4.1 3 徐涵秋.城市遥感生态指数的创建及其应用J.生态学报,2 0 1 3,3 3(2 4):7 8 5 3-7 8 6 2.1 4 徐涵秋.区域生态环境变化的遥感评价指数J.中国环境科学,2 0 1 3,3 3(5):8 8 9-8 9 7.1 5 农兰萍,王金亮.基于R S E I模型的昆明市生态环境质量动态监测J.生态学杂志,2 0 2 0,3 9(6):2 0 4 2-2 0 5 0.1 6 魏雨涵,钱建平,范伟伟,等.基于R S E I的漓江流域生态环境质量动态监测J.中国水土保持科学(中英文),2 0 2 1,1 9(1):1 2 2-1 3 1.1 7 杨泽康,田佳,李万源,等.黄河流域生态环境质量时空格局与 演 变 趋 势 J.生 态 学 报,2 0 2 1,4 1(1 9):7 6 2 7-7 6 3 6.1 8 张华,宋金岳,李明,等.基于G E E的祁连山国家公园生态环境质量评价及成因分析J.生态学杂志,2 0 2 1,4 0(6):1 8 8 3-1 8 9 4.1 9 周 侃.白 龙 江 J.甘 肃 水 利 水 电 技 术,2 0 1 4,5 0(4):6 0-6 5.2 0 徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数(MN DW I)提取水体信息的研究J.遥感学报,2 0 0 5,9(5):5 8 9-5 9 5.2 1 G o w a r dSN,X u eY o n g k a n g,C z a j k o w s k iKP.E v a l u a-t i n g l a n ds u r f a c em o i s t u r e c o n d i t i o n s f r o mt h e r e m o t e l ys e n s e d t e m p e r a t u r e/v e g e t a t i o n i n d e x m e a s u r e m e n t sJ.R e m o t eS e n s i n go fE n v i r o n m e n t,2 0 0 2,7 9(2/3):2 2 5-2 4 2.2 2 梁治华.基于时空融合算法的缨帽变换分量时序数据集构建方法研究D.甘肃 兰州:兰州大学,2 0 1 5.2 3 C r i s tEP.A TM T a s s e l e dC a pe q u i v a l e n t t r a n s f o r m a-t i o nf o rr e f l e c t a n c ef a c t o rd a t aJ.R e m o t eS e n s i n go fE n v i r o n m e n t,1 9 8 5,1 7(3):3 0 1-3 0 6.2 4 N i c h o l J.R e m o t es e n s i n go fu r b a nh e a t i s l a n d sb yd a ya n d n i g h tJ.P h o t o g r a mm e t r i c E n g i n e e r i n g&R e m o t eS e n s i n g,2 0 0 5,7 1(5):6 1 3-6 2 1.(下转第1 2 2页)211 水土保持通报 第4 3卷r i n ga n de v a l u a t i o no f t h e e f f e c t so f g r a i n f o r g r e e np r o-j e c t i n t h eu p p e r a n dm i d d l e r e a c h e so fC h i n asY a n g t z eR i v e rJ.T h eJ o u r n a lo fA p p l i e dE c o l o g y,2 0 1 8,2 9(8):2 4 6 3-2 4 6 9.1 3 刘祖英,王兵,赵雨森,等.长江中上游地区退耕还林成效监测与评价J.应用生态学报,2 0 1 8,2 9(8):2 4 6 3-2 4 6 9.1 4 汪芳甜,安萍莉,蔡璐佳,等.基于R S与G I S的内蒙古武川县 退 耕 还 林 生 态 成 效 监 测 J.农 业 工 程 学 报,2 0 1 5,3 1(1 1):2 6 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s,1 9 7 3,S MC-3(6):6 1 0-6 2 1.2 2 D e n gC h e n g b i n,WuC h a n g s h a n.B C I:A b i o p h y s i c a lc o m p o s i t i