基于遥感技术的生态环境变化监测与评估

摘要：本研究围绕生态环境变化的监测与评估展开，充分发挥遥感技术能长时间、大范围监测的独特优势。通过获取多源遥感数据并进行预处理，综合运用图像解译、时间序列分析等技术提取生态信息，搭建全面的评估指标体系，选择适配模型评估生态环境，还对模型精度做了严格验证。研究成果精确展现生态环境变化，为环保政策制定提供科学依据，有力推动生态保护与可持续发展，还为多源数据融合和智能化监测的深入探索，在该领域指明方向。

关键词：遥感技术；生态环境变化；监测评估；指标体系；模型构建

1.引言

当今，全球生态环境恶化形势严峻，森林面积急剧减少，土地沙化不断加剧，水体污染愈发严重。在人类活动与气候变化的双重作用下，生态系统正遭受前所未有的冲击。生态环境变化监测与评估，已然成为环保工作的重中之重。传统监测方式受限于时间和空间，很难全面、及时地掌握生态变化情况。这时，遥感技术的出现带来了转机。它能够大面积同步观测，还能周期性重复监测，借此获取海量生态数据。无论是植被覆盖的增减、水体质量的优劣，还是土地利用方式的变迁、生态系统格局的演变，遥感技术都能精准捕捉并提供关键信息，为深入研究生态环境变化、科学评估生态状况开辟了新道路，帮助人类更好地保护地球家园。

2.遥感数据处理与分析技术

2.1 多源遥感数据获取与预处理

开展生态监测，获取多源遥感数据是基础。在光学卫星数据里，Landsat系列有着分辨率适中、记录时间长的优势，为全球生态长期监测提供助力，用它能分析植被覆盖年复一年的变化。高分二号分辨率很高，城市建筑、小型水体都能清晰分辨，对城市生态的精细化研究很有帮助。还有雷达遥感数据，像Radarsat，恶劣天气也能正常工作，在洪水期监测水体范围时作用极大，很好地弥补了光学数据的缺陷。

获取数据后要预处理。辐射定标校正传感器响应差异，保证数据反映真实辐射强度；大气校正消除大气干扰，还原地物光谱；几何校正让图像符合地图投影，实现不同时相数据精确配准，为后续分析筑牢根基，确保数据在空间和辐射信息上准确无误。

2.2 图像解译与信息提取方法

从遥感影像提取有用生态信息，图像解译是关键。目视解译靠专业人员经验，依据地物色调、形状、纹理等特征来识别，比如凭河流的弯曲形状和蓝色调就能认出水体，在复杂小区域解译灵活，不过效率不高，主观性还比较强。

计算机自动分类效率更高，也更客观。监督分类先挑训练样本、建立规则，再对整幅影像分类，像最大似然分类法就基于概率统计判断像元类别；非监督分类按光谱相似度自动聚类，K-均值聚类就是这种；面向对象分类把影像分割成对象，综合多特征分类，很适合复杂生态场景，能有效提高解译精度。

2.3 时间序列分析与变化检测技术

时间序列分析能揭示生态环境动态变化规律。对长时间的遥感数据进行分析，绘制归一化植被指数（NDVI）时间曲线，通过趋势分析判断植被生长或退化状态，若某地区NDVI逐年下降，就预示着生态恶化，而周期分析可找出如湖泊水位季节性涨落这样的生态周期现象[1]。

变化检测可精准识别生态变化。直接对比法直接运算不同时相影像的像元值，以此找出变化区域；分类后比较法先分别分类再对比，过程虽复杂，却能明确变化类型。两种方法各有长短，需要依据研究目的和数据特点选择，从而准确掌握生态环境变化。

3.生态环境变化评估指标与模型构建

3.1 生态环境评估指标体系构建

构建生态环境评估指标体系，是全面、精准评估生态变化的关键。在植被生态评估中，归一化植被指数（NDVI）非常重要，通过近红外和红光波段反射率的差值与和值运算，能直观反映植被生长活力和覆盖程度，是衡量区域生态系统初级生产力的核心指标。就像在干旱地区，NDVI哪怕只是出现细微变化，都可能暗示着植被开始退化或者生态正在恢复。从水体生态来看，除透明度和叶绿素a含量外，化学需氧量（COD）以及总磷、总氮含量同样关键，这些指标能直接体现水体污染和富营养化程度，对水生生物的生存繁衍起着决定性作用。

土地利用变化指标能从宏观角度，展现人类活动对生态系统的干预程度。林地、湿地面积一旦减少，生物栖息地就会遭到破坏，生态调节功能也会衰退；城市扩张、耕地开垦，会改变地表覆盖和水文循环，严重影响区域生态平衡。把这些指标合理整合，构建出层次清晰、相互关联的体系，就能全面、系统地描绘生态环境的变化特点。

3.2 评估模型原理与选择

评估模型是把复杂生态环境数据转化为直观、科学评估结果的关键。比如生态系统服务价值评估模型，它依据生态系统服务功能理论，把生态系统给人类提供的产品、服务进行货币量化。针对不同土地利用类型，赋予对应的生态服务价值系数，再结合土地面积变化，算出生态系统服务价值的动态变化，直观呈现生态环境变化对人类福祉的影响[2]。

生态足迹模型从资源供需平衡角度着手，计算人类消耗自然资源所需的生物生产性土地面积，再和区域实际生态承载力对比，以此衡量区域生态可持续性。选择模型时，要综合考虑研究区域自然地理特征、数据获取难度和研究目的。像生态脆弱山区，评估侧重生态系统服务功能；资源型城市更关注生态足迹变化，依此选出最合适的模型，保障评估结果科学、实用。

3.3 模型验证与精度分析

要保证评估结果科学可靠，模型验证和精度分析必不可少。验证时，先收集大量地面实测数据，这些数据得有代表性和准确性，覆盖不同生态类型和地理区域。就拿验证植被覆盖度来说，要在不同地形和植被类型区域设样地，实地测量获取精确植被覆盖数据，再和模型预测结果比对，同时考虑季节、气候等因素对植被覆盖度的影响，让验证数据更全面、更有说服力。

精度分析时，会用多种评价指标来量化评估。均方根误差（RMSE）能反映模型预测值和真实值的平均偏差，RMSE值越小，模型预测精度就越高；决定系数（R²）用来衡量模型对数据的拟合优度，R²越接近1，模型对数据的解释能力就越强[3]。此外，平均绝对误差（MAE）可以直观展示预测值和真实值误差的平均幅度。还能通过交叉验证等办法，进一步检验模型的稳定性和泛化能力。经过严谨的模型验证与精度分析，能及时找出模型的问题和不足，进而优化改进模型，为准确评估生态环境变化、做出科学决策筑牢根基。

4.结语

本研究借助遥感技术，成功实现对生态环境变化的有效监测与评估。通过多源数据处理分析，精准提取生态指标，构建可靠评估体系，清晰展现生态演变趋势，为环保决策输送关键依据，在区域生态规划、资源合理利用等方面发挥了实际效用。不过研究也存在局限，如部分高分辨率数据获取受限，复杂地形区域监测精度有待提升，模型在应对突发生态变化时的时效性不足。未来，需攻克数据获取难题，融合多源数据，改进模型算法，提升监测评估的全面性与实时性，推动生态环境保护工作迈向新高度。

参考文献

[1]张引，陈丽，王小红，方刚.基于遥感生态指数的合肥市生态环境动态变化监测分析[J].安徽农学通报，2025，31（5）：73-79.

[2]杨溪.基于遥感影像技术的区域生态环境质量时空演变分析[J].科技创新与应用，2025，15（4）：90-93+97.

[3]徐燕飞，胡振琪，陈永春，崔瑞豪，苗伟，冯占杰.基于遥感生态指数的淮南矿区生态环境质量变化分析[J].煤炭工程，2025，57（1）：195-202.