芦 颖, 李旭东, 杨正业
(贵州师范大学 地理与环境科学学院, 贵州 贵阳 550025)
生态环境质量评价是定量测评区域生态环境优劣和影响的重要手段,是制定区域社会经济可持续发展规划及生态环境保护对策的重要依据[1]。流域因其独有的生态价值、环境功能一直倍受各国重视,定量研究流域生态环境质量及其演变趋势,对协调流域经济社会可持续发展,优化流域生态环境功能,加强流域生态系统保护和恢复具有现实意义[2]。国外研究主要从不同尺度运用不同衡量标准构建生态环境评价指标体系[3-7],中国生态环境质量评价起步于20世纪80年代早期,主要集中于构建相关指标体系进行评价[8-9],后由于遥感与地理信息系统手段具有准确、及时、丰富等优点,其在生态环境质量评价领域的运用也日趋频繁[10]。如学者魏伟[11]、凡宸[12]、王鹏[13]、张春桂[14]等运用RS和GIS手段对流域、县域等不同尺度研究对象展开了相应研究。乌江作为贵州省重要生态屏障,全国国土资源重点开发区之一,流域内生态环境基底薄弱。域内多低山丘陵,喀斯特地貌发育广泛,水土流失、石漠化问题十分显著[15]。近几年针对乌江流域的研究主要集中于生态安全度变化评价[15]、生态系统服务分布特征[16]、水质变化[17]等方面,以及对乌江流域整体生态环境质量的研究还有待补充。为此,本文基于遥感影像提取的乌江流域植被覆盖、水热条件、土壤类型、地形地貌等方面信息,对贵州省乌江流域25 a内生态环境质量动态变化进行分级和评价,从而为乌江流域综合治理及流域规划保护提供了可持续发展依据,为山地流域地区生态环境可持续发展及长江流域水环境生态文明建设研究提供相应参考。
乌江又称黔江、涪水,全长1 050 km,发源于贵州省西部高原乌蒙山脉东麓威宁县境内,后在重庆涪陵注入长江,是长江上游右岸最大支流。乌江流域(104°10′—109°12′E,25°56′—30°22′N)地势由西南向东北倾斜,地形以高原、山原、中山及低山丘陵为主,东西向高差大。流域内75.6%的地区为喀斯特地貌[18],属于典型生态环境脆弱区。其中贵州境内流域面积为67 500 km2,占总流域面积的76.79%[19]。贵州省乌江流域存在人口较为集中,人地矛盾突出,经济社会快速发展,资源开发强度大,面源污染较多等问题。作为贵州省重要的经济动脉和能源基地的乌江流域是沿岸经济社会发展的生命通道和生产生活的重要保障,也是确保长江水资源安全的重要区域。近年来,贵州省乌江流域各地区加大生态环境保护,如铜仁市沿河县积极开展乌江流域水土流失和水土保持综合治理工作,2015年实现乌江流域森林覆盖率56.09%,退耕还林9.41×103hm2,石漠化造林面积5.59×103hm2。
研究以贵州省乌江流域Landsat系列陆地卫星遥感影像为主要数据,选取1990,2000和2015年3期7景数据(分辨率30 m)拼接裁剪而成,成像时间主要集中于夏半年。基础数据包括乌江流域矢量边界、ASTER GDEM数据(分辨率30 m)。其中遥感影像数据和ASTER GDEM数据来源于地理空间数据云(http:∥www.Gscloud.cn/)。经过几何纠正、辐射定标、大气纠正、波段合成、拼接、裁剪等预处理,采用Albers等面积圆锥投影方式,利用ENVI 5.3和Arc GIS 10.2软件提取相关生态环境数据,归一化处理后对乌江流域生态环境质量等级进行划分。
科学合理构建生态环境质量评价体系是本研究的重要内容,但目前尚未形成统一的生态环境质量遥感评价方法。魏伟等[11]学者基于土地利用、植被指数、气温降水等因素对石羊河流域生态环境质量展开评价。易武英等[15]学者基于土地利用和景观格局变化对乌江流域生态安全状况进行了分析。李洪义等[20]学者认为植被、水热、地形等因素是构成生态环境的基本要素,选取植被指数、湿度指数、土壤亮度指数、地形指数作为福建省生态环境的评价指标。贵州省乌江流域喀斯特地貌发育明显,水土流失、石漠化等问题致使其流域生态环境更为脆弱,故自然因素对流域生态环境质量评价作用更为明显。结合乌江流域的特殊环境,梳理前人研究成果和经验,选取植被、水热、土壤、地形4大要素构建贵州省乌江流域生态环境质量评价指标。
1.3.1 基础指标数据提取 各基础指标及数据提取方法包括: ①植被指数。区域植被可反映区域生态环境整体作用的结果[20],因此植被被认为是区域生态环境状况的指示要素。遥感应用中植被指数作为定量评价植被覆盖和生长情况的重要指标[21],应用十分广泛。研究选取目前应用较为广泛的归一化植被指数(NDVI)、穗帽变换提取的绿度指数(GVI)以及基于像元二分模型反演得到的植被盖度指数(VC)[20,22-24],提取方法或公式见表1。 ②土壤指数。穗帽变换(tasseled cap, TC)是获取土壤指数与湿度指数的必要手段,其原理是通过线性变化、旋转方法有效分离植被和土壤光谱特征多维光谱空间,其优点在于减少繁杂数据量的同时信息损失最小[25]。穗帽变换在植被监测、土地覆盖变化监测等领域应用广泛[26],穗帽变换后的第1,2,3分量依次为亮度指数(BI)、绿度指数(VI)和湿度指数(WI)。采用亮度指数反映地表裸露程度,绿度指数可监测地表植被变换。同时引进学者刘存建、刘纪远总结的裸土植被指数(GRABS),利用线性表达式经波段计算得出土壤指数来反映研究区土壤质量。提取方法或公式详见表1。 ③湿度指数。土壤湿度是反映水文、农业、气象信息的主要指标,也是进行生态环境研究的重要指标。缨帽变换所获取的湿度指数(WI)可反映地表水体、植被和土壤的湿度状况,有利于生态环境质量的快速评价,因此研究选取穗帽变换所得的第3分量作为湿度指数。湿度指数往往与植被覆盖紧密相连,选取湿度指数以便衡量区域水分条件。提取方法或公式详见表1。 ④热度指数。地表温度(LST)与植被的生长与分布、地表水资源蒸腾散发等密切相关,是反映生态环境质量的一个重要参数.对于Landsat系列数据,利用热红外波段经辐射定标后可得到的辐射亮度,进而推算得到的亮度温度作为地表相对温度[27-28],根据地物的辐射差异反映不同区域地表温度类型。提取方法或公式见表1。 ⑤地形指数。邓慧平等[29]学者在考察地形指数的物理意义时指出地形指数与土壤相对含水量成一定线性关系,因此地形指数空间分异可反映流域内土壤饱和缺水量的空间分布,是生态环境评价的重要参考要素。综合前人研究基础选取了数字高程数据(DEM)和坡度作为地形指数指标,其中数字高程数据为地理空间数据云下载的GDEMDEM数据(分辨率30 m),坡度数据在Arc GIS软件中利用SLOPE命令提取,栅格大小为30 m。提取方法或公式详见表1。
表1 贵州省乌江流域生态环境综合评价指标体系
1.3.2 综合评价模型构建
(1) 评价模型构建。在生态环境质量综合评价中,构建综合评价模型是生态环境评价的重点和难点。目前常用的方法有指标权重法、层次分析法AHP、主成分分析法等[11,22,30],指标权重法最为常用。但指标权重法采用的主观或客观赋权法因其技术手段的不同都具有一定缺陷,主观赋权法缺乏数据支撑,有一定盲目性。客观赋权法无法兼顾地区特殊性,有一定片面性。因此本研究考虑采取二者综合的组合赋权法确定各评价指标权重,进而构建乌江流域生态质量环境综合评价模型。研究根据贵州省乌江流域这一山区流域的特有地域属性,通过野外调查选取了乌江流域相应试验点,由生态方向专家对不同试验点生态要素进行主成分分析,确定流域生态环境质量主要影响因子的权重,随后通过德尔菲法(Delphi)再次对客观计算的权重进行调整,最终建立贵州省乌江流域生态环境质量评价模型:
E=0.3×植被+0.2×土壤+0.3×水热条件+0.2×地形
=0.08NDVI+0.08GVI+0.2VC+0.2GRABS
+0.2WI+0.1LST+0.07DEM+0.07SLOPE
式中:NDVI——归一化植被指数; GVI——穗帽变换提取的绿度指数; VC——植被盖度;GRABS——裸土植被指数; WI——穗帽变化提取的湿度指数; LST——地表温度; DEM——高程; SLOPE——坡度。
(2) 数据归一化处理。由于不同指标之间数值大小差异较大,直接进行定量评价会造成较大误差。因此在进行生态质量评价前需要按一定标准对各指标进行归一化处理,以便后期模型计算。根据表2中不同指标的量化分级编码值将各类指标带入Arc GIS软件进行重分类处理,使得参评指标数值介于0~10之间,消除量纲影响,增加评价结果的可信度。将归一化指标数据带入评价模型,得到生态环境质量综合指数。为了更直观展现不同区域生态环境环境质量差异,将最终计算所得的生态环境质量综合指数按自然断裂法进行重分类,分为“优”、“良”、“中”、“较差”和“差”共5类。
表2 生态环境质量各评价指标分级标准
要素分析是综合评价的前提条件,结合前文贵州省乌江流域生态环境质量评价模型来看,各要素权重由大到小依次为:植被盖度=土壤指数=湿度指数>归一化植被指数=地表温度>绿度指数>高程=坡度,由权重来看植被盖度、裸土植被指数、湿度指数对生态环境质量的影响最为突出。因此基于贵州省乌江流域1990,2000和2015年3期数据,选取对生态环境质量贡献率为前3位的植被盖度、土壤指数、湿度指数进行主要要素分析制图(图1)。由图1可知,1990—2015年乌江流域植被盖度均值分别为41.76%,60.03%和65.77%,乌江流域植被盖度整体表现稳步上升趋势,其中流域内遵义市、铜仁地区及黔南州植被盖度增加明显。1990—2015年乌江流域土壤指数均值分别为15.78,15.39和18.45,土壤指数增加意味着裸土植被覆盖的增多,一定程度上也反映了土壤承载力的提升,也是近些年来对裸土地区植被恢复工作成效的有力证明。1990—2015年乌江流域湿度指数均值分别为-40.18,-51.62和-29.7,研究期内乌江流域整体湿度指数增加,即域内水蒸气含量呈增加趋势。
图1 贵州省乌江流域基础要素统计
乌江流域包含贵州省毕节地区、六盘水市、安顺市、贵阳市、黔南州、黔东南州、遵义市和铜仁地区部分地区(以下贵州省乌江流域各市州所在范围以行政区划名称加*代替,其中毕节地区为乌江上游,铜仁地区为乌江下游,其余6个地区为乌江中游),参考其地理位置自西向东排序,分别统计8地3期植被盖度、土壤指数和湿度指数并制图表达(图2)。
如图3所示,乌江流域植被盖度空间分异明显,中下游水平较高,上游水平低但空间差异呈现缩小趋势。1990年时乌江流域各地区植被盖度差异明显;2000年黔南州*、黔东南州*及铜仁地区*植被盖度出现回落现象,与当地经济开发过程联系密切;到2015年,全流域植被盖度已达58%以上。1990年最高值黔东南州(72.6%)与最低值六盘水市(39.32%)植被盖度相差33.28%,到2015年最高值黔东南州(73.55%)与最低值贵阳市(58.85%)植被盖度相差14.7%,可见 25 a间植被盖度差异逐渐缩小,植被盖度水平总体提升较显著。研究时期内,毕节地区*、六盘水市*响应国家生态文明建设,植被盖度增长最快,分别为24.12%和24.28%,黔东南州*、铜仁地区*由于其植被覆盖基础较好,增长速度最慢,分别为0.95%和5.19%。到2015年,流域内贵阳市*、安顺市*及六盘水市*植被盖度水平最低,与其城市化进程及早期资源开发利用不当有关,三地植被恢复仍需大量时间精力。土壤指数方面,乌江流域土壤指数呈中游低,下游高于上游的分布态势。1990年时乌江流域各地区土壤指数差异明显;2000年毕节地区*、六盘水市*及黔东南州*土壤指数有所下降;到2015年,全流域土壤指数差距进一步体现。1990年最高值黔东南州*(16.8)与最低值铜仁地区*(8.69)土壤指数相差8.11,到2015年最高值黔东南州*(19.15)与最低值安顺市*(13.05)土壤指数相差6.1,土壤指数差异缩小但不显著。研究时期内,仅有六盘水市*土壤指数呈现明显的下降趋势,其余地区土壤指数均有不同程度的增长。到2015年六盘水市*土壤指数为全流域最低水平,主要原因在于六盘水市*主导工矿业发展,生态环境压力致使其裸土植被覆盖减少,土壤指数降低。湿度指数方面,乌江流域湿度指数呈自上游向下游递增的趋势。1990年时乌江流域各地区湿度指数差异明显;2000年各地区湿度指数有所增加;到2015年,全流域湿度指数明显优于1990年。1990年最低值毕节地区*(-51.21)与最高值黔东南州*(-41.25)湿度指数相差9.96,到2015年最低值遵义市*(-38.91)与最高值黔南州*(-27.92)土壤指数相差10.99,湿度指数差异有轻微增大倾向。研究时期内,黔东南州*湿度指数始终较高,六盘水市*、毕节市*和安顺市*湿度指数始终较低,到2015年六盘水市*湿度指数为全流域最低水平。不同阶段湿度指数变化基本与植被盖度变化情况相符,得益于贵州省“十五”开始的生态恢复和环保立法、宣传等工作的有效开展。
图2 贵州省乌江流域各市州基础要素变化
图3 贵州省乌江流域生态环境质量分级
选取表1中的评价指标,应用式1评价模型对贵州省乌江流域生态环境质量进行测算并评价分级(图4)。分级依据如表2所示,1,2级为“差”,3,4级为“较差”,5,6级为“中”,7,8级为良,9,10级为“优”,具体分级结果详见表3。由表3可知,贵州省乌江流域生态环境质量以“良”为主,“优”和“中”占比在研究期内呈下降趋势,但仍占据相当比例,“较差”与“差”比例不断下降,差比例较少。25 a间流域内“差”水平面积减少0.67%,“较差”水平面积增加2.3%,“中”水平面积减少9.4%,“良”水平面积增加5.02%,“优”水平面积增加2.74%。结合图3来看,贵州省乌江流域生态环境质量总体向好,但主城市城区生态环境质量下降趋势明显,不同区域生态环境质量存在较大的空间差异,总体来说呈现出下游生态环境质量较优的格局。
表3 贵州省乌江流域3期生态环境质量分级统计 %
1990年时,由于早期流域内开发活动和水平有限,对环境破坏程度较轻,全流域总体生态环境质量较均衡。到2000年由于流域资源开发利用力度加大,“差”、“较差”水平 范围略微减少,“中”水平范围进一步扩大,“优”、“良”水平范围开始回落,乌江流域总体生态环境质量有所下降。到2015年,流域内“差”水平范围进一步减少,仅占总流域面积的0.69%,“优”、“良”水平范围增加明显,占总流域面积的74.68%,但“较差”水平范围占总流域面积的13.65%,比“中”水平范围还多2.68%,可见虽乌江流域总体生态环境质量较1990年有明显提升,但出现一定范围的“较差”水平集中分布的现象。21世纪以来贵州省确立“坚持生态立省和可持续发展战略”的方针为乌江流域生态环境恢复带来较好契机。但不容忽视的是,城市化快速发展对生态环境质量造成的不利影响仍需要大量时间恢复,乌江流域主城区生态环境质量下降问题仍需予以重视与解决。为直观表现流域不同区域生态环境质量水平占比及变化趋势,对相关数据进行制图表达,结果如图4所示。乌江流域各区域3期生态环境质量波动变化较明显,但基本以“优”、“良”水平为主,流域内整体生态环境质量总体向好。1990年,流域内各市州生态环境质量为“差”水平约占各市州的8%,“优”和“良”水平均超过各市州的70%。细化来看1990年乌江流域生态环境质量“中”水平以上地区,最优区(黔东南州*74.31%)与最低区(毕节地区*71.41%)相差2.9%;2000年,由于经济发展和人为扰动因素的增多,流域内各市州生态环境质量出现不同程度回落,其中六盘水市*、安顺市*和贵阳市*生态环境退化最为明显,细化来看2000年乌江流域生态环境质量“中”水平以上地区,最优区(黔东南州*57.25%)与最低区(安顺市*51.46%)相差5.79%;到2015年黔南州*、遵义市*、黔东南州*和铜仁地区*生态环境质量有效改善,“优”和“良”水平均超过各市州面积的75%,毕节地区*、六盘水市*、安顺市*和贵阳市*生态环境质量有一定退步,“优”和“良”水平较1990年降低。细化来看2015年乌江流域生态环境质量“中”水平以上地区,最优区(黔东南州*86.66%)与最低区(贵阳市*62.69%)相差23.97%,流域内各市州生态环境质量空间差异进一步增大。
图4 贵州省乌江流域各市州生态环境质量分级统计
总的来看,25 a间黔南州*、遵义市*、黔东南州*和铜仁地区*“中”水平以上地区呈现正向增长,增长比例依次为2.85%,11.78%,12.35%和10.64%,乌江下游生态环境质量向好发展,原因在于在该区域内历史生态环境质量较好,且该区域内石漠化治理工作开展成果得以体现,加之以该区域为贵州省人口稀少地区,地广人稀的人口分布使得该区域生态环境承载力表现良好,故生态环境质量稳步提升。而毕节地区*、六盘水市*、安顺市*和贵阳市*“中”水平以上地区呈现负向增长,增长比例依次为-6.71%,-7.83%,-8.37%和-9.72%,乌江中上游生态环境质量有所退化,原因在于该区域城市化发展进程25 a间日益加快,基础设施建设过程中造成生态环境一定程度的破坏,加之以日益增多的本地人口及外来人口涌入,加大了本来就较为脆弱的生态环境的承载压力,致使该区域生态环境质量退化且水平较低。虽然该区域生态环境治理工作有一定成效,“差”和“较差”水平地区较1990年有所减少,但“中”水平范围的扩大,“优”、“良”水平范围的缩小,加之以流域上游地区生态安全屏障对流域总体生态环境质量、水土流失防治和水源保护地的重要意义,对贵州省乌江流域中上游未来生态环境治理和保护恢复仍是流域治理的重要工作内容。
(1) 利用多时相、多波段、较高分辨率遥感影像,提取相关评价因子数据进行生态环境质量评价。在多重数据分析的基础上可有效提升环境的动态监测能力,确保相关分析的及时性和可靠性,为贵州省乌江流域生态环境质量评价研究结果的整体性和长时效性提供了有力保障。
(2) 1990—2015年贵州省乌江流域植被盖度、土壤指数和湿度指数整体稳步上升。其中植被盖度差异逐渐缩小,植被盖度水平总体提升较显著,流域内遵义市、铜仁地区及黔南州地区植被盖度增加明显,到2015年贵阳市植被盖度为全流域最低水平。伴随植被恢复工作的推进,仅有六盘水市*土壤指数呈现明显的下降趋势,其余地区土壤指数均有不同程度的增长。湿度指数呈自上游向下游递增的趋势,其中1990—2000年间仅黔南州*及黔东南州*湿度指数增速较快;2000—2015年间,毕节地区*及安顺市*湿度指数增速加快。
(3) 贵州省乌江流域生态环境质量总体向好,但主城市城区生态环境质量下降趋势明显,不同区域生态环境质量存在较大的空间差异,到2015年贵州省乌江流域生态环境质量已形成上游<中游<下游的分布趋势。1990年生态环境质量“中”水平以上地区最优区(黔东南州*74.31%)与最低区(毕节地区*71.41%)相差2.9%,2000年生态环境质量“中”水平以上地区最优区(黔东南州*57.25%)与最低区(安顺市*51.46%)相差5.79%,2015年生态环境质量“中”水平以上地区最优区(黔东南州*86.66%)与最低区(贵阳市*62.69%)相差23.97%,空间差异逐渐增大。
(4) 1990—2015年贵州省乌江流域生态环境质量基本以“优”、“良”水平为主,3期生态环境质量波动变化较明显。1990—2015年“优”、“良”水平范围增加7.76%,“差”水平范围下降0.67%,生态环境质量总体经历了先下降后回升的变化趋势。25 a间黔南州*、遵义市*、黔东南州*和铜仁地区*“中”水平以上地区呈现正向增长,增长比例依次为2.85%,11.78%,12.35%和10.64%,毕节地区*、六盘水市*、安顺市*和贵阳市*“中”水平以上地区呈现负向增长,增长比例依次为-6.71%,-7.83%,-8.37%和-9.72%,贵州省乌江流域中上游是未来生态环境治理和保护恢复的重点区域。
[参考文献]
[1] 徐燕,周华荣.初论我国生态环境质量评价研究进展[J].干旱区地理,2003,26(2):166-172.
[2] 肖明.GIS在流域生态环境质量评价中的应用[D].海南 海口:海南大学,2011.
[3] Crabtree B, Bayfield N. Developing sustai- nability indicators for mountaine cosystems: A study of the caingorms scotland [J]. Journal of Environment Management, 1998,52(1):1-14.
[4] Walz R. Development of environmental indicator systems. Experiences from Germany [J].Environmental Management, 2000,25(6):613-623.
[5] Kamp I V, Lerdelmeijer K, Marsman G, et al. Urban enenviromental quality and human well-being: Towards a conceptual framework and demarcation of concepts; a literature study[J]. Landscape and Urban Planning, 2003,65(1/2):5-18.
[6] Rombouts I, Beaugrand G, Artigas F, et al. Evaluating marine ecosystem health: Case studies of indicators using direct observations and modeling methods[J]. Ecological Indicator, 2013,24(1):353-365.
[7] 陆雍森.环境评价[M].上海:同济大学出版社,1999:15-35.
[8] 万本太,王文杰,崔书红,等.城市生态环境质量评价方法[J].生态学报,2009,29(3):1068-1073.
[9] 孙东琪,张京祥,朱传耿,等.中国生态环境质量变化态势及其空间分异分析[J].地理学报,2012,67(12):1599-1610.
[10] 颜梅春,王元超.区域生态环境质量评价研究进展与展望[J].生态环境学报,2012,21(10):1781-1788.
[11] 魏伟,石培基,周俊菊,等.基于GIS和组合赋权法的石羊河流域生态环境质量评价[J].干旱区资源与环境,2015,29(1):175-180.
[12] 凡宸,夏北成,秦建桥.基于RS和GIS的县域生态环境质量综合评价模型:以惠东县为例[J].生态学志,2013,32(3):719-725.
[13] 王鹏,魏信,乔玉良.多尺度下汾河流域生态环境质量评价与时序分析[J].遥感技术与应用,2011,26(6):798-807.
[14] 张春桂,李计英.基于3S技术的区域生态环境质量监测研究[J].自然资源学报,2010,25(12):2060-2071.
[15] 易武英,苏维词.基于RS和GIS的乌江流域生态安全度变化评价[J].中国岩溶,2014,33(3):2308-2318.
[16] 郜红娟,韩会庆,俞洪燕,等.乌江流域重要生态系统服务地形梯度分布特征分析[J].生态科学,2016,35(5):154-159.
[17] 向鹏,王仕禄,卢玮琦,等.乌江流域梯级水库的氮磷分布及其滞留效率研究[J].地球与环境,2016,44(5):492-501.
[18] 王尧,蔡运龙,潘懋.贵州省乌江流域土壤侵蚀模拟:基于GIS,RUSLE和ANN技术的研究[J].中国地质,2014,41(5):1735-1747.
[19] 中国水利百科全书编辑委员会.中国水利百科全书[M].2版.北京:中国水利水电出版社,2006:90-97.
[20] 李洪义,史舟,郭亚东,等.基于遥感与GIS技术的福建省生态环境质量评价[J].遥感技术与应用,2006,21(1):49-54.
[21] 田庆久,闵祥军.植被指数研究进展[J].地球科学进展,1998,13(4):327-333.
[22] 白艳芬,马海州,张宝成,等.基于遥感和GIS技术的青海湖环湖地区生态环境脆弱性评价[J].遥感技术与应用,2009,24(5):635-641.
[23] 史世莲,章文波,王国燕.北京地区植被盖度提取及其分布变化研究[J].遥感技术与应用,2014,29(5):866-872.
[24] 许幼霞,周旭,赵翠薇,等.1990—2015年间贵州省植被生态环境质量变化特征[J].地球与环境,2017,45(4):434-440.
[25] Huang C, Wylie B, Yang L. Derivation of a tasseled cap transformation based on Landsat 7 at-satellite reflectance[J]. International Journal of Remote Sensing, 2002,23(8):1741-1748.
[26] 王福民,黄敬峰,徐俊锋.基于穗帽变换的IKONOS多光谱和全色影像融合[J].浙江大学学报:工学版,2008,42(8):1380-1384.
[27] 徐建春,赵英时,刘振华.利用遥感和GIS研究内蒙古中西部地区环境变化[J].遥感学报,2002,6(2):142-149.
[28] 赵慧,张明明,赵艳玲.TM6 温度信息提取研究[J].科技创新导报,2008,17(7):7.
[29] 邓慧平,李秀彬.地形指数的物理意义分析[J].地理科学进展,2002,21(2):103-110.
[30] 朱远辉,刘凯,艾彬,等.新丰江流域生态环境质量遥感评价[J].热带地理,2013,33(2):133-140.