关于特征提取的城市绿化景观合并规划研究

邬钰涵（江西省煤矿设计院）

关于特征提取的城市绿化景观合并规划研究

邬钰涵（江西省煤矿设计院）

在城市绿化建设和设计中，使用空间信息特征提取的方式来进行城市绿化景观合并方式，对于整体的规划和设计防范改良将产生重要的意义。本次研究主要对特征提取的城市绿化景观合并规划内容进行了分析，希望通过信息特征提取的方式来逐渐的优化设计方案，从而实现城市景观的合并规划。

特征提取；城市绿化；景观合并规划

前言

城市绿色生态景观的建设是现代城市建设中的重要建设内容，需要将生态理念完全的融入到设计当中去，从而实现一个城市综合生态体系。从景观的角度来看，城市绿化信息的快速提取和分析，将对于设计工作的开展提供极大的帮助，促使景观建设更加的合理化和科学化。通过特征提取方式能够有效的解决城市建筑与绿化之间的阴影遮盖问题，对于城市的园林规划意义重大。下面将对特征提取的城市绿化景观合并规划进行详细的讨论和分析。

1 城市绿化景观合并规划概述

城市绿化景观和风景园林的建设对于现代城市发展和建设来说是十分重要的组成部分，不仅满足了人们对于生活环境的高品质要求，同时也将直接的影响到一个城市的形象，对城市的环境建设和改善都具有重要的意义。城市的绿化景观建设中传统的方式主要基于绿化特征遥感技术基础上进行城市绿化景观的特征提取方法，使用遥感图像信息，提取城市园林的绿化景观信息，然后进行分类，从而解决掉建筑物阴影遮盖信息特征的难题。也有很多工程中选择基于保护当地的乡土特色的规划方案，保护建筑的整体风貌，对城市绿化园林进行规划保护方案设计，从而为城市的特色保护提供可靠性方案。近年来随着科学技术的快速发展，各种不同的方案得到了发展和实施，关于城市绿化景观的特征提取方案，近年来也有了一定的进展[1]。在城市环境艺术设计中，使用空间信息特征提取的方式来进行城市绿化景观合并规划，能够更好的达到优化城市规划效果。本次研究中主要在光谱空间信息特征技术上进行了城市绿化景观合并规划的研究。同时为了实现城市绿化景观合并规划的效果，也采取了仿真实验的方式进行了验证，提升方案的可实施性和有效性。

2 城市绿化景观格局规划中的问题分析

①在城市绿化景观的设计和建设过程中，很多的设计师意图和内涵没有完全的体现在最终的效果上，这是因为设计单位与建设单位之间缺少有效沟通所导致的。同时也缺少相应的定量分析和评价机制，从而导致无法进行量化评估特征采集和系统化的分析。②在城市的绿化景观设计规划中，城市风景园林的设计和建设缺少量化分析体系，导致缺少必要性的沟通和协调，从而导致工序上出现混乱现象，甚至直接的影响到生态园林绿化景观的建设美感。对于城市绿化景观格局的特征提取是实现绿化景观建设合理性的关键所在，只有提供了相对准确的数据信息内容，才能在城市绿化景观建设中实现科学的规划。

3 城市绿化景观光谱生成与特征预处理

3.1 城市绿化景观光谱生成技术

首先，在进行城市绿化景观合并规划的过程中要先进行城市的绿化景观处理和描述。城市的生态园林绿化景观的建设中需要通过设计师对于美的把握和感受，同时要将其他的文化融入到其中，促使人们对此能产生向往和关注。城市绿化景观和生态园林绿化景观的建设在为人们创造美好的生活的同时，也将为一些旅游景观和外资引入提供一定的帮助和保障，因此在进行城市绿化景观的光谱特征提取的过程中，需要使用四元数小波变换方式进行处理[2]。同时要对城市绿化景观进行相应的曝光图层轮廓平滑处理，促使绿化景观的规划结构能够更加的清晰，如图1。

3.2 光谱空间信息特征提取与预处理

在进行城市绿化景观图像的设计中，要求目标函数中零均匀便历特性和逻辑差分变尺度特征，实现对复杂城市景观格局的分析。在进行绿化景观格局的光谱绿化特征提取和分析中，需要求得其边缘特征的最大权值[3]。计算公式为：

假设，图像受到零均值的光谱图像，进行信息熵的边缘检测，那么要想得到城市绿化景观合并规划分析的基础，就需要进行城市绿化斑块的植物群落空间信息特征提取，方程式为：

u（n+1）（x，y）=u（n）（x，y）+δu1（n）（x，y）

基于信息熵的边缘检测区域之间的差值为连接这两个部分的最小权值边，从而实现对城市绿化景观合并规划光谱信息特征提取。

4 城市绿化景观合并规划算法的改进

本次研究中主要在图像处理的基础上，通过光谱空间信息特征提取的方式来进行城市绿化景观合并规划的研究。基于不同的参数，对一组已经给定的控制顶点来说，既可以通过设置构成整条曲线的各个曲线段来控制曲线的形状，从而达到控制城市绿化图像的目的。然后要使用三维方式来进行城市绿化图像的生成，从而促使城市绿化景观合并三维树状图能够形成，如图2。

图2

在信息的提取的基础上，对于城市绿化景观格局的光谱遥感信息特征进行压缩，从而实现对城市绿化景观格局的全面规划和调整[4]。这将对城市绿化景观建设中的数据准确性提升和模型的合理性提升产生重要意义。当对实际的城市绿化景观合并规划算法进行改进以后，城市绿化景观布置合理性自然会得到提升。事实上城市绿化景观分析的主要目的是为了对城市绿化景观的分布实际情况进行了解，从而为接下来的景观建设提供可靠的数据保障。

5 仿真实现分析

为了能够验证本次研究中的算法正确性，需要采取仿真实验的方式进行验证。仿真实验中，所使用的图像处理技术为光谱特征信息分类，在信息提取的基础上，进行进一步的绿化景观规划和分析。首先要进行的是对原始数据的采集和整理，根据图像的实际大小256×256×224，码书尺寸为256的情况下，所得到的数据如图3所示[5]。

图3

在研究的过程中我们使用的算法与传统的算法之间相比较而言，所得到的城市绿化景观合并规划的结果显示，使用本次研究的这种算法能够更多的体现出城市绿化景观规划的全面性和细节性特点，并且对提升光谱空间信息特征提取的准确度有着较好的效果[6]。通过本次研究发现，将城市的居住人口作为平均容量的衡量指标，能够得到不同的规划方案以及用户平均容量。使用本次研究中的设计规划方式，能够在一定程度上提升用户的城市绿化容积，从而进一步的体现出规划的科学性和优越性。

6 结语

在城市绿化景观合并规划中，首先要解决的是数据上的问题，只有有了充足的数据保障才能为接下来的工作提供更加可靠的保障。城市绿化景观建设将直接关系到一个城市的未来发展和人们的生活质量，对此一定要加以重视，通过更加科学的方式来进行信息特征的提取，从而实现对城市规划的优化效果。本次研究中主要在光谱空间基础上行进行了特征提取，使用城市绿化景观合并的方式来对城市绿化景观的光谱进行重新构建，从而实现绿化景观合并规划。从实验结果中可以看出，本次研究是具有可行性和有效性的，能够更进一步的显示出城市绿化景观中的细节特征，从而达到设计中准确度提升的目的。这将对提升城市绿化景观的容积和整体规划的合理性提升产生重要作用，展现出城市绿化景观建设的真正优越性和价值。

[1]马玉峻.包头首份城市规划中探寻未来城市绿化的门径[J].农业与技术，2015（07）：44～45.

[2]竞 霞，魏 曼，王纪华，宋晓宇，胡荣明.基于边界域修正粗糙熵模型的遥感影像分类不确定性评价[J].中国农业科学，2014（11）.

[3]崔一娇，朱 琳，赵力娟.基于面向对象及光谱特征的植被信息提取与分析[J].生态学报，2013（03）：61～69.

[4]刘 卉.关于加强城市绿化规划突出新城生态特色的思考[J].绿化与生活，2012（07）：56～58.

[5]黄恩兴.浅谈绿化斑块合并的景观格局光谱绿化廊道分区[J].中国农学通报，2010（05）：421～425.

[6]马建贵，马 亮，王丽宏.浅谈城市园林绿化规划问题及对策[J].吉林农业，2010（12）：42～49.

TU985.12

A

2095-2066（2016）35-0185-02

2016-12-2

邬钰涵（1981-），女，工程师，本科，主要从事城市规划设计工作。