城市绿地信息采集监测研究

刘向增

摘 要：社会的高速发展，人类正在以前所未有的规模和强度影响坏境，改变甚至破坏自然生态系统，致使生态系统受到越来越大的损害，已危及到人类自身的生存。[1]城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分，是城市生态系统的一个重要指示器。该文以某城市2001年和2007年两个时期的遥感图像为基础，借助3S技术、数理统计技术以及景观生态学等理论对该城市绿地进行动态监测及绿地景观格局变化分析。通过对遥感影像的分析研究，提取一个区域的绿地变化信息，分析出绿地的分布状态和变化趋势，掌握绿地景观类型面积变化大小，年变化动态度，进而进行绿地动态变化的驱动力分析。在景观水平上，从两期的景观指数对比：找出绿地变化趋势，通过统计分析得出其背后的原因，进一步推断出导致该区域的绿地分布状况的社会原因，这些变化表明研究区大块面积景观减少，多样性增加，缀块之间的聚集程度减少，景观异质性增加。城市绿地动态监测及景观格局变化的分析，能得出或预测该社会的经济的发展趋势，并进一步帮助相关部门做出正确的决策，使该区域的经济、环境等朝着一个良好的方向发展。因此，及时掌握城市绿地的变化规律，对未来的规划具有重要的意义。

关键词：城市绿地 绿地景观格局 绿地信息提取 驱动力分析 动态监测

中图分类号：P237 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）06（c）-0007-03

植被长期以来一直是地理环境的指示器，它的长势与它所处的环境的气候、地貌、土壤等因素有关，对地理环境的依赖性较强，对其他因素的变化反映也较敏感。2000年J.Gmasek等在的时候对华盛顿地区进行了城市扩展动态遥感监测，利用1973、1985、1990和1996年MSS影像和TM影像，采用NDVI差值法，利用空间纹理信息，设定一定的限制条件剔除了农业用地变化信息，准确提取出1973-1996年城市扩展的区域。郭程轩、刘小平等以广州市、深圳市为例，通过对遥感图像的校正、增强、变换和相关性分析等预处理，实现了TM图像的信息提取和精度分析，2004年对绿地信息的提取研究，以0.61m的快鸟影像数据作为主要信息源，SPOTS卫星影像作为补充用于对快鸟（QB）的云层覆盖区域进行修补，同时与快鸟（QB）影像进行对比分析，辅助提取了相关特征要素，先用像元信息分解法从TM影像中分离出来，再以分离出来的绿地作为分类掩膜，采用BP神经网络法进行分类。结果表明：该方法保证了分类时绿地的纯洁，有效地排除和避免了提取绿地信息时其它多余信息的干扰和影响，提高了分类的精度。

该文并不单纯的研究单一的植被，而是研究植被的集合——绿地。绿地在一个区域生态平衡中扮演着重要的角色[2]，它是区域的氧源，更是电磁辐射、噪音及多种有害气体的良好吸收体[3]。绿地的现状预示着区域现状以及未来的发展趋势。因此，通过对城市绿地遥感影像的分析研究，分析出绿地的分布状态和变化趋势，从而达到对区域生态以及经济社会的预测变得尤为必要。

1 遥感影像处理

该文以某城市为研究区域，利用该城市2001年和2007年的TM/ETM+图像等一系列资料，分析了城市2001-2007年两个时段内生态环境动态变化和景观生态格局变化。在分析该城市土地利用空间格局时，用软件Fragstats3.3选择性对城市的景观指数进行计算，并依据各指数进行空间分布规律分析。

利用ERDAS9.2软件对所用图像进行数字图像处理。首先对图像进行辐射校正，几何精校正，最佳波段组合，最后进行图像增强处理。图像增强处理时，该文主要采用多波段的融合来达到遥感影像的增强，在多波段融合的过程中，挑选出效果较好的一种进行融合处理，生成分类数据源。

通过动态度来评价以及绿地景观生态格局空间变化分析，实现对城市绿地动态监测。分析绿地景观格局时空变化过程和变化规律，可为城市可持续发展的实现提供重要的科学依据。

该文研究中采用的区域影像是ETM，根据其特点建立本区的解译标志，主要将土地类型分为：水域、建设用地、林地、园地、公园与绿地、农用地、未利用地。典型地物标志集见表1。

在遥感影像分类中，按照是否有已知训练样本的分类数据（或根据人工参与程度），可分为两大类：监督分类与非监督分类。该文通过对遥感影像的非监督分类和监督分类的分类效果的对比，筛选出精度比较高的分类方法以便进行分类工作，提取出高精度的分类结果。通过观测比较，非监督分类有些像元出现错位，比如非监督分类中把公园里的绿地信息分到了未利用类型中。从视觉效果角度认为监督分类比见较合理。分类对比见表2、3和图1、2、3。

2 城市绿地信息动态监测

2.1 绿地数量变化分析

通过对两期的遥感分类影像图进行统计见表4。

为了研究某城市绿地面积的变化情况，采用土地利用类型中的动态度来对城市绿地进行分析。该动态度指数可反映土地利用类型的变化幅度和变化速度，也易于通过类型间的比较反映变化的类型差异，从而探求其背后的驱动或限制因素[4]，其表达式为：

（为时段内某种土地利用类型的动态度；和分别为监测初始m和结束n时刻，某种土地利用类型的面积；为监测时段长度，当以年表示时段时，为某种土地利用类型的年动态度）

根据动态度公式，统计出2001-2007土地利用/覆盖类型动态度表，时间测度为年。见表5。

表中分析得出结论，6年间，该城市建成区内，水域、建设用地的增加的趋势，绿地、未利用地、农用地、林地面积都有所减少的趋势。

2.2 绿地景观空间格局变化分析

为了分析该城市绿地景观结构特征及景观结构与人类活动的关系，应用景观空间格局的定量描述指标可以对绿地空间差异进行定量分析，对不同时期的指标进行比较，也可以把城市绿地变化的实践过程与空间特征联系起来。该文选用了下列景观特征指数：景观要素缀块大小（包括平均缀块面积和最大缀块指数）、缀块分维数、缀块形状指数、多样性指数、均匀度指数、散列与并列指数、蔓延度指数。将遥感分类图导入FRAGSTATS3.3进行相关指标的计算，见表6。

根据表6中结果得出如下结论：从缀块数目上看，2007年较2001有所上升，说明绿地被分散化，而不再像以前那种大规模的存在了；从最大缀块面积上看，也说明2007年的绿地较2001年被分散了；从缀块平均面积，缀块平均面积反映的是景观要素缀块规模；2007年的绿地的规模较2001年有所降低；从分维数看，2007年分维数较2001年有所上升，说明2007年绿地的复杂性增强。

2.3 绿地变化驱动力分析

该城市绿地变化驱动力体现在城市化快速发展、城市绿化措施和自然因素三个方面。2001-2007年，该城市在此期间城市化水平发展迅速，到2007年末全市城镇人口比重已达22.85%，且处于中小等城市化水平。该过程中，城市人口增加，房地产开发加剧，农业需求不断加大导致城镇用地和农业用地大量出现，并不断聚集，分别在城区和城郊占据绝对优势，呈大面积聚集分布，构成城市景观的主体；老城区由于建筑密度大，不少绿地被挤占，绿地增长率偏低，公共绿地、覆盖率的增长与提高的速度较慢。城市绿化用地受到城区的城镇用地和城郊农业用地的双重压力，导致小面积斑块逐渐被其他用地类型蚕食和侵占，同时景观破碎度有所下降，空间聚集度上升，生态用地类型在景观中逐渐呈现缀块分布。

该文研究区域是城市城区，涉及到的林地较少，而且由城区的扩展，导致城区的林地面积减少。由于绿化的需要和城市用地的双重压力，导致该城市绿地从以前的大而广的格局向分散的格局变化。不过由于其数量和分布的局限性，并不足以改变全区的生态绿化用地景观格局改变的趋势。从2001年地面调查结果分析，城区林地面积减少，而相对草坪绿地面积则有所增加。见表7。

自然因素对城市绿地景观的作用主要体现在地形因素、病虫害以及降水等对绿地及其景观格局的影响。许多绿化用地由于处于北部的山地，其开发成本与难度较大，因此避免了被大量破坏，而处于地势平缓地区和城镇内部的生态绿化用地，尤其是小面积斑块，则被建设用地大量侵占，这也是城市绿地景观斑块个数和密度减少幅度远大于其总面积减少趋势的原因。

3 结语

城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分，是城市生态系统的一个重要指示器。它的组成现在主要决定于人为因素，因此，使用遥感技术来实施对城市绿地的动态监测，有着重要意义。该文研究城市绿地信息的动态监测的方法，以某城市建成区城市绿地为例，在充分借鉴前人研究成果的基础上，对该城市绿地信息进行了提取及动态检测，并对其经济效益进行了初步的探讨。

参考资料

[1] 郭晋平.关帝山森林景观空间格局及其动态的研究[D].北京：中国科学院·自然综合考察委员会，1997.

[2] Aber，J.D.Nit rogen cycling and nit rogen saturation in temperate forest ecosystems[J].Trends in Ecology and E2 volution，1992（7）：220-224.

[3] 车生泉，王洪轮.城市绿地研究综述[J].上海交通大学学报（农业科学版），2001（3）：229-234.

[4] Thomas H C Le.Frank L Scarpace and Thomas M Lillesand Use of multitemporal spectral profiles in agricultural land-cover classification[J].PE&RS，1986，52（4）：535-544.