基于遙感生態(tài)指數(shù)的阜新市生態(tài)環(huán)境變化分析

曹 辰，楊國(guó)林,2,3*，鎖旭宏，劉 濤,2,3，安旭偉，胡 棟,3

(1.蘭州交通大學(xué) 測(cè)繪與地理信息學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；2.地理國(guó)情監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用國(guó)家地方聯(lián)合工程研究中心，甘肅 蘭州 730070；3.甘肅省地理國(guó)情監(jiān)測(cè)工程實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730070；4.中交一航局第二工程有限公司，山東 青島 266071)

氣候的不規(guī)律變化對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響日益加重，而生態(tài)環(huán)境的不斷變化導(dǎo)致各地區(qū)社會(huì)與經(jīng)濟(jì)的不協(xié)調(diào)發(fā)展加劇[1]。我國(guó)對(duì)不同的環(huán)境問題選取了不同的監(jiān)測(cè)方法，對(duì)生態(tài)環(huán)境變化進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，由于遙感技術(shù)的快速性、實(shí)時(shí)性所以大多數(shù)都是采用遙感技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)評(píng)價(jià)。由于生態(tài)環(huán)境的變化并不只是由單一的環(huán)境因素導(dǎo)致，大多環(huán)境問題都是由多種環(huán)境因素共同影響所造成的。因此在對(duì)生態(tài)環(huán)境問題進(jìn)行分析研究時(shí)，不能只考慮單一的生態(tài)環(huán)境因素，需要對(duì)多個(gè)環(huán)境因素進(jìn)行綜合性分析，并進(jìn)行總體性研究。徐涵秋[2]提出的新型遙感態(tài)指數(shù)(remote sensing based ecological index，RSEI)是集合了多種遙感信息所集合而成的遙感綜合生態(tài)指數(shù)，利用植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)、地表溫度(land surface temperature，LST)、濕度(Wet)、干度(normalized difference built-up and soil index，NDBSI)指標(biāo)4個(gè)因素生成生態(tài)指數(shù)對(duì)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行綜合性分析，近年來，在生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方向該方法被廣泛地應(yīng)用。劉智才等[3]通過對(duì)遙感生態(tài)指數(shù)的反演，發(fā)現(xiàn)植被和水體的破壞是城市生態(tài)質(zhì)量下降的主因。宋慧敏等[4]對(duì)渭南市的生態(tài)指數(shù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)從1995-2015年生態(tài)環(huán)境有所好轉(zhuǎn)。楊江燕等[5]通過對(duì)1995-2015年雄安新區(qū)生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)雄安新區(qū)由于水體污染和植被遭到破壞，導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)惡化的趨勢(shì)。楊永健等[6]通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法討論遙感生態(tài)指數(shù)聚集狀態(tài)，得到植被指數(shù)和城市建筑裸土指數(shù)對(duì)遂寧市船山區(qū)生態(tài)環(huán)境影響最大。朱泓等[7]通過對(duì)1988-2018年滇中湖泊流域生態(tài)環(huán)境進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)滇中湖泊各個(gè)流域生態(tài)環(huán)境整體向好發(fā)展。

遙感生態(tài)指數(shù)對(duì)生態(tài)環(huán)境的評(píng)價(jià)是將多種生態(tài)環(huán)境因素的單一作用與多因素間的協(xié)同作用，進(jìn)行綜合性分析。將植被指數(shù)、地表溫度、濕度、干度指標(biāo)4個(gè)因素相結(jié)合，用于研究區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量概況評(píng)定、時(shí)空變化、建模與分析。因此，本研究對(duì)Landsat影像進(jìn)行主成分分析與歸一化處理，并進(jìn)行各環(huán)境因素的耦合，對(duì)阜新市的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行綜合性和系統(tǒng)性的評(píng)價(jià)，通過對(duì)2007-2019年間變化趨勢(shì)與特征的分析，可以得出對(duì)生態(tài)環(huán)境治理和區(qū)域建設(shè)提供一定的理論依據(jù)。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

阜新市是遼寧省西北部地區(qū)的中心城市，位于內(nèi)蒙古高原和東北遼河平原的中間過渡帶，與科爾沁沙地南緣相接壤，全區(qū)呈現(xiàn)長(zhǎng)矩形，中軸斜交于42°10′N，122°00′E的交點(diǎn)上。東西長(zhǎng)170 km，南北寬84 km，總面積10 445 km2。阜新市屬于中溫帶半干旱半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候區(qū)[8]，區(qū)域內(nèi)降水時(shí)空分布不均衡，年降水量平均不足500 mm，水資源狀況較差。研究區(qū)域林草地面積小，植被覆蓋率較低，屬于生態(tài)環(huán)境敏感脆弱區(qū)。阜新市行政區(qū)域如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究以阜新市為研究區(qū)域，數(shù)據(jù)主要來源于2007年9月4日、2013年5月23日和2019年10月15日3景Landsat影像。為了確保所選遙感影像的精度，盡量選取同一季節(jié)且云層含量較少的影像，詳細(xì)信息見表1。將遼寧省阜新市的行政區(qū)域規(guī)劃矢量文件作為底圖。

表1 遙感影像數(shù)據(jù)

影像為了避免大氣、地形和光照等因素對(duì)不同年份數(shù)據(jù)精度的影響，減少外在因素導(dǎo)致的差異，在ENVI5.3下根據(jù)Landsat系列衛(wèi)星用戶手冊(cè)和大氣校正模型分別進(jìn)行輻射標(biāo)定和大氣校正，并根據(jù)阜新市的行政區(qū)域規(guī)劃矢量文件進(jìn)行不規(guī)則裁剪(圖2)。

2 指數(shù)選擇及遙感生態(tài)指數(shù)

在對(duì)生態(tài)環(huán)境的分析中，其中濕度、綠度、干度和熱度4個(gè)指標(biāo)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響最大。根據(jù)這4個(gè)對(duì)生態(tài)環(huán)境影響最大的指標(biāo)，對(duì)環(huán)境進(jìn)行系統(tǒng)性評(píng)價(jià)，通過主成分分析并進(jìn)行歸一化處理，生成遙感生態(tài)指數(shù)，對(duì)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行整體性評(píng)價(jià)。由4個(gè)指標(biāo)生成的遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI，公式中用RSEI表示)公式如下：

RSEI=f(Wet,NDVI,NDBSI,LST)

(1)

式中：Wet為溫度；NDVI為植被指數(shù)；NDBSI為干度；LST為地表濕度。

2.1 指標(biāo)構(gòu)建

2.1.1 濕度指標(biāo) 纓帽變換是一種有效的數(shù)據(jù)壓縮和去冗余技術(shù)，常被應(yīng)用于生態(tài)監(jiān)測(cè)中[9-11]。由于濕度分量與植被和土壤的濕度緊密相關(guān)，因此本研究的濕度指標(biāo)以濕度分量Wet來代表，其表達(dá)式為[12]：

Wet7=0.262 6ρB+0.214 1ρG+0.092 6ρR+0.065 6ρNIR-0.762 9ρSWIR1-0.538 8ρSWIR2

(2)

Wet8=0.151 1ρB+0.197 3ρG+0.328 3ρR+0.340 7ρNIR-0.711 7ρSWIR1-0.455 9ρSWIR2

(3)

式中：ρB、ρG、ρR、ρNIR、ρSWIR1、ρSWIR2分別代表經(jīng)輻射定標(biāo)后傳感器 ETM+第1、2、3、4、5、7波段及OLI第2、3、4、5、6、7波段的反射率；Wet7和Wet8代表Landsat7和Landsat8的濕度分量。

2.1.2 綠度指標(biāo) 歸一化的植被指數(shù)(NDVI)是被應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)，不僅能反映出植物冠層的背景影響并且與植被覆蓋有關(guān)。因其能夠較好地反應(yīng)植被生長(zhǎng)情況，故選用其作為綠度指標(biāo)，其表達(dá)式為：

NDVI=(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)

(4)

2.1.3 干度指標(biāo) 代表干度指標(biāo)的建筑指數(shù)選擇的是(index-based built-up index，IBI)建筑指數(shù)[13-14]，但在環(huán)境中裸土同樣會(huì)造成地表的“干化”，因此干度指標(biāo)(NDBSI)可由二者合成，即由建筑指數(shù)(IBI)和土壤指數(shù)(soil index，SI)[15]合成，所以其表達(dá)式為：

SI=[(ρSWIR1+ρR)-(ρNIR+ρB)]/[(ρSWIR1+ρR)+(ρNIR+ρB)]

(5)

IBI=(2ρSWIR1/(ρSWIR1+ρNIR)-(ρNIR/(ρNIR+ρR)+ρG/(ρG+ρSWIR1)))/(2ρSWIR1/(ρSWIR1+ρNIR)+(ρNIR/(ρNIR+ρR)+ρG/(ρG+ρSWIR1)))

(6)

NDBSI=(SI+IBI)/2

(7)

2.1.4 熱度指標(biāo) 代表熱度指標(biāo)的地表溫度可采用Landsat用戶手冊(cè)的模型，以及Chander等最新修訂的定標(biāo)參數(shù)[15]進(jìn)行計(jì)算：

L=gain×DN+bias

(8)

T=K2/ln(K1/L+1)

(9)

式中：L為TM熱紅外波段在傳感器處的輻射值；gain、bias和DN分別代表熱紅外波段的增益值、熱紅外波段的偏置值與像元的灰度值；K1和K2為定標(biāo)參數(shù)；T為傳感器處溫度值。

經(jīng)過式(9)得出的溫度T可通過地表比輻射率轉(zhuǎn)換為地表溫度。因此熱度公式為：

LST=T/(1+(λT/ρ)lnε)

(10)

式中：LST代表熱度指數(shù)；λ為熱紅外波段中心波長(zhǎng)；ρ=1.438×10-2m·k；ε為地表輻射率。

2.2 遙感生態(tài)指數(shù)模型構(gòu)建

生態(tài)指數(shù)應(yīng)以單一指數(shù)形式出現(xiàn)[17]，可以通過對(duì)指數(shù)的分析得到各指數(shù)對(duì)環(huán)境的綜合影響[18-21]。本研究的4個(gè)不同指數(shù)由于量綱的不一致，如果直接進(jìn)行主成分分析(principal components analysis，PCA)會(huì)導(dǎo)致系數(shù)間的權(quán)重失衡，因此在進(jìn)行主成分分析之前應(yīng)對(duì)4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，將其量綱統(tǒng)一到0～1，使其在相同的量綱下進(jìn)行主成分分析[22]。常用的歸一化公式：

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

(11)

式中：NIi為歸一化后的某一指標(biāo)值；Ii為該指標(biāo)在像元i的值；Imax為該指標(biāo)的最大值；Imin為該指標(biāo)的最小值。4個(gè)指標(biāo)經(jīng)過歸一化之后；對(duì)PC1進(jìn)一步計(jì)算生成遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)，可進(jìn)一步用1減去PC1，獲得初始生態(tài)指數(shù)RSEI0(公式中用RSEI0表示)。

RSEI0=1-f(Wet,NDVI,NDBSI,LST)

(12)

為了便于指標(biāo)的量綱統(tǒng)一和相互比較，可同樣對(duì)RSEI0進(jìn)行歸一化：

RSEI=(RSEI0-RSEI0→min)/(RSEI0→max-RSEI0→min)

(13)

所得RSEI即為所建立的遙感生態(tài)指數(shù)，其值越大表示生態(tài)環(huán)境越好，反之則生態(tài)環(huán)境越差。

3 結(jié)果與分析

3.1 阜新生態(tài)環(huán)境質(zhì)量概況

選取2007、2013年和2019年的各項(xiàng)生態(tài)指數(shù)特征值的貢獻(xiàn)率進(jìn)行研究。通過表2可以看出，由于濕度指數(shù)Wet與綠度指數(shù)NDVI均為正值，可以得出遙感生態(tài)指數(shù)RSEI與濕度和綠度成正相關(guān)，干度指數(shù)NDBSI與熱度指數(shù)LST均為負(fù)值，所以與遙感生態(tài)指數(shù)RSEI呈負(fù)相關(guān)。2007、2013年和2019年P(guān)C1的特征貢獻(xiàn)率均超過83%，說明PC1能集成4個(gè)指數(shù)的信息對(duì)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。由表2可以看出，Wet的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)小于NDVI、NDBSI和LST的貢獻(xiàn)率，說明Wet對(duì)生態(tài)指數(shù)造成的直接影響較小。

表2 指標(biāo)主成分分析

由表3可以看出，在4個(gè)指標(biāo)分量中NDBSI的平均值最大為0.715，由此可知NDBSI對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響較大。因?yàn)榻┠觌S著城市化進(jìn)程的加速發(fā)展，城市建筑對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響日益加重。NDVI呈波動(dòng)性變化，表明隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn)植被受到了破壞，但是隨著對(duì)生態(tài)環(huán)境的日益重視，植被環(huán)境也在逐漸恢復(fù)。通過各個(gè)指數(shù)的平均值可以發(fā)現(xiàn)，RSEI與生態(tài)環(huán)境的相關(guān)性比單一指標(biāo)影響最高的NDBSI指數(shù)還要高13.1%，RSEI與生態(tài)環(huán)境的相關(guān)性逐年增強(qiáng)，從2007年的0.828一直增長(zhǎng)到2019年的0.865，增長(zhǎng)了3.7%。顯然新建的生態(tài)指數(shù)除了集成了4個(gè)指數(shù)的信息外，還比其他4個(gè)指數(shù)更具有代表性，所以RSEI能更準(zhǔn)確地反映出生態(tài)信息的變化。

表3 各指標(biāo)和RSEI指數(shù)的相關(guān)性統(tǒng)計(jì)

為了更準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)RSEI指數(shù)，對(duì)阜新的RSEI進(jìn)行等級(jí)的劃分，將RSEI以0.2為間隔進(jìn)行劃分，分別代表差(0～0.2)、較差(0.2～0.4)、中等(0.4～0.6)、良(0.6～0.8)、優(yōu)(0.8～1)共分5個(gè)等級(jí)，如圖3所示。阜新市地區(qū)的RSEI指數(shù)2007年平均為0.671，2013年平均為0.597，2019年平均為0.687。由圖3可知，阜新市各區(qū)域的RSEI等級(jí)情況，由2007-2019年的圖像可知阜新市的環(huán)境較差地區(qū)主要集中在東北部和西南部。其主要原因是阜新市的東北部與科爾沁沙地的南緣相接壤，雖然隨著近年來沙地治理環(huán)境有所好轉(zhuǎn)，但是東北部地區(qū)仍受到很大程度上的侵蝕，所以相對(duì)環(huán)境質(zhì)量較差。由圖3可知，阜新市的RSEI大部分為評(píng)價(jià)中等地區(qū)。

由表4可知，從2007年開始阜新市生態(tài)環(huán)境中等及以上地區(qū)占比超過80%，其中中等地區(qū)占比最大。阜新市評(píng)價(jià)為差的地區(qū)逐年增長(zhǎng)，證明對(duì)環(huán)境差地區(qū)的生態(tài)治理仍有不足。對(duì)于評(píng)價(jià)為良好和優(yōu)秀的地區(qū)呈波動(dòng)性趨勢(shì)，但是整體趨勢(shì)明顯變好，從2007年到2019年生態(tài)評(píng)價(jià)為良好的地區(qū)面積增加658.66 km2,占總面積的6.33%。由表4可以看出，阜新市的生態(tài)環(huán)境雖然呈波動(dòng)性變化，但是整體環(huán)境向好的方向發(fā)展。

表4 阜新市不同時(shí)期RSEI等級(jí)面積及平均值

3.2 阜新市生態(tài)環(huán)境的時(shí)空變化

為獲得阜新市2007-2019年的生態(tài)環(huán)境變化情況，對(duì)阜新市3個(gè)時(shí)段RSEI指數(shù)進(jìn)行差值計(jì)算，根據(jù)差值結(jié)果判斷阜新市生態(tài)環(huán)境的變化。如圖4所示，紅色代表生態(tài)環(huán)境惡化地區(qū)，表示為變差，黃色代表生態(tài)環(huán)境未發(fā)生明顯變化，表示為不變，綠色代表生態(tài)環(huán)境有變好的趨勢(shì)，表示為變好。從時(shí)間上來說，由2007-2013年的圖像可知大部分地區(qū)生態(tài)環(huán)境未發(fā)生變化，但是阜新市的東北部，環(huán)境有惡化的趨勢(shì)。表明近些年由于水土流失、土地沙化和植被破壞等問題，導(dǎo)致環(huán)境遭到破壞，尤其是阜新市東北部地區(qū)。在2013-2019年的圖像可知，環(huán)境質(zhì)量在緩步提升，阜新市的中部和西南部有明顯的好轉(zhuǎn)。從整體來看，2007-2019年阜新市東北部環(huán)境整體發(fā)生好轉(zhuǎn)，表明近些年來對(duì)科爾沁沙地的治理有了明顯的效果，生態(tài)環(huán)境發(fā)生好轉(zhuǎn)。

由表5可以看出，2007-2019年環(huán)境不變所占的比例最大，都在50%以上；2007-2013年環(huán)境有明顯的惡化趨勢(shì)，環(huán)境惡化地區(qū)面積為3 193.56 km2,占總面積的30.7%。隨著社會(huì)的發(fā)展，對(duì)環(huán)境保護(hù)意識(shí)的增強(qiáng)，明顯看出從2013-2019年的生態(tài)環(huán)境有變好的趨勢(shì)，變好的地區(qū)面積為2 418.86 km2。從整體性來看2007-2019年生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)變好的趨勢(shì)，由于對(duì)土地沙化的治理和退耕還林還草的政策，使得整體生態(tài)環(huán)境向好發(fā)展，整體變好面積為3 541.29 km2,占總面積的34.04%，比例明顯上升。

表5 2007-2019年阜新市生態(tài)環(huán)境變化情況

3.3 阜新市RSEI的建模與分析

將4 000個(gè)采樣點(diǎn)隨機(jī)分在阜新市，通過各個(gè)采樣點(diǎn)獲得阜新市3個(gè)年份指標(biāo)參數(shù)與RSEI的關(guān)系，并按照各個(gè)指數(shù)因子對(duì)其賦值分析。為確定回歸模型，將4個(gè)參數(shù)作為自變量，將RSEI作為因變量，通過回歸分析確定阜新市3個(gè)年份的回歸模型如下：

RSEI2007=0.576+0.241WET+0.286NDVI-0.171LST-0.531NDBSI(R2=0.947)

(14)

RSEI2013=0.467+0.259WET+0.377NDVI-0.249LST-0.432NDBSI(R2=0.936)

(15)

RSEI2019=0.507+0.211WET+0.387NDVI-0.148LST-0.422NDBSI(R2=0.969)

(16)

從各個(gè)年份的結(jié)果可以看出，4個(gè)生態(tài)因素均在回歸分析中保留，說明4個(gè)生態(tài)因素對(duì)環(huán)境質(zhì)量具有代表性，模型擬合優(yōu)度R2都在0.9以上，并在α=0.01水平上顯著。從各生態(tài)因子貢獻(xiàn)率來看，NDBSI的絕對(duì)值要顯著高于其他3生態(tài)指數(shù)，所以NDBSI影響最大，說明隨著城市化進(jìn)程的加速，處理好建設(shè)用地的增加對(duì)生態(tài)環(huán)境的抑制作用是提高RSEI的重要解決方案。由于NDVI與RSEI成正相關(guān)，所以要提高RSEI應(yīng)合理分配阜新地區(qū)的土地資源，抑制土地沙化，增加森林的覆蓋率，減少水土流失，保證可持續(xù)性發(fā)展。

3.4 阜新市RSEI變化分析

由于構(gòu)成RSEI的4個(gè)生態(tài)指標(biāo)分別是Wet、NDVI、NDBSI、LST，所以RSEI能比較好地反映阜新市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況。其中Wet和NDVI與RSEI成正相關(guān)，所以降雨量與地下水含量的多少直接影響著生態(tài)環(huán)境的質(zhì)量。從圖5、圖6可以看出，阜新的降水整體成下降趨勢(shì)，而年平均氣溫呈上升趨勢(shì)。

研究表明，由于降雨量的減少導(dǎo)致Wet指數(shù)的下降，進(jìn)一步影響植被的生長(zhǎng)。由于Wet和NDVI與RSEI指數(shù)成正相關(guān)，而且降水量與溫度會(huì)直接影響這2個(gè)生態(tài)因素，對(duì)環(huán)境造成影響。由圖5可知，在研究時(shí)段內(nèi)，阜新市的氣候條件以高溫、干燥、降雨量偏少為主，水分條件和溫度條件都是植被恢復(fù)的重要影響因子，在研究時(shí)段內(nèi)的降雨量的變化不適合植被的恢復(fù)。從圖5可以看出，隨著降雨量的減少，RSEI指數(shù)也隨之到達(dá)了最低點(diǎn)，證明降雨量的增加有助于植被的恢復(fù)，對(duì)RSEI指數(shù)成正相關(guān)。

由圖6可以看出，RSEI指數(shù)隨著溫度的變化而變化，隨著溫度的降低RSEI指數(shù)明顯呈下降趨勢(shì)，隨著氣溫的不斷上升RSEI指數(shù)也隨之上升。證明溫度和降雨對(duì)RSEI指數(shù)有較大的影響。

近年來阜新市的城市化進(jìn)程正迅速加快，以高鐵為主導(dǎo)的交通建設(shè)項(xiàng)目正在迅速開展,由于各類項(xiàng)目的建設(shè)占用林地、耕地、建設(shè)用地等,在快速發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)也使生態(tài)環(huán)境仍遭到一定程度上的破壞。阜新市東北部與科爾沁沙地接壤，土地受到風(fēng)沙的侵蝕，但是近些年來阜新市注重環(huán)境的保護(hù)，大力促進(jìn)沙地的治理，實(shí)行退耕還林還草的政策，使土地沙化得到了一定程度上的緩解。截至2019年末，阜新市林地覆蓋面積超過27%；草地覆蓋面面積超過8%，植被覆蓋量明顯上升，相比于2007年生態(tài)環(huán)境得到改善。

4 結(jié)論與討論

基于遙感影像數(shù)據(jù)，對(duì)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行綜合性分析，將濕度、綠度、干度和熱度4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析并耦合成為遙感生態(tài)指數(shù)，對(duì)阜新市2007-2019年的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行分析。從時(shí)空分布、不同指標(biāo)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響具有復(fù)雜性、生態(tài)環(huán)境變化的趨勢(shì)等多個(gè)方面進(jìn)行定量性的研究。

從時(shí)空分布來看，阜新市2007年、2013年和2019年的遙感生態(tài)指數(shù)分別為0.671、0.597和0.687，生態(tài)環(huán)境整體上呈上升趨勢(shì)。RSEI值由2007年的0.671下降到2013年的0.597，下降了11.2%，表明由于城市的發(fā)展生態(tài)環(huán)境有所惡化；但到2019年又上升至0.687，上升了13.1%。12 a來總體上漲了2.32%，表明隨著生態(tài)環(huán)境的治理與植被多樣性的提高，生態(tài)環(huán)境總體向好發(fā)展。

不同指標(biāo)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響具有復(fù)雜性。建模分析表明Wet和NDVI受年平均降雨量與年平均氣溫的影響并與RSEI成正相關(guān)；NDBSI和LST與RSEI呈負(fù)相關(guān)。其中NDBSI的平均相關(guān)度為0.715對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響最大，NDBSI相關(guān)度系數(shù)比NDVI高10.35%，相比于Wet高18.6%，所以在城市發(fā)展的同時(shí)更應(yīng)注意對(duì)建筑指數(shù)與土壤指數(shù)協(xié)同作用產(chǎn)生的NDBSI對(duì)環(huán)境造成的影響，合理規(guī)劃城市布局減少裸土面積，增加植被覆蓋度。

阜新市78%以上的地區(qū)都處在中、良和優(yōu)3個(gè)等級(jí)中，其中評(píng)價(jià)等級(jí)為中等所占比例最大，平均占比為68.79%，從2007-2019年的12 a差和優(yōu)的面積幾乎沒發(fā)生變化，因此對(duì)生態(tài)環(huán)境較差地區(qū)的改造仍是改善生態(tài)環(huán)境的重點(diǎn)。從2007-2019年面積變好區(qū)域?yàn)? 541.29 km2，占總面積的34.04%。說明2007-2019年的12 a阜新市的生態(tài)環(huán)境整體呈變好的趨勢(shì)發(fā)展。

通過對(duì)遙感影像的主成分分析與各環(huán)境因素的耦合，可以得到各主成分之間的交互作用對(duì)遙感生態(tài)指數(shù)的影響。但由于本次研究數(shù)據(jù)獲取有限，所獲取的只有阜新市的Landsat衛(wèi)星影像，因此在后續(xù)的研究中可拓展不同的衛(wèi)星影像進(jìn)行多元數(shù)據(jù)融合，增強(qiáng)生態(tài)評(píng)定的維度，對(duì)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行更為系統(tǒng)性的評(píng)價(jià)。