随着乡镇全面建设不断推进,生态环境问题日益突出,已经成为制约乡镇社会经济可持续发展的重大危机之一。乡镇生态环境直接关乎区域自然资源状况,是区域可持续发展的基本保证;同时,生态环境直接影响居民居住环境和身体健康,是关系居民切身利益的大事。因此,开展乡镇生态环境评估研究指导生态环境治理势在必行。尽管乡镇生态环境评估研究具有重要意义,但目前相关研究较少。首先,国家尚未出台针对乡镇级别的生态环境评估技术规范,导致研究缺乏相应的技术指导及评价标准;其次,乡镇尚未有完整、公开的统计数据资料,也未实现全面覆盖环境监测机构,难以提供满足研究所需的数据资料;最后,目前小尺度区域生态环境评估方法多以主观性较强的指数法为主,缺乏客观准确的评估模型。基于上述问题,本文尝试利用遥感技术及CPSGA(Clustering Predatory Strategies Genetic Algorithm)-BP神经网络模型开展乡镇生态环境评估研究,主要获得了如下研究成果:1.建立符合我国乡镇实情、科学合理的乡镇生态环境评估指标体系。本文在调研我国乡镇生态环境现状的基础上,参考环保部发布的生态环境建设指标,总结乡镇生态环境需求和生态建设目标,基于PSR模型从环境压力、环境状态和社会响应三个方面,共筛选16个具体指标项,建立乡镇生态环境评估指标体系,为开展乡镇生态环境综合评估提供必要支撑。2.研究以遥感技术为主要手段的评估指标信息获取方法。本文在理解评估指标涵义的基础上,充分发挥遥感获取信息的优势,以简单可行易操作为主要原则,提出以遥感技术为主要手段以调查统计为辅助手段的评估指标信息获取方法,并对其进行定量化表达。在一定程度上解决了乡镇生态环境评估数据获取困难的问题,为研究提供数据支持。3.提出并实现基于CPSGA-BP神经网络的客观乡镇生态环境评估模型。本文选择具有自适应和容错性特点的BP神经网络作为基本评估模型,并基于CPSGA算法优化评估模型的性能,利用其在学习记忆方面的优势实现准确客观评估乡镇生态环境的目的;通过设计模型的输出向量,直观地反映乡镇生态环境整体状况及存在问题,为进行乡镇生态环境评估研究提供技术支持。4.基于上述研究成果,本文选择典型乡镇宜兴市湖滏镇作为研究区域,开展乡镇生态环境评估实例研究。在验证CPSGA-BP神经网络评估模型的有效性及稳定性的基础上,进行生态环境评估实验。实验结果显示,湖滏镇整体生态环境质量良好,但在环境状态方面存在一定问题;实验结果与调研分析得到的湖滏镇生态环境现状相符,进一步证明了本文提出的基于CPSGA-BP神经网络的乡镇生态环境评估模型具有科学性和可行性。研究证明,本文提出的乡镇生态环境评估指标体系、指标信息获取方法以及乡镇生态环境评估模型均具有科学性和可行性,能够在一定程度上解决我国乡镇生态环境评估方面存在的问题,为开展乡镇生态环境评估研究提供技术支持,并为其他相关研究提供有益借鉴。