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泰安市的生态环境质量得到了基于遥感生态指数(RSEI)的评估。

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简介：
为了对泰安市的生态环境进行评估，本文选取了2006年、2013年和2018年这三期Landsat卫星影像，并利用ENVI 5.3软件对环境影响因子，包括干旱度、绿度、湿度和热度，进行了提取与分析处理。随后，对获得的遥感生态指数（RSEI）进行了综合性的评估与分析，以评价泰安市的生态质量状况。研究结果显示，从2006年至2018年期间，泰安市的生态环境质量呈现出一定的下降趋势，因此亟需加强对该区域生态环境的建设和保护工作。

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  • 基于RSEI的泰安市生态环境质量评估
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    本文利用RSEI模型对泰安市生态环境质量进行了全面评估，旨在为城市环境规划与治理提供科学依据。 本段落选取了2006年、2013年和2018年的Landsat卫星影像对泰安市进行研究。利用ENVI5.3软件提取并分析环境影响因子（包括干度、绿度、湿度和热度），并对得到的遥感生态指数(RSEI)进行了综合评价，以评估泰安市的生态环境质量。结果表明，在2006年至2018年间，泰安市的生态环境质量有所下降，因此需要加强对该地区生态环境建设与保护工作的重视。
     
  • 南京市环境生态评估.docx
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    《南京市环境生态评估》全面分析了南京地区的生态环境现状、污染状况及发展趋势，提出了科学合理的生态保护与修复建议。 利用ENVI软件基于Landsat8数据对南京市的生态环境进行评价，并使用ArcGIS软件完成南京市生态环境评价的地图制作。
     
  • 遥感技术在生态环境影响评估中的角色
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    本研究探讨了遥感技术如何应用于评估人类活动对生态环境的影响，通过监测植被覆盖、土地利用变化等关键指标，为环境保护和可持续发展提供科学依据。 以神华新疆能源有限责任公司玛纳斯涝坝湾煤矿为例，利用遥感技术对区域性生态景观进行调查、解析与分析，从而描述矿区范围内的整体生态环境概况。该环境影响评价通过对矿区范围内卫星图片的解译，得到了植被类型图、土壤类型图、土地利用现状图、土壤侵蚀图和植被覆盖度图等，并以此为基础进行了生态环境影响评估。
     
  • RSEI.rar_RSEI制造_MCB_城市遥感生态指数；IDL_遥感指数RSEI_遥感生态指数
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    本资源包提供了一套用于计算和分析城市遥感生态指数(RSEI)的IDL程序，旨在通过遥感数据评估城市的生态环境状况。包含详细的制造步骤与应用说明。 徐涵秋教授提出的遥感生态指数实现的IDL代码。
     
  • 基于GIS和遥感技术的福州市植被生态环境质量综合分析关键作业流程及实验步骤.doc
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    本文档探讨了利用地理信息系统（GIS）与遥感技术对福州市植被生态环境进行综合评估的关键工作流程及详细实验操作步骤。 在这篇文献中，我们将探讨基于GIS与遥感技术的福州市植被生态环境质量综合分析的关键技术和实验步骤。这些方法包括数据预处理、投影转换、影像裁剪以及提取植被指数、热度指数和湿度指数等。 一. 技术流程 1. 数据预处理：使用ENVI软件中的Layer Stacking工具对Landsat5 TM原始数据进行波段叠加，生成多波段影像。 2. 投影转换：利用Arcmap软件的Project功能将福州市行政界线图层进行投影调整。 3. 影像裁剪：通过ENVI软件中的Masking工具以福州市矢量边界为掩膜，提取出该市范围内的遥感图像。 二. 实验步骤 （一）数据预处理 1. 波段叠加：运用ENVI的Layer Stacking功能整合Landsat5 TM原始影像至多波段格式。 2. 投影转换：采用Arcmap中的Project工具进行福州市行政界线图层的投影变换。 3. 影像裁剪：借助ENVI软件内的Masking模块，利用福州市矢量边界作为掩膜来截取该市范围内的遥感影像。 （二）提取遥感信息 1. 植被指数计算：使用ENVI中的Band Math工具根据公式NDVI = (NIR-R)/(NIR+R) 计算植被的归一化差值。 2. 热度指数获取：同样通过ENVI软件的Band Math功能，利用((15.30-1.24)*b6)/255+1.24计算热度指数。 3. 湿度指数提取：使用相同的工具并依据公式0.1509*(b1)+0.1973*(b2)+0.3279*(b3)+0.3406*(b4)-0.7112*(b5)-0.4572*(b7)来计算湿度指数。 这篇文献详细介绍了利用GIS和遥感技术对福州市植被生态环境质量进行综合分析的技术流程与实验步骤，为相关研究提供了有价值的参考。
     
  • gee平台上的遥感生态指数计算代码
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    这段简介可以这样写：“gee平台上的遥感生态指数计算代码”提供了一套基于Google Earth Engine的工具集，用于高效地分析和生成多种关键生态系统指标，助力环境监测与科研。 遥感生态指数是一种基于遥感技术对生态系统进行监测和评估的工具。它通过分析地表反射光谱数据来反映植被覆盖程度、生长状况以及土地利用类型和变化等生态环境信息。该指数通常使用多种类型的遥感影像数据计算，包括多光谱影像、高光谱影像及雷达影像。 常用的遥感生态指数有植被指数（Vegetation Index）、归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）以及土地覆盖指数（Land Cover Index）。其中，植被指数用于评估植物生长状况；而NDVI则是一种广泛使用的植被指数，通过计算近红外波段和红光波段的反射率比值来确定。此外，土地覆盖指数可以用来显示不同类型的地表利用情况，如城市、耕地、林地及草地等的空间分布信息。
     
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    BERT Score是一种基于预训练语言模型BERT的评价方法，用于衡量机器生成文本与参考文本之间的质量相似度，特别是在自动评估文本生成任务中的表现。 BERTScore 论文（ICLR 2020）介绍了一种自动评估指标。最新版本为0.3.7，与Huggingface的变压器版本>=4.0.0兼容，并感谢所有公共贡献者。 在更新至版本0.3.6时，支持了自定义基准文件选项，并将之前的--rescale-with-baseline更改为--rescale_with_baseline以保持与其他选项的一致性。而在版本0.3.5中，BERTScore与Huggingface的变形金刚>= v3.0.0兼容并进行了几个次要修复程序和效率改进。 更新至版本0.3.4时，立即实现了对变压器v2.11.0的支持（#58）。对于中国用户来说，下载预训练模型可能速度较慢。因此，在百度盘上提供了一些模型的副本供快速获取使用，包括不同语言的密码信息以确保安全访问。 在版本0.3.3中修复了空字符串错误，并支持6种模型和24种较小的模型。此外还新增了一个用于保持WMT16英制上不同模型性能的功能。
     
  • 基于模糊聚类方法的水环境质量评估
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    本文利用遥感技术对粤东海域海洋牧场的生态环境进行动态监测与评价，分析了其建设后的生态系统变化和改善效果。 本研究旨在评估粤东水域海洋牧场建设的生态影响。通过对比2011年8月之前和之后的数据，我们分析了海表温度（SST）、叶绿素a浓度（Chl-a）、单位捕捞量（CPUE）以及生物多样性和底栖生物密度的变化情况，并基于卫星遥感和调查数据进行了研究。 结果显示，在海洋牧场建设前后，氮磷比例接近16：1。此外，叶绿素a从7.5-12.3 mg·m^-3增加至10.4-16.2 mg·m^-3；单位捕捞量（CPUE）也有所增长，由之前的每小时2.1到5.5公斤提升到了每小时5.8到14.5公斤。鱼类、甲壳类动物、头足类和贝类的种类分别增加了25种、3种、2种以及3种；其生物多样性指数（香农-维纳指数）也有所提高，分别为0.5、0.4、0.1及1.0。 此外，底栖生物的数量与密度亦有显著增加。综上所述，粤东地区海洋牧场的建设在一定程度上恢复了生态环境，并对当地渔业资源保护和扩散产生了积极作用。