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user: 2. 研究区与研究方法 2.1. 研究区概况 本文以粤港澳大湾区(Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area)(GBA)为研究区。粤港澳大湾区由香港、澳门两个特别行政区和广东省广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆(珠三角九市)组成，位于广东省珠江下游，属亚热带季风气候，降水充沛，年平均降水量在1300~2500毫米之间，主要地形为平原，总面积5.6万平方公里。2018年末地区总人口已达7000万人，是中国开放程度最高、经济活力最强的区域之一，在国家发展大局中具有重要战略地位。 2.2. 数据预处理 本文以覆盖研究区的Landsat 系列遥感影像作为数据源，分别为LandsatTM (2008年)、Landsat 8 (2013年和2017年)。为了减少不同时相影像在地形、大气和光照等方面的差异，保证影像间空间叠加的准确性，对遥感影像进行辐射定标和大气校正和几何校正。通过辐射定标将像元灰度值转换为辐射亮度值，利用FLAASH大气校正工具对影像进行大气校正，采用二次多项式和最邻近像元法对影像进行几何校正，使其均方根误差满足小于0.5个像元的精度要求。遥感影像在ENVI 5.3环境下进行处理。 2.3. 遥感生态指数的计算 遥感生态指数(RSEI)可以综合反映区域的生态环境状况 [ 6 ] [ 7 ] 。该指数选取绿度、湿度、热度和干度4个指标，通过主成分变换来集成各指标，克服了指标单一的缺点，各分指标的集合更为合理。与2006年由国家环境保护部推出的生态环境状况指数(Ecological Index， EI)相比，RSEI可以实现对研究区的生态环境质量的定量评价以及评价结果的可视化，在一定程度上优化了评价结果。对于LandsatTM和Landsat 8遥感影像数据，分别使用其相应波段计算如下指标： 1) 绿度指标：使用归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index， NDVI)来代表绿度指标，公式为： N D V I = ( ρ S W I R 1 − ρ N I R ) / ( ρ S W I R 1 + ρ N I R ) (1) 式中， ρ S W I R 1 ， ρ N I R 分别代表LandsatTM或Landsat 8遥感影像的短波红外1波段和近红外波段的反射率。 2) 湿度指标：缨帽变换是指根据多光谱遥感中土壤、植被等信息在多维光谱空间中信息分布结构，对图像做的经验线性正交变换。使用缨帽变换可以获取遥感影像的正交分量，包括亮度、绿度和湿度分量，其与地表物理参量有直接的关系。由于缨帽变换中的湿度分量与植被和土壤的湿度紧密相关，因此在RSEI模型中，使用缨帽变换中的湿度分量Wet来代表湿度指标 [ 10 ] ，公式为： W e t = C 1 ρ B + C 2 ρ G + C 3 ρ R + C 4 ρ N I R + C 5 ρ S W I R 1 + C 6 ρ S W I R 2 (2) 式中， ρ B 、 ρ G 、 ρ R 、 ρ N I R 、 ρ S W I R 1 和 ρ S W I R 2 分别表示LandsatTM或Landsat 8遥感影像的蓝光、绿光、红光、近红外、短波红外1和短波红外2波段的反射率。对于Landsat TM数据，C1 = 0.0315，C2 = 0.2021，C3 = 0.3102，C4 = 0.1594，C5 = −0.6806，C6 = −0.6109 [ 11 ] 。对于Landsat8数据，C1 = 0.1511，C2 = 0.1973，C3 = 0.3283，C4 = 0.3407，C5 = −0.7117，C6 = −0.4559 [ 11 ] 。 3) 热度指标：使用经比辐射率校正的温度(Land Surface Temperature，LST)来代表热度指标，公式为： L = g a i n × D N + b i a s (3) T = K 2 / ln ( K 1 / L + 1 ) (4) L S T = T / [ 1 + ( λ T / ρ ) ln ε ] (5) 式(3)中，L分别为Landsat TM第6波段和Landsat 8第10波段的象元在传感器处的辐射值，DN为像元灰度值，gain和bias为定标常量，通过查询头文件可知，LandsatTM第6波段的gain = 5.5157e-02，bia s= 1.238，Landsat 8第10波段的gain = 3.3420e-04，bia s= 0.1。式(4)中，T为传感器处温度值，K 1 和K 2 分别是定标参数，LandsatTM的K 1 = 607.76 mW∙cm −2 ∙sr −1 ∙um −1 ，K 2 = 1260.56 K，Landsat 8的K 1 = 774.89 mW∙cm −2 ∙sr −1 ∙um −1 ，K 2 = 1321.08 K。式(5)中，LandsatTM第6波段的中心波长λ = 11.48 μm，ρ = 1.438 ´ 10 −2 m×K，Landsat 8第10波段的中心波长λ = 10.9 μm，ρ = 1.438 ´ 10 −2 m×K，ε为地表比辐射率。 4) 干度指标：地表土壤干化一般使用裸土指数(bare soil lndex， SI)代替，但在研究区域中，还存在相当一部分的建筑用地，它们同样会造成地表的“干化”，因此使用裸土指数(SI)和建筑指数((index-based built-up index，IBIIBI)合成的干度指标(normalized difference soil index， NDSI)来表示，公式为： N D S I = ( S I + I B I ) / 2 (6) 其中： S I = [ ( ρ S W I R 1 + ρ R ) − ( ρ B + ρ N I R ) ] / [ ( ρ S W I R 1 + ρ R ) + ( ρ B + ρ N I R ) ] (7) I B I = { 2 ρ S W I R 1 / ( ρ S W I R 1 + ρ N I R ) − [ ρ N I R / ( ρ N I R + ρ R ) + ρ G / ( ρ G + ρ S W I R 1 ) ] } / { 2 ρ S W I R 1 / ( ρ S W I R 1 + ρ N I R ) + [ ρ N I R / ( ρ N I R + ρ R ) + ρ G / ( ρ G + ρ S W I R 1 ) ] } (8) 式中， ρ B 、 ρ G 、 ρ R 、 ρ N I R 、 ρ S W I R 1 分别表示LandsatTM或Landsat 8遥感影像的蓝光、绿光、红光、近红外、短波红外1波段的反射率。 RSEI使用主成分分析(Principal Component Analysis， PCA)方法的第一主成分(PC1)来集合4个指标。使用该方法的优点是各指标的权重根据数据本身性质和各指标对PC1的贡献度来自动、客观的确定，避免了人为确定权重造成的结果偏差。为了统一4个指标的量纲，将以上指标进行标准化，使其值转化为无量纲且范围在0~1之间，之后再计算PCA [ 12 ] 。各指标标准化公式为： N I i = ( I i − I min ) / ( I max − I min ) (9) 式中，NI i 为标准化后某指标值，I i 为该指标在像元i的值，I max 和I min 分别为该指标的最大值和最小值。为了避免大区域的水体信息对主成分分析载荷产生影响，利用改进的归一化水体指数MNDWI提取水体掩模 [ 13 ] ，去除水体信息。 使用ArcGIS软件的主成分分析模块计算PC1，即为融合绿度、湿度、热度、干度的遥感生态指数RESI。为了便于统一分析，同样对RSEI进行标准化处理，使其值在0~1之间。RSEI的值越高，表示生态质量越好。