参考文献：基于遥感生态指数的白洋淀生态环境质量变化评价；基于改进的遥感生态指数的北京市门头沟区生态环境质量评价；宁夏西海固九县区遥感生态质量变化及驱动分析。遥感生态指数（Remote Sensing Ecological Index，RSEI）是一种通过多指标综合评估生态系统环境质量的有效方法。RSEI综合了绿度（NDVI）、湿度（WET）、干度（NDBSI）和热度（LST）四个关键指标。这些指标密切反映了生态环境质量，且可以通过遥感影像进行提取与量化分析。本期通过熵权法计算各个指标的权重，并结合指数加和法构建RSEI，旨在科学、客观地评估区域生态环境质量。1. 为了消除不同指标间单位和量纲的差异，首先对各指标进行标准化处理。标准化公式如下：2. 在标准化的基础上，使用熵权法计算各个指标的权重，确保每个指标的权重能够反映其在综合评估中的相对重要性。熵权法的计算步骤如下：3. 通过结合标准化后的各指标及其权重，使用指数加和法计算RSEI。计算公式为：RSEI 的值范围为 [0, 1]，值越接近 1，表示生态环境质量越好。2. R提取波段。考虑到数据量较大，我们将每年各变量设置为多波段导出，接下来需要在R中提取各波段的栅格数据。3. 熵权法计算RSEI。在数据提取和处理完成后，使用Python进行RSEI的最终计算。通过结合前期获得的标准化数据和权重，我们可以利用Python代码实现RSEI的计算，并进一步进行空间分析和评估。各位同学仅需要修改74/75行的各变量的文件夹路径和RSEI的输出路径，其中各变量的文件名我们设置为年份_变量.tif，比如1996_NDVI.tif。由于本方法涉及较为复杂的核心内容，本篇文章为付费内容。涉及到的代码将通过百度网盘链接提供。付费后，如在使用过程中遇到任何问题，您可随时联系，我们将竭诚为您解答。
