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石河子大学第六期SRP项目 3S技术支持下的石河子市 城市森林规划现状调查与分析 指导老师：奚秀梅 小组组长：戚孝文 小组组员：朱凤军 袁晓霞 张桐艳 3S技术支持下的石市城市森林规划现状调查与分析 项目总结报告 1.课题的提出 1.1课题研究背景及意义 石河子市地处西北内陆，是一座典型的人工绿洲城市,城市以人工森林为主的、大量的广场和开放式公园，建设有多条绿化覆盖率近100％的绿色隧道街，城市森林概念引入到了城市建设之中，使石河子市的城市整体的面貌与其所处的自然地理环境有着截然不同的景观。先后几次被评为 “花园城市” “国家园林城市”的称号，2000年被联合国授予人居环境改善良好范例城市迪拜奖，被建设部授予首届中国人居环境奖。也是唯一一个被建设部首批授予“最佳人居环境奖”的干旱区城市。这为3S技术应用到城市森林的调查研究提供了现实依据。 在3S技术支持下，获取石河子市城市森林信息，定性和定量的分析城市森林景观的等级分布、空间结构和功能水平。并以专题地图、属性数据的形式直观的表示出分析结果。客观地评价石河子城市森林现状，为合理的城市规划和绿地规划提供依据，对改善城市生态环境和市民生活有重要科学和实践意义，在丰富3S技术在实际中的应用的同时，也巩固了自己所学的理论知识。在实践的同时也对3S技术有一个更深的认识。 2、课题研究设计 2.1研究目标 调查石河子市城市绿地的分布并应用GPS技术准确定位。 RS与GPS技术结合对遥感影像解译分析，提取石河子市城市绿地空间信息。 分析石河子市城市规划中绿地的结构与特点。 应用GIS技术分析进行石河子市居民区居住适宜性评价。 2.2研究方法与关键的问题 遥感影像的控制点采集以及配准。 遥感影像的分类以及对研究对象的提取。 GIS对研究对象的数据统计与空间分析。 2.3课题研究方法步骤 1)获取石河子市的遥感影像（快鸟）和利用GPS获取实际地物的空间坐标信息。 2)利用ENVI4.0遥感软件进行影像的几何矫正，非监督分类提取出石河子市城市森林的空间位置信息以及对绿地的统计分析。 3)利用ARCGIS 9.1地理信息软件对提取出的城市森林的栅格数据进行空间分析。 3、课题研究的实施 在项目具体实施过程中主要分为以下三个过程： 3.1控制点采集方法原则与问题以及配准 方法与原则: 1）采集控制点时分布必须均匀，任意两个控制点不宜过近，造成相互干扰，影响影像校正精度。 2）控制点尽量在空旷地带，可以接收更多颗的卫星信号，提高控制点精度。 3）基于本遥感影像特点，控制点要选取稳定且无形状变化的目标地物(如建筑、路灯、交通灯等)。 4）野外采集控制点时，不能选取横截面积过小的目标地物(如电线杆等)。 配准：在研究区域内选取了40控制点，但适宜配准的只有36个控制点。在ENVI 4.0→MAP模块内输入控制点，用ploynomial方法，选择UTM坐标系统，精度0.6*0.6m进行重采样，以及研究区域的界定。 3.2 遥感影像在ENVI4.0中的分类方法的选择以及分类后处理 3.2.1分类方法的选择 1) 监督分类（maximum likelihood）：其基本思想是根据类别先验知识确定判别函数和相应的判别准则。 优点： 对本已了解的研究区域，波谱较窄时也可以进行精确的分类。 训练区的选取可以有针对性，比较符合自己的主观求和客观实际。 缺点：基于本遥感影像进行分类所表现出来的不足。 在对城市遥感影像进行分类时，地物复杂无法准确 其类别。 训练区域的选取不全面，导致未分类的比值过高。 工作量过大，要有大量的实际调查，每个类别都要有足够的认识。 分类结果，误分类过多。具体表现在道路上的分类上就四种类别，老城区与开发区的道路类别归属不同，一条道路的中央与周边类别归属不同，主干道与次主干道也类别归属不同，而且绿地与部分道路无法区别。植被的错误分类就更多。 2) 非监督分类（k—means）其思想是在没有类别先验知识的情况下将所有的样本划分为若干类别的方法。 优点： 非监督分类分类仅仅用统计方法对数据集中进行分析，不需要定义训练去样本。 不需要的研究区域有深刻的了解。 操作简单，减少人为误差。 不足： 对城市遥感影像分类类别不易确定，要经过多次尝试，才能找到最佳分类。 后期的处理同样工作量繁重。且人为的误差较大，需要更为仔细认真的工作。 总结:用非监督（k-means）分类方法进行了（75类、60类、45类、35类、30类、20类、15类），包括与监督分类（maximum likelihood）法进行综合比对发现15类的分类，错误分类较少。除水体植被和建筑物所产生的阴影混为一体无法区