當前衛星遙感對地觀測系統以其巨集觀、快速、實時的優點在生態環境領域得到廣泛的應用。利用各種遙感指數來對森林、草地、城市、河流乃至整個流域的生態系統進行監測和評價，已經是生態環境保護領域的重要組成部分。

        2006年，國家環境保護部以行業標準的形式頒發了《生態環境狀況評價技術規範》，推出了主要基於遙感技術的生態環境狀況指數EI，旨在對我國縣級以上生態環境提供一種年度綜合評價標準。

　　《規範》中的5個評價指數：生物丰度、植被覆蓋、水網密度、土地退化和環境質量，通過加權求和構成生態環境狀況指數（EI）。

        《規範》試行中的問題：權重合理性、歸一化系統的設定、指標的易獲取性等。還有一個明顯的不足就是《規範》所獲得的EI指數知識一個數值，只能籠統地說明一個地區的生態狀況，無法視覺化，無法說明該區中不同生態環境狀況的空間分佈情況，無法對不同期間的生態環境進行空間變化分析。

　　該文提出以自然生態環境的4個重要指標作為擬建生態指數的評價指標：綠度、溼度、熱度、幹度。這4個因素可謂與人類的生存息息相關，也是人類直觀感覺生態條件優劣的最重要指標，常用於評價生態系統。 可以從遙感影像中獲得這4個指標的資訊，採用植被指數—代表—綠度、裸土指數——幹度、溼度分量——溼度，地表溫度——熱度。

指標的構建：

（1）溼度指標（wet）：遙感纓帽所獲得的亮度、綠度、溼度分量已被廣泛地應用在生態環境監測中。本研究的溼度指標以這一溼度分量為代表，溼度分量反映了水體和土壤、植被的溼度，與生態密切相關。

（2）綠度指標(NVDI)：選用NDVI（歸一化植被指數），NDVI是應用最廣泛的植被指數，它與植物生物量、葉面積指數以及植被覆蓋度都密切相關。

（3）熱度指標（LST）：由地表溫度來表示，採用Landsat使用者手冊的模型和Chander等最新修訂的引數來計算

（4）幹度指標（NDSI）：選用的是裸土指數SI。在區域環境中，還有相當一部分的建築用地，它們同樣造成地表的“幹化”，因此幹度指標由裸土指數SI和建築指數IBI合成。

　　當前常用的方法是將各個指標加權求和，但是指標之間權重的人為確定極其合理性，往往會影響這種方法的結果。而且當兩個或兩個以上的指標共同對生態變化起作用時，要確定究竟是哪個指標對生態系統的全域性變化起主要作用，併為其賦一個特定的權重值是十分困難的。

　　因此如何以單一變數來耦合以上多個變數是本該研究的關鍵。本研究採用的是多元統計方法中的主成分分析（PCA），是一種將多個變數通過正交線性變換來選出少數重要變數的多維資料壓縮技術。

主成分分析最大優點：

　　——就是整合各指標的權重不是人為確定，而是根據本身的性質、根據各個指標對各主分量的貢獻度來自動客觀地確定，從而在計算時可以避免因人而異、因方法而異的權重設定造成的結果偏差。

RSEI的應用

1. 時空變化分析 用於不同時期生態環境狀況的對比。為此，首先將各年份的RSEI指數以0.2為間隔分成差、較差、中等、良、優5個生態等級。 遙感變化檢測是對比不同年份生態狀況時空變化的有效手段。
2. 建模與預測 建立生態模型，模擬和預測區域生態變化趨勢。為此，首先對各年份的NDVI、 Wet、LST、NDSI、RSEI專題影像進行取樣，然後以RSEI為因變數，以NDVI、 Wet、LST、NDSI為自變數進行逐步迴歸分析，建立它們的關係模型。採用5×5網格貫穿全影像的取樣方法，每幅影像採集28000個樣點。足夠多的樣點和貫穿全影像的取樣方法可以保證迴歸分析結果的代表性和客觀性，避免小樣本和局域性抽樣所帶來的結果不確定性。 NDVI、 Wet的係數為正值，說明對生態起正面影響，LST和NDSI為負值說明對生態起負面作用。 無論迴歸模型還是主成分分析都表明以NDSI為代表的綠度和以NDSI為代表的幹度對生態影響最大，且NDVI影像大於NDSI。

總結：

　　①RSEI指數是基於綠度、溼度、熱度和幹度指標建立的一個完全基於遙感資訊和自然因素的指數，因此可以快速簡便地評價區域生態質量，RSEI指數各指標的整合不是人為的加權求和，而是根據各指標對第一主成分的貢獻來整合，因此RSEI能夠客觀地耦合各個指標，合理地代表區域生態質量。

　　②RSEI不僅可以作為一個量化指標來刻畫區域生態質量，還可以將區域生態質量視覺化，可以對區域生態變化進行時空分析、模擬和預測，可以不受時間和空間限制的使用，因此可以彌補EI指數在這些方面的不足。

　　③RSEI不適宜大面積的水域地區使用，由於RSEI的構建需要用到熱紅外影像，因此RSEI主要適用於中尺度製圖。對於小尺度比例尺，最好先對熱紅外影像進行細化。