Page 365 - 《环境工程技术学报》2023年第1期

第 1 期 李益敏等：基于退耕还林工程的生态环境质量动态变化研究—以云南兰坪县为例 · 361 ·

况、植被覆盖度以及时空分布特征 [24] ，因此 将 NDVI
作为反映绿度的指标，其计算公式如下：
NDVI = (ρ NIR −ρ Red )/(ρ NIR +ρ Red ) （1）
式中：ρ R 为近红外波段的反射率；ρ d 为红波段的
NI Re
反射率。
（2）干度
随着城市化进程的加快，不透水面性质的建设
用地迅速扩张，不透水面和裸露的土壤加剧了区域
的干燥程度。选取建筑指数（IBI）和裸土指数（SI）作
为干度指标，其计算公式如下：
IBI = {2ρ SWIR1 /(ρ SWIR1 +ρ NIR )−[ρ NIR /(ρ NIR +ρ Red )+
ρ Green /(ρ Green +ρ SWIR1 )]}/{2ρ SWIR1 /(ρ SWIR1 +ρ NIR )+
[ρ NIR /(ρ NIR +ρ Red )+ρ Green /(ρ Green +ρ SWIR1 )]} （2）
[
]
SI = (ρ SWIR1 +ρ Red )−(ρ Blue +ρ NIR ) /
[ ]
(ρ SWIR1 +ρ Red )+(ρ Blue +ρ NIR ) （3）
图 1 研究区行政区划
NDBSI = (IBI+SI)/2 （4）
Fig.1 Administrative division of the study area
式中：ρ SWIR1 、ρ Gree n 分别代表短波红 外 1、绿波段的
内矿产资源丰富，分布 着 22 多个矿床、矿点，拥有 光谱反射率；NDBS 为干度指标。
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储 量 1 10 万个金属吨的世界级凤凰山铅锌矿，长时 （3）湿度
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间、高强度的矿产开发以及修路等经济建设活动使 在生态环境检测中，湿度指标与土壤湿度和植
得县内自然灾害频发、水土流失严重， 有 20 多个地 被紧密相关 [25] ，能够反映生态环境质量状况，其计算
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质灾害隐患点，水土流失面积占全县面积 的 20 % 左 公式如下：
右，导致兰坪县生态环境较为脆弱。 WET =0.151 11b 1 +0.197 32b 2 +0.328 33b 3 +
本研究所需的数据包 括 Landsat 遥感影像、数 0.340 74b 4 −0.711 75b 5 −0.455 96b 6 （5）
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字高程模型（DEM）数据以及行政区划、水体和积雪 式中：WE 为湿度指标；b 、b 、b 、b 、b 、b 分别为
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区、退耕还林、基本农田矢量数据。其 中 Landsat8 蓝波段、绿波段、红波段、近红外波段、短波红外
遥感影像、DE M 数据来源于地理空间数据云；行政 1 和短波红 外 2 的光谱反射率。
区划数据来源于国家科技基础条件平台——国家地 （4）热度
球系统科学数据中心；水体和积雪区依据遥感影像 地表温度反映热度指标。采用大气校正法进行
目视解译得到；基本农田矢量数据来源于怒江州自 地表温度反演，计算公式如下：
然资源局；2014—201 年退耕还林矢量数据来源于 L = gain×DN+bais （6）
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怒江州林业和草原局。2017—202 年退耕还林数据 B(LST) = [L− L ↑ −T ×(1−ε)L ↓]/T ×ε （7）
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由遥感影像提取，先运用监督分类与目视解译相结 LST = K 2 /ln[K 1 /B(LST)+1]−273 （8）
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合的方法提 取 201 年、202 年 2 期耕地数据，然后 式中： 为 OLI/TIR 影像 第 1 波段像元在传感器
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通过空间分析得到退耕还林数据， 用 2014—201 年 处的辐射值；D 为像元灰度值；gain、bai 分别为像
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退耕还林矢量数据进行验证，精度 达 86.20%。 元增益值和偏置值，可在遥感影像的头文件中获取；
B（LST）为黑体辐射亮度；L↑、L↓、 分别为大气向
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2 研究方法
上、向下的辐射亮度和在热红外波段的透过率，可在
RSE 模型包含绿度、干度、湿度和热 度 4 个指 网 站 https://atmcorr.gsfc.nasa.gov/查询；LS 为热度
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标，首先基 于 Landsat 遥感影像，运 用 ENVI5. 提 指标；K 、K 为定标参数， 在 OLI/TIR 影像中分别
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取出单个指标，然后运用主成分分析法进行降维处 为 480.89、1 204.14 W/(m ·sr·µm)； 为地表辐射率，
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理，将第一主成分的值作 为 RSEI 的初始值，并据此 参考吴映曈等 [26 ] 的相关研究依 据 NDV 获取。
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计算 出 RSEI ，具体计算过程如下。 2.2 RSE 计算
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2.1 RSE 单一指标计算 （1）主成分分析
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（1）绿度 由于评价指标的量纲不同对于主成分分析结
归一化植被指数（NDVI）能够反映植被生长状 果的影响较为明显 [27] ，因此需要 对 NDVI、NDBSI、