基于GF-1/WFV的北京市部分区县生态环境评价

王义慧　侯盼盼　孙逢雨

摘要：区域生态环境对居民的生活质量和可持续发展发挥着至关重要的作用，本文利用GF-1/WFV3数据对北京市部分区县进行土地利用分类并建立生物丰度指数、植被覆盖指数、水体指数、污染负荷指数和人类活动指数，对五种指数加权求和得到生态环境状况指数，以此定量描述北京市部分区县的生态环境状况。结果表明：研究区整体生态环境良好，生态环境优良的区域占55%，以林地和水域湿地为主;生态环境一般的区域占24%，以耕地为主;生态环境较差和差的区域占21%，以未利用地和建筑用地为主。

关键词：GF-1/WFV;生态环境指数;NPP/VIRS;PM2.5

中图分类号：X820.3 文献标识码：A 文章编号：2095-672X（2020）09-0-03

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2020.09.106

Evaluation of ecological environment in some districts and counties of Beijing based on GF-1 / WFV

Wang Yihui，Hou Panpan，Sun Fengyu

（School of Information Science and Engineering，Shandong Agricultural University，Taian Shandong 271018，China）

Abstract：Regional ecological environment on the residents quality of life and play an important role in sustainable development， using the GF-1 / WFV data was carried out on the part of the district and county of Beijing land use classification and establish the biological abundance index， vegetation index and water index and pollution load index and the index of human activities， the five kinds of index weighted summation index of ecological environment， ecological environment to quantitative description of the part of the district and county of Beijing. The results show that the overall ecological environment of the study area is good， and the area with excellent ecological environment accounts for 55%. The area with general ecological environment accounts for 24%， and arable land is the main part. Poor ecological environment and poor areas accounted for 21%， mainly unused land and building land.

Key words：GF-1 /WFV;Ecological environment index;NPP/VIRS;PM2.5

區域生态环境综合评价能够协调区域经济发展与环境保护之间关系，有助于区域可持续发展 [1]。由于遥感在定量描述生态环境质量方面具有范围大、数据量大、信息丰富等优势，因此，基于遥感数据反演生态环境状况指数的研究有着重要意义和价值[2]。根据我国《生态环境状况评价技术规范》（HJ 192—2015）[3]，生态环境状况评价利用一个综合指数（生态环境状况指数，EI指数），包括生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地胁迫指数、污染负荷指数5个分指数和一个环境限制指数。本次研究，将评价指标进行改进，利用遥感数据直接提取各种环境评价指标，对区域生态环境质量进行评价。基于遥感数据将生物丰度指数、植被覆盖指数、水体指数、人类活动指数[4]和污染负荷指数作为评价指标对北京市部分地区生态环境进行综合评价。

1 数据来源及研究区概况

1.1 数据来源

高分1号卫星（Gaofen-1 satellite，以下简称GF-1）是我国高分专项的第一颗卫星，配置了2台2m全色分辨率相机、8m分辨率多光谱相机以及4台16m分辨率多光谱宽幅相机，GF-1/WFV多光谱数据由中国资源卫星应用中心下载，时相是2015年10月3号。其他辅助数据如表1所示。

1.2 研究区概况

本次研究区选择了北京市的7个区，分别是延庆区、怀柔区、密云区、昌平区、平谷区、顺义区、通州区。研究区域位于华北平原北部，毗邻渤海湾，与天津、河北相邻。地势西北高，东南低，气候以大陆性季风气候为主，夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥。天然水道多发源于西北部山地，流经东南部平原地区，汇入渤海。

2 数据与方法

2.1 数据预处理

对GF-1/WFV数据的处理：首先将影像进行辐射定标和大气校正，再根据Landsat8 OLI影像和已镶嵌的ASTER GDEM数据进行正射校正，最后根据矢量数据进行裁剪，计算归一化植被指数和归一化水体指数。

对NPP/VIRS夜间灯光数据的处理：首先对影像进行投影转换、重采样，再进行空间裁切，统计研究区域的最大值和最小值。

对全球PM2.5格网数据的处理：該数据是基于MODIS、MISR、和SeaWiFS气溶胶光学厚度的遥感产品，由于该数据存在异常值，比如负值，首先对影像进行坏值插补，将负值替换成0，再对影像进行投影转换和重采样，最后根据研究区域进行空间裁切。

2.2 评价指标体系的建立

2.2.1 生物丰度指数

生物丰度指数用来评价区域内生物的丰贫程度，根据区域内不同的土地利用类型的权值进行加权加和。首先根据预处理的GF-1/WFV数据计算植被指数和水体指数，进行主成分分析和灰度共生矩阵的生成，再将15个波段的数据进行波段叠加，利用支持向量机分类，将研究区用地类型分为5类[6]，分别是建设用地、未利用地、耕地、水体、林地。各类样本的可分离性均在1.9以上，分类精度在86%以上，再根据各类用地权重计算研究区的生物丰度指数。由于综合指数EI的范围是1～100，为了统一各指数的数量级，需要对各指数进行拉伸，拉伸范围是0～100。首先根据研究区域掩膜数据计算各个指数最大值和最小值，再利用波段计算进行数据的拉伸。

2.2.2 水体指数

归一化水体指数NDWI（Normalized Difference Water Index）是表征地表水体信息的重要指标[7]，Green是影像的绿光波段的反射率或者DN值，Nir是影像近红波段的反射率或者DN值。对GF-1数据进行波段运算，得到研究区的水体指数，再对水体指数进行拉伸。

2.2.3 植被覆盖指数

基于像元二分模型和NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）的植被覆盖度是表征地表植被覆盖程度的重要指数[8]，计算植被覆盖指数的时候需要剔除水体的影响。首先，制作研究区内的水体掩膜，其次，统计研究区域内的最大值作为纯植被的NDVI值（NDVIV）和最小值作为纯裸土的NDVI值（NDVI0），在这里将置信区间设为5%～95%，取直方图累计频率为5%的NDVI值作为最小值，95%的NDVI值作为最大值，计算植被覆盖指数fv，再对数据进行拉伸。

2.2.4 人类活动指数

人类活动指数用来评价人类活动对生态环境的影响，人类活动指数越高，表示环境的污染越重。本研究利用预处理的NPP/VIRS夜间灯光数据表征人类活动指数。首先基于研究区对预处理的NPP/VIRS影像统计最大值、最小值，将数据拉伸，得到人类活动指数。

2.2.5 污染负荷指数

污染负荷指数用来评价区域所承受的环境压力，本研究用PM2.5全球格网数据表征污染负荷指数，此指数越高，表示环境污染越重。对预处理的数据进行拉伸，得到污染负荷指数。

2.2.6 生态环境状况指数

生态环境状况指数是评价区域内的生态环境质量的重要指标，即EI值，范围是0～100。由前面得到的5种指数根据自身权重相加求和所得，各类指数权重由自身的标准差计算所得，wi是权重，σi是标准差，权重计算公式如下：

经计算得到5种指数的权重表，并得到各个波段得计算公式，见表3。

最终得到EI指数，根据生态环境状况分级表，利用决策树，将北京部分地区的生态环境状况分为5级：优（EI>75）、良（55～75）、一般（35～55）、较差（20～35）、差（0～20）。

3 研究结果分析

3.1 对北京市7个区EI指数的研究分析

研究结果表明，研究区西部、北部EI指数最高，环境质量等级为优，植被覆盖度相当高，土地类型以林地为主，具有相对丰富的生物种群，由于植被的净化作用，空气质量相对较好，PM2.5指数较低，人类活动少，经济欠发达的郊区和农村多分布于此。研究区的南部生态环境最差，植被覆盖度较低，土地类型多为建设用地，是人类活动密集地区，空气质量相对较差，经济较为发达。环境质量状况为良好的地区多为水体;环境质量状况一般的区域多为耕地;环境质量较差的地区多为未利用地区域，由于研究时间为10月份，大部分庄稼被收割，耕地成为休耕地，被分类成未利用地，植被覆盖度接近0，生物种群极少。

3.2 对北京市7个区县生态环境的总体评价

研究区域里的7个区均非市中心，人口不是极度密集，环境相对较好，总体上，环境质量为优的面积达到一半以上，高达53%，主要集中在怀柔区、延庆区和密云区;生态环境为良的为2%，主要分布在研究区的水域湿地;生态环境为一般的占比24%，主要分布在耕地区域;生态环境为较差的占比19%，主要分布在未利用地，在本研究中主要表现为休耕地和裸地;生态环境较差的只有2%，主要集中城镇等建筑用地，表现为人口密集地区。

3.3 对北京市7个县区EI指数的分别分析

分别计算研究区域内7个县区的生态环境指数的平均值，结果表明，EI指数在70以上的有怀柔区和延庆区，EI指数在50以上的是密云区、昌平区、平谷区;EI指数在30以上的是顺义区和通州区，生态环境质量最好的是怀柔区，最差的通州区。

4 结论

本研究以GF-1/WFV数据为主，辅以NPP/VIRS月合成夜光数据、全球PM2.5格网数据、ASTER GDEM数据和Landsat8 OLI数据，分别计算5种指数，加权求和得到生态环境评价指数（EI），结论表明，研究区内整体生态环境指数为59.9460，等级为良好。由于所选的研究区域大多位于北京的边缘区县，资源开发程度和经济发展相对较弱，受人类活动影响较小，因此生态环境保持较好。7个区中，怀柔区、延庆区和密云区生态环境质量排前三，3个区的土地利用类型以林地为主，拥有数量众多的公园和水域湿地，空气质量优良，人口也相对较少;而环境较差的通州区和顺义区是平原地区，地上植被以耕地为主，紧邻市中心，人口密集，空气质量较差。本次研究不足之处在于缺乏数据进行定量验证和分析，总体上，研究结果符合实际情况，与其他学者做的相同年份的研究在数值上较为接近[9]。

参考文献

[1]张从.环境评价教程[M].北京：中国环境科学出版社，2002.

[2]郑晨.基于遥感的城市人居环境适宜性综合评价研究[D].重庆：重庆师范大学，2019.

[3]环境保护部.HJ 192—2015 生态环境状况评价技术规范[S].北京：中国环境科学出版社，2015.

[4]刘瑞，王世新，周艺，等.基于遥感技术的县级区域环境质量评价模型研究[J].中国环境科学，2012，32（01）：181-186.

[5] van Donkelaar， A.， R.V. Martin， M. Brauer， and B.L. Boys. 2015. Global Annual PM2.5 Grids from MODIS， MISR and SeaWiFS Aerosol Optical Depth （AOD）[J].1998-2012. Palisades， NY： NASA Socioeconomic Data and Applications Center （SEDAC）.

[6]张衍华，毕建杰，高珂歆，等.基于遥感和GIS的泰安市生态环境评价及动态监测研究[J].山东气象，2012，32（01）：1-5.

[7]徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究[J].遥感学报，2005（05）：589-595.

[8]佟斯琴，包玉海，张巧凤，等.基于像元二分法和强度分析方法的内蒙古植被覆盖度时空变化规律分析[J].生态环境学报，2016，25（05）：737-743.

[9]饶丽.北京市生态环境状况评价及生态效率测算[D].北京：北京林业大学，2019.

收稿日期：2020-07-21

作者简介：王义慧（1999-），女，汉族，本科学历，研究方向为遥感应用。