（论文）基于3S技术的生态环境质量评价研究进展

林业调查规划2007. Jun. 32（3）: 14-17林业国际规划CN53-1172 / S ISSN16171-368基于“ 3S”技术的生态环境质量评价研究进展（1.森林培育与利用重点实验室北京林业大学教育部保护教育，北京100083； 2. 北京林业大学水土保持学院，北京100083）摘要: 全面讨论了生态环境质量评价的概念，原理和方法. 它着重于“ 3S”技术在生态环境质量评估中的应用动态，在评估中特别关注诸如数据挖掘技术，数据融合技术，高光谱技术和“ 3S”集成技术等新兴技术的应用前景. 生态环境质量. 关键词: 生态环境；生态环境“ 3S”集成技术；数据挖掘;质量评估；研究进展. CLC编号: X171.1: TP7: P288.4: P208文档标识码: A物品编号: 1671-3168（2007）03-0014-04基于“ 3S”技术的生态环境进步质量评价邓春冠91，张晓lil，CUIWencha02（1.林业部教育与保护重点实验室，北京100083； 2. 北京林业大学水土保持学院，北京白令100083）摘要: 本文介绍了“ 3S”生态动态应用的质量评价的概念，原理和方法，着重研究数据，重点关注新技术. 高光谱应用视觉质量评估. 关键词: 优质生态环境；“ 3S”技术；约会可持续发展，人类生态和环境的核心；社会发展;环境

生态环境的质量标志着经济和社会可持续发展的能力，以及社会生产和人类住区环境稳定与协调的程度. 充分了解和了解生态环境状况，正确评估生态环境现状，是生态环境预测或预警研究的基础，也是制定和规划国家经济发展计划的重要基础. 随着对环境保护的重视和可持续发展战略的深入支持，生态环境质量的评估将在未来的经济建设和社会发展中发挥越来越重要的作用. 近年来，生态学，生态经济学，景观生态学和生物多样性保护理论的发展和完善为人类了解宏观环境提供了先进的理论和思想，并发展了的区域生态分区和生态环境质量. 评估提供了可衡量的技术和方法. 随着计算机，遥感（RS），地理信息系统（GIS），全球定位系统（GPS）和信息网络技术的发展. 它为我们了解和管理生态环境提供了一种手段和方法. 特别是近年来，高光谱遥感技术和数据技术的发展为生态环境质量评估带来了广阔的前景. 生态环境质量评估的概念生态环境是各种自然要素（生物要素，非生物要素）和以人类为中心的社会因素的结合. 生态环境质量是指生态系统的全部或部分生态环境因素在特定的时间和空间范围内对人类生存以及社会和经济可持续发展的适应性.

基金项目: 北京自然科学基金会用于北京山区植被动态监测的智能遥感模型研究（4052020）接收时间: 2007-01-14作者简介: 邓春光（1980-1）. 男，清仁振来，硕. 主要研究方向是“ 3s”技术在资源和环境中的应用. 万方数据15生态环境质量评价的目的是根据特定目的选择具有代表性，可比性和可操作性的评价指标和方法，并对生态环境质量进行定性或定量分析和判别... 2选择评价指标的原则2.1科学性评价指标的选择应以科学的准确性为基础，并选择能反映被评价地区生态环境质量的基本特征和生态环境质量变化的指标. 指标的概念必须明确并具有各自独立的含义. 2.2具有代表性的生态环境具有许多构成因素，各种因素的相互作用和相互联系形成了一个复杂的复合体. 评价指标体系不能涵盖生态环境的所有因素，只能从中选择能够反映生态环境基本特征的最具代表性的指标. 2.3全面的生态环境是一个复杂的复合体，由自然-社会-生态因素组成，包括大气，岩石，土壤，生物学，社会经济和其他方面. 因此，所选指标应尽可能反映生态系统. 各方面的特点. 2.4可操作性指标的设定应尽可能使用现有的统计指标以适应当地的监测能力和技术水平，并与统计指标尽可能一致或具有一定的相关性，以便纳入国民经济统计指标

生态环境质量评价方法当前的生态环境质量评价方法主要包括以下几种. 3.1层次分析法（AHP）的基本原理是将评估体系相关方案的各个要素分解为多个层次，并使用同一层次的要求遵循上一层的要求作为比较和比较的准则计算找到每个元素的权重. 根据综合权重，根据最大解决方案确定最佳解决方案. 层次分析法有许多应用，朱小华等人使用层次分析法对生态环境质量进行评价. 3.2人工神经网络评估方法人工神经网络被大量的简单神经元广泛连接. 高速计算能力，以及通过模拟人脑复杂的网络系统解决某些歧义和不确定性问题的能力. 同时，它具有良好的自组织，自适应，自学习和容错能力. 复杂的并行分布处理能力，可以从特定的学习样本开始，并根据客观数据获得权重；可以对生态环境质量做出相对准确的评估. 唐立妮“ 1等人在生态环境质量评价中进行了人工神经网络的应用. 人工神经网络BP模型用于生态环境质量评价. BP网络模型用于环境质量评价，不需要专家或由相关人员根据经验确定因素的权重，在学习过程中会进行自适应调整，评估结果是客观的3.3灰色综合评估方法灰色系统评估方法首先将每个评估指标分为不同的灰色类型，然后建立每个灰色类型的权重函数，以定量地描述评估对象属于灰色类的程度.

对于具有多级评估指标的系统，可以根据子系统的评估对上级进行加权和集成，以反映系统的整体状态. 陆彩梅等. 将灰色综合评价法应用于生态环境质量评价. 3.4物元分析法物元分析法是基于构建环境标准物元矩阵和节点面物元矩阵，并通过计算被评估区域环境来计算各个评估水平的综合环境质量. 该方法的优点是，物元分析中的相关度引入了一个负数，可以无损失地整合各种因素的所有信息，保证信息的完整性，使评价结果更加客观准确. [Wu Huajun]]等. 应用物元分析法对生态环境质量进行综合评价. 3.5模糊综合评价法在生态环境质量评价中往往存在一定的不确定性，导致评价结果的不确定性和评价结果的失真. 然而，采用模糊集理论可以提高评价结果的可靠性. 该方法的关键是找到模糊评价矩阵，利用隶属度划定生态环境质量分类的边界，可用于生态环境质量的分类和划分. 生态环境质量较差的地区. 徐福六等结合模糊聚类和层次分析法，提出了一种城市环境质量的多层次模糊综合评价方法. 此外，还有一些评价方法，如综合指标法，景观生态学方法，主成分分析法等. 4.“ 3S”技术在生态环境质量评价中的应用现状遥感图像是三维模型地景观物体按一定比例减少，并真实，客观，连续记录地表物体的总体和个体信息特征.

RS图像可用于快速，重复和动态地获取大范围的各种信息，从而为，动态和周期性的生态环境动态监测提供技术和结果的准确性保证. 现在，RS已经能够在地球上执行高分辨率，多角度，多时间的观测. 遥感信息处理技术也已经同步发展. 第16卷，林业调查计划，第32卷. 此功能已从静态分析演变为动态监视. 环境信息的定量分析和自动绘图. 随着虚拟现实技术的不断发展，三维可视化技术的应用可以实现动态模拟，减少现场调查的时间和成本，提高监测的准确性，并为环境工作者和决策者提供可视化的结果载体，特别是对于高山，沙漠等难以到达的地方具有更实际的意义. 利用GIS可以对遥感获得的环境动态数据进行快速处理和分析，并及时发现环境变化. 在大中型环境评估中，卫星遥感数据（如TM，MSS和SPOT）可用于通过遥感图像处理（如比率合成，图像校正，图像增强和多源信息复合）来提取信息. . 评价区域的空间分布和差异，以确定评价范围和主要环境评价因素. 遥感技术可以获取有关研究对象的宏观综合数据信息，但是很难获得有关研究对象细节的详细数据，而GPS恰好弥补了这一数据收集缺陷. 无论是在生态环境质量评估中使用遥感影像还是直接进行现场数据采集，GPS都可以用来获取采集点的空间位置.

在对这些数据进行分析和整理之后，实际信息与空间位置之间的一一对应关系将生成相应的专题图. 目前，特别是在实时动态测量操作模式下，GPS的定位时间缩短为I-2S，定位精度达到厘米级，可以为环境信息的收集提供快速准确的定位服务. GIS的使用可以将社会经济，人文信息和其他信息与反映地理位置的图形信息有机地结合在一起，从而有可能科学地解决复杂的空间问题并为规划和决策提供服务. 综上所述，GIS在生态环境质量评价中可以发挥以下作用: 利用GIS强大的数据功能建立和管理相关的环境信息，并有效地进行评价区域或项目所需的环境评价属性数据和空间数据的查询，更新. 并提取. 直观的图形界面可根据用户要求输出各种分析和评估结果. 使用GIS强大的空间分析功能（例如缓冲区分析，空间覆盖分析，网格分析，邻近度分析，数字高程模型等）来处理多个环境影响因子和同一区域在不同时间段的特征，例如环境可以叠加人口和经济水平，自然景观，河流等来分析区域环境质量与其他因素之间的相关性，从而比较区域环境质量. 此外，GIS还可以添加时间参数，以统一的时空结构组织新旧数据，从而不仅可以基于它分析环境演变趋势，而且可以对“未来”进行有效的预测和预测. 根据其不断变化的法律. 在区域生态环境研究中非常重要.

早在1994年，加拿大就建立了生态监测和评估网络. 通过该网络，可以监测长期的生态变化，并根据监测的数据评估生态环境. 内容包括气候变化对水纯度的影响以及可持续森林发展的标准. 陈涛...基于前人的工作，运用遥感和GIS相关理论，运用主成分分析法对四川生态环境现状进行了评价和分析. 钟家良等21首先讨论了利用RSS / GIS技术和Grid的叠加运算对​​生态环境质量进行综合评价的方法，以实现生态环境质量指数与特定生态区域地理位置的一一对应关系. 进行新疆伊犁地区生态环境质量评价后，将研究区的生态环境质量分为好，中，优，差，差五个等级，以及生态质量评价分布图结果产生了. 李洪义等人使用RS和GIS技术从ETM遥感数据中提取反映生态环境的植被，土壤亮度，湿度和热量指数，并结合各种因素的相关分析，然后结合气象和其他地质辅助信息系数选择与遥感背景值具有最大相关系数的指标作为评估指标. 遥感背景值是因变量，选择的评估指标是自变量，以建立多元线性回归方程. 利用该评价模型3s技术与环境，通过图像叠加计算得到福建省生态环境遥感背景价值综合评价图，并根据遥感背景价值评分标准将福建省生态环境分为9个等级GIS空间分析技术支持的生态环境研究.

研究前景使用“ 3S”技术进行区域生态环境质量评估. 结果的水平和准确性主要取决于两个方面: 一是“ 3S”技术的发展水平以及与其他技术（例如数据技术）的集成度；第二是评估系统的严谨性，准确性和全面性. 随着数据挖掘，数据融合技术，专家系统，神经网络，高光谱遥感技术等相关技术的不断发展，有可能充分利用“ 3S”技术对生态环境质量进行综合评价和预测，不仅对生态环境质量评价研究具有广阔的应用和研究前景，而且将使生态环境质量评价研究更加科学和有针对性. 5.一，高光谱遥感技术的应用“高光谱遥感技术是一种新兴的遥感技术，近年来发展迅速. 它是检测器技术，精密光学机械，微弱信号检测，计算机技术和信息处理技术的集合. 综合技术. 它的优势是许多频段和高光谱分辨率. 精细的光谱分辨率反映了地面物体光谱的细微特征. 相邻频带之间的相关性高并且数据冗余度大. 目前，实用的成像光谱仪具有较高的空间分辨率，再加上其较高的光谱分辨率，使得这类传感器具有广阔的应用前景. 也可以检测具有特殊光谱特征的某些特征. 环境和灾难中的高光谱技术. 它可以检测危险的环境因素并评估野火危害等级. 因此，高光万方数据的17光谱遥感技术为提高生态环境质量评价的“质量”和“数量”提供了可能.

5.2数据融合技术的应用数据融合是为了充分利用多传感器资源. 通过合理地控制和使用这些多传感器和观测信息，空间或时间上多传感器的冗余或互补信息将基于一定的规则. 这些规则被组合在一起，以获得对被测物体的一致解释或描述. 与单个信息源相比，融合图像具有更高的清晰度，可以减少或抑制环境解释中可能出现的多义性，不完整性，不确定性和错误；它最大程度地利用了多个数据. 不同的特性使图像同时具有更高的光谱和空间分辨率，提高了图像的视觉效果；提高几何精度，图像特征识别精度和分类精度，有助于增强多元数据分析和环境动态监测能力；改进遥感信息提取的现状和可靠性有效地提高了数据利用率. 因此，遥感数据融合技术的发展使得改善环境数据和环境质量评估成为可能. 随着计算机技术和通信技术的发展，新的理论和方法的出现，多源遥感图像数据融合Et逐渐成熟，从理论研究到更广泛的实际应用，最终将是智能化和实用化的方向. 开发，并与CIS相结合. 实时动态融合技术必将应用在更新和监测生态环境质量评价的中. “ 5.3数据挖掘技术的应用数据挖掘是通过遥感信息提取，信息集成，数学统计，网络分析，人工智能进行的，它是通过其他方式从现有数据中挖掘有用信息的过程.

有用信息的挖掘可以大致分为三个层次: 第一层次是更直观的信息挖掘的单一类型，例如遥感主题信息，空中发布主题信息；第二层是多类型数据集成信息挖掘，例如遥感数据和地球物理数据的集成；第三层是隐式的，但它是潜在有用信息的挖掘，例如弱信息的提取. 从生态环境数据处理的角度来看，生态环境质量评估的过程本质上是应用生态环境质量评估知识和数据挖掘来表达对生态环境或数据仓库的数据挖掘和评估结果的过程. 紧密的相关性预测了将数据挖掘技术应用于生态环境质量评估的广阔前景. 5.4“ 3S”综合技术卫星遥感数据具有实时，连续，准确反映地面信息的特点. 但是，在对遥感图像中的每个类别进行分类时，经常会出现“相同光谱”和“相同光谱”的情况，这会影响图像中每个类别的分类精度. 此时，在地理信息系统（CIS）中，可以添加一些非遥感信息来参与分类，以提高分类的准确性. 此外，地理信息系统提供的非遥感信息还可以用于参与各种遥感信息的定性和定量分析，以增加信息挖掘的深度，提高遥感信息的应用效率. 地理信息系统可以存储空间信息和属性信息. 其分析模块具有强大的地球科学分析功能，可以从现有数据中获得最有趣的地理信息.

除全球定位系统外，它还可以及时对表面或空间物体进行精确定位，因此“ 3S”技术具有更强的判断和决策能力. 因此，RS是GIS的重要信息源和数据更新方法. GIS是提取和分析遥感信息的重要方法. CPS可以提供​​准确的空间定位. 可以说，三者的结合是现代资源环境信息系统的发展方向. 参考文献: [1]万本泰. 中国生态环境质量评价研究［Ｍ］. 北京: 中国环境出版社，2004. [2]朱晓华，杨秀春. 层次分析法在区域环境质量评价中的应用[J]. 国土资源科技管理，2001，18（5）: 43-46. [3]唐丽妮，张立青. 人工神经网络在生态环境质量评价中的应用[J]. 四川环境，2003，22（3）: 69-72. [4]陆才美，郝永红. 灰色综合评价在区域生态环境质量评价中的应用[J]. 2004，34（7）: 35-38. [5]吴华军，刘念峰. 基于物元分析的生态环境质量综合评价研究[J]. 华中科技大学学报，2006，23（1）: 52-55. [6]陈彩红，沉翠新. 现代信息技术与生态环境质量评价［Ｊ］. 经济林研究，2003，21（4）: 131-133. [7]王卫武，王仁超. 基于“ 3s”技术的生态环境质量评价与研究前景[J]. 浙江大学学报，2002，28（5）: 578-584. [8]强红，刘增文. 生态环境质量评价研究［Ｊ］. 干旱环境监测，2003，17（4）: 200-2002. [9]朱东宏，上官铁良. 区域生态环境质量评价方法[J]. 山西煤炭管理学院学报3s技术与环境，2003，（1）. [10]徐艳，周华荣. 中国生态环境质量评价研究进展初探[J]. 干旱区地理，2003，26（2）: 166-172 [11]陈涛，徐瑶. 基于RS和CIS的四川生态环境质量评价[J]. 华西师范大学学报，2006，27（2）: 153-157. [12]钟家良，朱海勇. 基于RS / GIS技术的生态环境质量评价方法研究[J]. 新疆环境保护，2006，28（1）: 1-5. [13]杨哲海，韩建峰. 高光谱遥感技术的发展与应用［Ｊ］. 海洋测绘，2003，23（6）: 55-58. [14]叶亚平，刘陆军. 中国各省生态环境质量评价指标体系研究[J]. 环境科学研究，2000，13（3）: 33-36. [15]王庚，王丽. 基于Mapinfo的城市生态环境质量与影响评价研究[J]. 水土保持研究，2004，11 <1）: 13-16. [16]李洪义，石周. 基于遥感和GIS技术的福建省生态环境质量评价[J]. 遥感技术与应用，2006，21（1）: 49-54. 万方数据

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