基于遥感生态指数的河套灌区生态环境质量变化研究

李尚志, 薛华柱,*, 李静茹, 周利娟, 谷佳贺,2, 董国涛,2,3

基于遥感生态指数的河套灌区生态环境质量变化研究

李尚志1, 薛华柱1,*, 李静茹1, 周利娟1, 谷佳贺1,2, 董国涛1,2,3

1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院, 焦作 454002 2. 黄河水利委员会黄河水利科学研究院, 郑州 450000 3. 黑河水资源与生态保护研究中心, 兰州 730030

河套灌区是黄河中游的大型灌区, 也是我国设计灌溉面积最大的灌区, 2019年被列入世界灌溉工程遗产名录。为探究河套灌区在近十年来的生态变化情况, 基于Landsat系列卫星2010年TM及2016年和2020年OLI/TIRS数据, 利用绿度、湿度、干度、热度构建了遥感生态指数等指标, 分析了河套灌区的近年来的生态环境变化情况。研究结果表明: 从2010年至2020年, 研究区的植被覆盖区域的绿度水平显著提高, 湿度增加变化明显, 干度和热度两大指标均有所下降, 遥感生态指数由0.45上升到0.57, 生态水平有所提高。沙漠及盐碱化地区的生态水平有变好的趋势, 部分区域完成了从无植被到有植被覆盖的转换, 人为影响因素显著, 极大提高了区域生态环境水平。本次研究通过多种环境因子、遥感生态指数等手段研究河套灌区的生态变化情况, 探讨人为因素对生态环境的影响, 以期为河套区域生态保护提供理论参考和科学依据。

河套灌区; 遥感生态指数; 生态环境质量

0 前言

良好的生态环境是实现人类可持续发展的重要基础, 对人类社会的生态安全和稳定有着不可替代的作用[1]。沙漠化是指由自然或人为因素造成的在干旱、半干旱地区及半湿润地区出现的土地退化过程, 长期以来, 我国受到荒漠化影响严重, 荒漠化土地面积占国土面积的27.3%, 近4亿人口受到荒漠化的影响。内蒙古河套灌区位于我国西北内陆, 因有黄河穿过, 保证了灌溉用水的来源, 但是在西北地区干旱、降水稀少的大环境下, 仍然面临着土地沙漠化的危险。不合理的人类活动, 如农牧业的经营都将导致生态环境恶化。因此, 如何对灌区的生态环境进行全范围、多时间点的定量评价有着极为重要的现实意义。

徐涵秋提出的遥感生态指数(Remote Sensing Ecology Index, RSEI)可以对区域环境进行快速监测和评价, 是用于综合反映研究区域生态环境现状的新型生态指数[2]。近年来, 不少学者成功的应用遥感生态指数在不同领域对不同研究区域进行了生态环境评价, 并且取得了良好的效果。一些学者利用遥感生态指数对城市及城市群进行定量评价, 同时从时间上描述了区域生态变化的特征及趋势[3]; 张林杰等利用遥感影像构建遥感生态指数研究了贵阳市花溪区16年的生态环境变化, 表明了植被覆盖度是影响生态环境的关键性因素[4]。周满迷等定量评价了苏州-无锡-常熟城市群2001—2018年间区域生态变化[5], 周玄德等利用遥感生态指数评价了东莞市的生态环境状况, 研究发现了生态状况在空间分布上不平衡性。通过计算遥感生态指数, 程志峰等分析了乌鲁木齐市生态指数的空间特征及变化趋势[6]。王美雅等通过遥感生态指数评价了因城市不透水面面积增长导致的城市生态质量变化, 表明不透水面对城市生态质量产生了不利影响[7]。温小乐等分析了海岛城市平潭岛生态状况的时空变化趋势和变化原因, 强调了制定有效的生态保护措施的重要性[8]。王勇等通过构建遥感生态指数对丹江流域的生态质量进行了动态监测, 并对变化原因进行了讨论[9]。朱青等基于遥感生态指数定量分析了鄱阳湖区生态水平的空间异质性及影响因素[10]。岳辉等采用遥感生态指数动态监测了神东矿区的生态环境时空动态演变特征, 同时比较了矿区不同位置的生态差异[11]。潘明慧等利用基于遥感生态指数方法, 对福州旗山国家森林公园的生态环境变化趋势进行了分析, 并对不同的区域环境进行了探讨[12]。

到目前为止, 对河套灌区进行生态环境评价的研究仍然较少, 而且讨论的参数较为单一, 陈爱萍等利用VEGETATION传感器数据提取了河套灌区NDVI, 讨论了灌区植被覆盖动态变化情况[13]。毛志春等人基于1 km分辨率MODIS数据讨论了河套地区的荒漠化情况, 但仅从与植被角度进行了讨论, 同时所用遥感数据的分辨率较低, 无法展示灌区的细节情况[14]。张银辉等从土地利用变化角度分析了灌区景观生态效应, 揭示了灌区以农牧业用地为主的特征[15]。武靖伟等利用实地调查数据, 讨论了地下水位引起的生态环境变化, 但是缺乏客观的面状信息展示[16]。以上研究仅对与生态环境有关的某一因子进行分析, 并非通用的生态环境评价方法, 在生态指标上选取上存在一定的主观性与片面性, 同时未对研究区的生态变化情况进行全面的分析与讨论。因此, 本研究使用了2010年、2016年及2020年的Landsat系列卫星30 m分辨率影像数据, 从归一化植被指数、地表湿度、干度及地表温度四个方面探讨河套灌区近十年的生态情况。同时利用遥感生态指数对灌区生态进行定量评估, 直观展现不同区域的生态等级变化情况。另外, 结合研究区政策及发展情况对导致生态环境质量等级发生变化的组成指标做出进一步的解释。研究成果对合理利用区域生态资源及生态保护活动具有科学的指导意义。

1 研究区概况

河套灌区位于内蒙古巴彦淖尔市, 是我国三个特大型灌区之一, 河套灌区西邻腾格里和乌兰布和沙漠, 北接库布齐沙漠边缘, 属内蒙古高原的一部分。气候为典型的中温带大陆性干旱半干旱季风气候, 降水稀少, 昼夜温差大, 年均降水量为130—285 mm, 自东向西递减, 蒸发量在2000—2500 mm之间。灌区内以引黄灌溉为主, 全年灌水3—7次[17]。冬季和春季多为北风或西北风, 夏季为偏南风, 大风天气频发, 荒漠化隐患严重。受到气候与地形条件的双重影响, 研究区主要植被为草甸、盐生植被和农作物等类型, 生态环境脆弱。不合理的人类活动, 如大水漫灌、灌排比例失调及盲目开展节水活动等, 将对生态环境造成较大的影响[18]。

图1 研究区位置示意图

Figure 1 Overview of the location of research area

2 材料与方法

2.1 数据介绍

已有研究表明, 沙漠植被平均密度在7月份达到最大值[19]。因此, 选取7月作为卫星成像时间。本研究的遥感成像时间分别为2010年7月1日、2016年7月3日和2020年7月2日, 时间差别在5 d以内, 保持沙漠植被处于相同的生长状态。首先以2020年的遥感影像为基准影像, 对2016年和2010年两幅影像进行配准, 确保均方根误差控制在0.5个像元以内。所用数据为USGS网站定制的反射率产品, 该产品已经过大气校正, 像元值即为地表反射率值。

考虑到研究区为非行政区界和非流域单元, 同时处于动态变化状态。因此, 选择2020年最新的遥感影像作为基准影像, 确定研究区范围, 即通过采用波段合成手段增强植被与沙漠戈壁之间的区别, 可以发现灌区北部紧邻阴山山脉, 地表差异明显, 以此确定北部边界, 南部主要选择黄河南侧明显的沟渠、道路等线状地物作为边界, 东端至乌梁素海东侧绿地边缘, 西侧主要根据植被与戈壁的差异灵活确定, 尽可能的包含植被覆盖区域。

2.2 研究方法

区域生态环境质量变化情况可以从多个遥感指数指标中得到体现, 绿度、湿度、干度与热度指标与人类生存环境有着密切的联系。而遥感生态指数使用主成分变换的方法耦合了以上四个指标, 可以定量描述区域的生态水平, 也可以进一步对生态环境进行分级评价, 避免了主观因素的影响。

表1 Landsat 8 OLI/TIRS及Landsat 5 TM传感器波段介绍

2.2.1 绿度指数

植被对区域能量循环有着重要影响, 在生态变化和气候变化中起着极为重要的作用。自然界地表植被覆盖度可以用绿度指标表示[20], 一般而言, 归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 常用于表示绿度。NDVI是利用植被在红光波段的吸收谷与近红外波段的高反射率特征构建使用最广泛的遥感植被指数[21], 能够综合反映植物生物量、叶面积指数以及植被覆盖度信息。NDVI取值范围为[-1,1], 负值表示地面覆盖为云、水、雪等, 0表示有岩石或裸土等, 正值表示有植被覆盖, 且随覆盖度增大而增大。具体表达式为公式(1)所示:

式(1)中的NIR和RED分别表示近红外波段和红波段反射率数据。

2.2.2 湿度指标

遥感缨帽变换所获取的湿度分量可以反映地表植被、水体和土壤的湿度状况, 与土壤退化等生态环境变化密切相关。基于Landsat卫星的OLI和TM传感器数据的湿度分量计算公式为:

式(2)、(3)中各波段分别为Landsat影像中的相应波段反射率。

2.2.3 干度指标

遥感生态指数选取裸土指数(Soil Index, SI)和建筑用地指数(Index-based Built-up Index, IBI)合成表示地表干化程度。具体计算公式为:

表2 遥感影像数据说明

图2 河套灌区遥感影像(Landsat 8 6,5,2波段; Landsat 5 7, 4, 1波段)

Figure 2 Landsat images of Hetao irrigation area (Landsat 8 6, 5, 2 band composition; Landsat 5 7, 4, 1 band composition)

2.2.4 热度指标

地表温度(Land Surface Temperature, LST)在全球气候变化和地球地表过程模型研究中是一个十分重要的参量[22], 有研究表明, 地表温度的变化能够改变地面与大气之间物质与能量平衡, 引起气候, 降水和植被等发生变化, 进而对区域生态环境的保护与演变产生重要影响[23]。本研究使用大气校正法计算地表温度, 利用经过比辐射率校正的温度来代表热度指标, 根据Landsat 8卫星数据反演不同时段的地表温度数据公式为:

公式(7)中, L为Landsat 8第10波段的像元在传感器处的辐射值, DN为像元灰度值, 通过查看头文件提供的定标信息可以得知增益gain和偏移bias的具体数值。式(8)中, T为传感器处温度值, K1和K2分别是定标参数。公式(9)中, Landsat 8第10波段的中心波长λ为10.9 μm, ρ为1.438·10-2m * K, ε为地表比辐射率。

2.2.5 遥感生态指数

遥感生态指数用主成分变换的方法耦合了绿度、湿度、干度、热度等四个地表参数, 由于遥感生态指数的四个组成指标之间的物理意义不同, 同时量纲并不统一, 为了避免因为数值大小对权重不平衡造成影响, 因此需要对其进行归一化处理[24]。归一化公式如式(10)所示:

式(10)中,为待归一化波段,X和X分别为波段的最小值和最大值,X为归一化结果。

该方法的最大优点是各指标对遥感生态指数的贡献全部由数据本身的性质决定, 没有人为权重设定, 从而避免了因人为因素而造成的结果偏差。可以客观的对区域生态环境质量的时空分布变化进行可视化。因此, 遥感生态指数更为客观合理, 大大提高了结果的可信度。根据遥感生态指数的定义, 针对上述四种生态指标, 首先进行归一化处理, 然后进行主成分分析处理, 以消除各指标间的相关性。将包含信息量最大的第一主成分作为遥感生态指数以定量揭示研究区的生态环境质量差异与空间分布特征。公式如下:

为了便于度量研究区的环境质量, 参照文献中的分级标准, 将归一化后的遥感生态指数划分为[0—0.2)、[0.2—0.4)、[0.4—0.6)、[0.6—0.8)、[0.8—1]五个区间, 分别对应为差、较差、中等、良好和优五个等级。RSEI值越接近1, 表示生态越好, 反之生态越差。

3 结果与分析

通过使用Python语言结合地理空间数据抽象库(Geospatial Data Abstract Library, GDAL)对研究区内2010年7月、2016年7月及2020年7月的三期Landsat陆地卫星影像进行处理, 得到其绿度、湿度、干度及热度四个指标。然后, 对四个指标进行归一化处理。其次, 基于主成分分析方法获取四个遥感指数的第一主成分。最后对归一化后的遥感生态指数按照生态分级标准得到生态指数等级分布图。由于遥感生态指数并不适用于河套灌区东缘乌梁素海水域生态评价工作, 因此需要利用改进的归一化差异水体指数(Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI)对水体进行掩膜处理[25], 掩膜部分不参与统计学运算。

3.1 多种遥感指数综合变化

遥感生态指数及组成指标如表3所示, 研究区在2010年的遥感生态指数为0.45, 至2016年遥感生态指数为0.53, 2020年遥感生态指数为0.57, 不同时间范围内, 生态水平均有一定程度的提高, 且2010年到2016年生态变化最为明显。绿度和湿度对于第一主成分的贡献率分别为0.39和0.68, 均为正值, 说明绿度和湿度指标对区域生态环境起到了积极作用, 而干度和热度指标对第一主成分PC1的贡献值为-0.72和-0.29, 说明干度和热度两个指标对生态环境有负面影响。

通过对比的近十年来的三个时间点的遥感影像发现, 以NDVI为表征的绿度因素呈上升趋势, 均值由2010年0.44上升到0.55, 增幅为11%, 上升幅度明显。从绿度指标的空间分布上看, 直接得到种植植被的区域变化最为明显, 表现在绿色植物覆盖面积显著增加, 说明研究区内部分区域的土地利用类型经历了由荒漠到有植被覆盖的过程; 原有的植被绿度水平在一年内相同时期水平也有所提高。湿度指标在2010年均值为0.55, 2016年为0.66, 到2020年降低到0.43, 上升趋势为先上升再下降, 可能与灌区节水农业发展有关[26]。对生态起消极作用的干度指标由2010年的0.72降低至2016年的0.66, 表明在2该时间段内区域整体干燥度下降。但是, 到2020年干度水平回升到0.76, 干度水平略有增加, 可能与近年来经济水平提高及农作物种植面积变化有关[27]。2016年与2020年两期相比, 热度下降了5%, 热度水平远远低于2010年。研究结果表明, 绿度NDVI高值区域的地表温度明显低于周边区域, 从而减少了蒸发量, 起到涵养水源的积极作用, 优化了灌区植物的生存环境。整体上消极因素上升幅度小于积极因素上升幅度, 生态环境整体向好发展。

表3 遥感生态指数与组成指标统计值

图3 研究区内绿度、湿度、干度及热度变化情况

Figure 3 Changes of greenness, wetness, dryness, and hotness in research area

3.2 生态等级及空间分布

结合图4和表4可以看出, 2010年河套灌区的生态指数等级为较差的比例为11.5%, 生态水平为较差的比例为32.9%, 生态水平为中等的区域占比为28.8%, 生态水平为良好的比例为25.2%, 生态水平为优的比例为1.4%, 生态环境水平一般。2016年生态等级为差的比例占8.2%, 等级为较差的比例占到25.5%, 水平为中等的比例为34.8%, 生态水平为良好的比例为28.6%, 生态水平为优的比例占2.7%。2020年河套灌区生态水平为优的比例达到3.1%, 达到近10a来最高水平, 生态水平为良好的比例为31.8%, 生态水平为中等的比例为34.6%, 生态水平为差的比例占20%左右, 绝大部分区域生态水平为中等及以上。

三个时间点的遥感生态指数分布图显示, 河套灌区生态环境破碎化程度较高, 生态等级为中等和良好的区域交替分布。研究区内生态环境较好的区域主要分布在灌区中部灌渠经过地区, 边缘区域生态水平低于中部地区, 黄河以北生态环境优于南部地区, 灌区西南部地区生态环境较差。灌区中部地区生态水平保持稳定, 原有的生态基础得到巩固。河套灌区西侧纳林湖湿地公园处于不断地进行生态建设与湿地保护[28], 东侧乌梁素海景区落实湿地红线政策, 人为影响因素最为明显[29], 目前的一系列生态保护措施有力地强化了灌区边缘的生态等级, 但是不合理的人类活动将对生态环境造成破坏性影响。

河套灌区在2020年RSEI主要集中在中等、良好等级, 分别占31.8%和34.6%, 尽管生态水平为差的比例由32.9%降低到21.8%, 但是灌区在经济建设的同时应注重生态环境的保护, 在原有的生态基础上进一步优化生态环境的规划, 如提高植被覆盖度、根据实际情况合理配置灌溉水资源及结构等。特殊的地理环境与气候决定了河套灌区生态基础, 生态水平为良好应当是研究区内正常化水平。生态水平位较差的区域主要分布在研究区边缘区域, 主要由于东西侧边缘区域易受沙漠风沙侵蚀[30], 灌区北侧为洪积平原, 盐碱化程度高[31], 而南侧灌渠数量较少, 灌溉水平较低, 最有可能面临生态水平降级的风险。

3.3 生态环境动态变化情况

由表4可知, 河套灌区生态等级为较差的区域占据一定的比例, 2010年和2020年的比例为32.9%和21.8%, 同比降低11.1%; 生态水平为中等的比例由28.8%上升到34.8%; 生态水平为良好的比例由25.2%上升到31.8%, 增长6.6%, 生态变化最为明显; 生态水平为优的比例由1.4%上升到了3.1%。最近影像信息显示, 河套灌区西南磴口县近年来大力开展防沙治沙生态建设, 人工种植梭梭, 肉苁蓉及沙生葡萄等经济作物, 生态水平变化最为明显。灌区西侧纳林湖景区面积在近年来有所扩大, 遥感生态指数由0.21上升至0.37, 原有的生态环境得到了巩固与提高。灌区周边区域与四周荒漠化区域的差异明显, 沙漠锁边林带进一步拓宽以阻挡、固定风沙侵蚀。RSEI水平为差的面积减少了3%, 水平为较差的面积减少了11.1%, 变化的面积主要转变为良好和中等两级。

如图2所示, 生态环境明显改善的区域主要分布在植被覆盖度增加的区域, 生态环境变化幅度明显高于自然演变, 说明人工进行生态环境对生态质量有明显的促进作用。绿色植物的种植可以明显改善了区域生态水平[32], 除造林治沙区域外, 其它地区生态水平保持稳定, 说明河套地区生态效益显著, 有力地遏制了生态环境恶化的趋势, 提高了整体生态环境水平。在全球气候变化导致积温增加的大背景下, 非人工造林区域的干度和热度有上升趋势[33, 34],说明如果不加人工干预, 那么生态环境有进一步退化的趋势, 进而春秋季沙暴天气出现频率增加, 危害大气环境[35]。对比2010年、2016年和2020年三个时期的RSEI分布可以看出, 通过人为手段进行生态保护, 扩大植被覆盖面积有较为显著的作用, 能提高生态学等级, 生态保持效果良好, 说明人类活动的影响因素不容忽视。综上所述, 近10年来, 河套区域生态水平仍然有待提高, 但是生态水平已经得到了改善。河套灌区的生态保护力度大于自然恶化因素, 生态环境正逐渐向好发展, 为我国西北沙地竖起一道重要的生态屏障, 承担起维护我国生态安全的重要使命。

表4 生态质量分析及统计信息

图4 遥感生态指数分布(左侧a, c, e为遥感生态指数, 右侧b, d, e为生态级别)

Figure 4 RSEI spatial distribution (Figure a, c, e are RSEI spatial distribution maps, while Figure b, d, e are RSEI grades)

表5 遥感生态指数等级变化

4 讨论

遥感生态指数用于区域环境质量评价, 可以结合绿度、湿度、干度、及热度指标的优势, 评价结果更具有说服力。其中, 灌区绿度和湿度指标对生态环境有促进作用, 而热度和干度指标具有相反的作用。绿度指标增加, 应当是河套灌区植树造林, 发展灌区农业及建设生态保护区的结果。由于研究区地处我国西北部, 降水量少, 蒸发强烈, 因此, 热度和干度指标仍然较高[36]。从灌区生态指数的空间分布及变化上可以看出, 研究区的生态指数受人类活动影响明显, 在部分区域, 人为生态保护对区域生态起到决定性的作用, 如, 研究区西部地区生态质量为差的区域转为良好, 灌渠流经的区域生态水平优于其它区域。空间分布上, 灌区边缘生态等级较差, 而中部地区生态相对较好, 研究有助于在今后的生态环境保护工作中, 有针对性的对特殊地区进行重点保护。

河套灌区是我国设计灌溉面积最大的灌区, 由于可以引黄灌溉天然优势, 进一步完善水利设施, 根据实际情况调节引黄灌溉水量, 合理发展种植业, 地方经济发展迅速, 为维护地区生态稳定做出了巨大的贡献[37]。人类活动对区域生态影响愈加显著, 特别是在自然条件较差的区域, 合理的人类活动将有益于区域生态环境变化。河套灌区生态环境的生态环境质量变化受到自然条件的影响, 但是人为因素的影响不容忽视, 在生产建设过程中, 一定要树立生态意识, 环保意识, 统筹规划, 在生态可承载范围内进行有序可持续发展[38]。

在研究方法上, 本研究利用Landsat系列卫星数据构建遥感生态指数为河套灌区生态评价提供了新的思路与方法, 可以实现快速监测, 并将绿度、湿度、干度及热度指标与研究区生态环境保护工作相结合, 探讨生态环境质量变化原因。但是也存在一定的缺陷和不足之处, 一是图像时间分辨率并不足够高, 如果使用更多时相的遥感数据进行生态评价, 则可以提供更为精细尺度的变化特征和生态评价结果[39]。二是本研究完全基于遥感手段对河套灌区的生态水平空间分布及变化情况做出了探讨, 有一定的局限性, 如果与研究区地面站点观测资料, 如降水量, 蒸发量及引黄灌溉用水数据相结合进行探讨, 分析结果将更为全面。三是单一时刻的遥感影像进行生态环境质量监测与评价, 容易受到天气等偶然因素的影响, 导致遥感生态指数可能存在一定的差异, 因此, 如何数据进行预处理(如, 年均值合成、最大值合成), 得到更为稳定且更具代表性的输入数据将是下一步研究应当考虑的问题。

5 结论

(1)遥感生态指数适用于河套灌区生态环境监测, RSEI均值处于不断上升的状态, 遥感生态指数均值由2010年的0.45上升至2020年的0.57, 上升幅度达12%, 说明生态环境质量水平呈现上升趋势, 其中绿度和湿度指标对生态环境有促进作用, 而干度和热度对生态环境起到负面影响。

(2)河套区域的生态环境等级由较差变为中等及以上的比例达到32%。说明了通过人工种植绿色植物可以显著降低地面干度, 增加地表湿度。造林区域的地表温度明显低于造林前的温度水平, 原有生态较差的区域得到了有效的治理。

(3)RSEI综合了绿度、湿度、干度和热度四个指标, 可以客观的反映区域生态环境质量状况。研究结果表明, 绿度、湿度、干度和热度均能体现出生态环境的变化情况。空间分布上, 河套区域生态水平有所好转, 说明当地的生态环境正在得到改善。

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Study on the ecological environment quality change in Hetao irrigation area with remote sensing ecology index

LI Shangzhi1, XUE Huazhu1, *, LI Jingru1, ZHOU Lijuan1, GU Jiahe1,2, DONGGuotao1,2,3

1. School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454002, China 2. Yellow River Conservancy Commission, Yellow River Institute of Hydraulic Research, Zhengzhou 450000, China 3. Heihe Water Resources and Ecological Protection Research Center, Lanzhou 730030, China

Hetao irrigation area is a large irrigation area in the middle Huanghe basin, and is also the most extensive irrigation area in China, which was inscribed world’s Heritage Irrigation Structures in 2019. To explore the ecological environment quality distribution and change of the Hetao irrigation area in the latest ten years, greenness, wetness, dryness, hotness, and remote sensing ecology index were calculated based on the Landsat series satellite TM (2010) and OLI/TIRS (2016, 2020) images. Results showed that, from 2010 to 2020, the remote sensing ecology index increased to 0.57 from 0.45, which depicted that the greenness increased, and wetness had a noticeable increasing trend, on the opposite, the dryness and hotness decreased, the overall ecology improved. The ecology standard of the desert and alkaline soil areas had an upward trend. Part of the research areas completed the transformation from desert land to vegetated areas, which revealed that human activity was a non-ignorable factor to the local environment and significantly raised ecology standard. This paper used multiple remote sensing factors and RSEI standards to explore the environmental change of the Hetao irrigation area, aiming to provide theoretical reference and scientific basis for the environmental protection and management of the research area.

Hetao irrigation area; remote sensing rcology index; ecology environment quality

李尚志, 薛华柱, 李静茹, 等. 基于遥感生态指数的河套灌区生态环境质量变化研究[J]. 生态科学, 2022, 41(3): 156–165.

LI Shangzhi, XUE Huazhu, LI Jingru, et al. Study on the ecological environment quality change in Hetao irrigation area with remote sensing ecology index[J]. Ecological Science, 2022, 41(3): 156–165.

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.03.018

P237

A

1008-8873(2022)03-156-10

2020-06-30;

2020-10-15

国家自然科学基金资助项目(51779099); 中国保护黄河基金会项目(CYRF2018002)

李尚志(1996—), 男, 山东泰安人。硕士, 主要从事定量遥感研究, E-mail: 2695251752@qq.com

薛华柱(1977—), 男, 博士, 副教授, 主要从事地表参数定量遥感反演, E-mail: hpuxhz@163.com