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摘要
为了更好对城市生态质量进行监测和评价，构建一个更精确的城市遥感生态指数十分必要。本文结合绿度、湿度、干度、热度和空气质量指标采用主成分分析PCA (Principal Component Analysis)构建改进型遥感生态指数MRSEI (Modified Remote Sensing Ecological Index)；利用熵权法计算压力—状态—响应模型PSR(Pressure State Response Model)中各指标的权重，通过加权法获得生态环境指数EI (Eco-environmental Index)与MRSEI和RSEI进行比较。同时，综合绿度、热度、湿度、干度指标利用核主成分分析KPCA (Kernel Principal Component Analysis)构建非线性遥感生态指数NRSEI (Nonlinear Remote Sensing Ecological Index)；最后将MRSEI、NRSEI分别与常用的遥感生态指数RSEI (Remote Sensing Ecological Index)进行对比和分析。结果表明，MRSEI可体现空气质量空间分布对城市生态质量的影响，2014年和2017年MRSEI与EI的相关系数分别是0.829和0.857 (P<0.01)，比RSEI与EI的相关系数分别提高0.035和0.055。在主城区MRSEI和RSEI与EI比较结果表明，MRSEI的平均绝对误差、均方根误差和平均相对误差均小于RSEI，表明MRSEI更适用于城市生态质量评价，空气质量指标对北京市生态环境监测、评价是非常重要的。同时，在实验区KPCA第一主成分贡献率比PCA提高了11.94%—21.45%；各个指标与NRSEI相关系数比与RSEI提高了0.128—0.198;NRSEI可体现生态等级间的过渡，RSEI对生态环境差的区域有时低估，对生态环境优的区域有时高估，NRSEI与遥感影像定性反映的生态状况更加相符。在监测空气质量严峻的北京市生态质量方面，MRSEI优于RSEI；顾及各指标间的弱线性或非线性问题的NRSEI监测生态环境质量效果优于利用线性变换的RSEI。
