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泰国作为我国“一带一路”战略重要参与国家,针对泰国的生态环境状况开展国家层次的评估与分析,对于生态保护和环境治理意义重大。遥感技术应用于生态环境评估具有大范围、多尺度和高时效的优势,社交媒体数据作为新型数据,其带有地理标签的属性可以扩展测绘的传统范畴。因此,本文选择遥感数据评估泰国近年来的生态环境,并研究社交媒体数据与评估指标数据间的关系。主要研究内容与成果如下:(1)基于“压力-状态-响应(PSR)”模型建立了泰国生态环境评估指标体系,采用层次分析法(AHP)确定各指标权重,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据、夜间灯光数据等遥感产品及社会经济数据作为指标数据,开展了泰国2005-2015年生态环境在压力、状态、响应各层和综合状况的评估,得到了泰国2005年、2010年和2015年三期1 km×l km像元尺度的生态环境评估结果。(2)评估结果表明,泰国生态环境状况处于健康等级的中(Ⅲ)级,且在2005-2015年呈退化趋势,2010-2015年退化程度较大。泰国七个分区中,曼谷地区从生态状况中(Ⅲ)级退化为差(Ⅱ)级;南部地区生态状况最优,处于良(Ⅳ)级;中部和东北部地区生态状况处于差(Ⅱ)级;北部、西部和东部地区生态状况处于中(Ⅲ)级。(3)分析了 2016年9月泰国全境推特数据的时空分布状况,并使用推特数据与各指标数据进行相关性分析。结果表明推特数据与GDP数据相关系数达到了 0.9037,呈显著相关性(P<0.01),推特数据可以用于快速推算一个地区的经济发展水平。(4)根据推特数据和GDP数据的线性关系,认为社交媒体数据作为一种位置大数据,可以在未来的环境评估工作中作为一种指标数据代入评估模型,并能提高评估结果的时间分辨率和空间分辨率。将推特数据栅格化后作为指标数据替代GDP数据代入评估模型,对北部地区、中部地区和曼谷地区在2015年生态环境进行评估,得到了更为准确,且分辨率更高的评估结果。