基于高分辨率衛(wèi)星影像的城市綠地景觀分析.pdf

1、城市綠地景觀是城市景觀的重要組成部分，起著調節(jié)城市生態(tài)環(huán)境，美化城市景觀，為城市居民提供休閑游憩場所的作用，因此，研究城市綠地景觀對城市的發(fā)展具有重要意義。遙感技術是進行城市綠地調查的主要方法之一，遙感技術進行城市綠地調查具有覆蓋范圍廣，快速高效的特色。隨著遙感技術的發(fā)展，高分辨率遙感圖像越來越多地被用于城市綠地景觀研究。高分辨率衛(wèi)星遙感數據進行城市綠地調查，除了具遙感技術普遍的特點外，由于其高空間分辨率的特點，能夠詳細地展示城市綠地空

2、間格局和植被種類，具有普通分辨率遙感數據不可比擬的優(yōu)勢。應用高分辨率衛(wèi)星影像研究城市綠地類型、分布和結構，可以為定量地對城市綠地景觀評價與分析提供科學依據，為城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃、改善城市生態(tài)質量提供參考，具有重要的理論與現實意義。 本文利用SPOT和QuickBird衛(wèi)星影像進行泉州市鯉城區(qū)的城市綠地景觀研究。在遙感圖像處理軟件ERDAS IMAGING中對兩幅圖像進行幾何校正，使兩幅遙感影像和研究區(qū)的政區(qū)圖具有相同的地圖投影。經

3、過影像拼接剪裁后，首先對兩個遙感影像進行解譯，本文用基于像元的監(jiān)督分類方法，提取研究區(qū)綠地信息，并對分類結果進行優(yōu)化和精度分析，兩幅圖像的綠地分類精度均達到70％以上。然后評價比較了用計算機自動分類的監(jiān)督分類方法對兩幅圖像進行分類的精度大小。根據SPOT分類精度高于QuickBird的分類精度的結果，得出用基于像元的分類方法并不能體現出高分辨率影像數據高空間分辨率的優(yōu)勢的結論。但是由于傳統(tǒng)的基于像元的分類方法，技術成熟，適用范圍廣，對于

4、對地物細節(jié)信息分類要求不高的研究來說，用監(jiān)督分類方法進行高分辨率遙感影像的分類是可行的。如果需要進行綠地景觀具體類別的信息提取，應該結合實地調查資料或者綠地規(guī)劃資料來調整提高綠地分類精度。 考慮到本文研究目的和研究尺度，本文選擇分類精度稍高的SPOT影像分類結果，提取研究區(qū)綠地信息進行綠地景觀評價。 根據提取綠地信息，計算研究區(qū)綠地總面積和人均綠地面積，計算可知，研究區(qū)人均綠地面積高于全國平均水平。根據研究區(qū)城鎮(zhèn)發(fā)展布局

5、，將研究區(qū)劃分為3個子區(qū)，利用景觀生態(tài)學原理，在景觀分析軟件FRGSTATS中選取了斑塊所占景觀的比例（PLAND）、斑塊密度(PD)、景觀形狀指數（LSI）、最大斑塊指數（LPI）、聚集度（AI）、斑塊結合度指數（COHESION）等6個景觀指數。FRASTATS在斑塊、類型和景觀三個層面上提供了大量的景觀指數供使用者選擇，能夠全面、快速地計算景觀指數。但是FRAGSTATS可整合的數據格式較少，同時需要結合研究目的和研究內容來選擇合