基于高分辨率遥感卫星数据进行城市植被特征提取的理论-生态环境学报.doc

遥感与GIS支持下的城市绿地信息提取方法研究 ((以深圳市为例 陈颖彪1，吴志峰2, 3，程 炯2，杨 政3 1. 广州大学理学院，广东 广州510405；2. 广东省生态环境与土壤研究所，广东 广州510650 3. 中国科学院广州地球化学研究所，广东 广州510640 摘要：城市绿地作为城市结构中的自然生产力主体，在城市系统中起着重要作用。传统的城市绿地调查多采用人工普查并结合统计学方法进行城市绿地调查，需要投入大量的人力和资金，但得到的数据精度和现时性都较差，而采用高分辨率遥感卫星数据与地理信息系统相结合的方法，可以达到对城市绿地遥感数据的快速特征提取和准确的空间统计分析。文章采用基于遥感和GIS相结合的方法，并以深圳市为例，进行了城市绿地特征提取方法的研究和应用分析。 关键词：高分辨率卫星遥感；地理信息系统；城市绿地 中图分类号：S511；TP19 文献标识码：A 文章编号：1672-2175（2004）03-0362-03城市绿地作为城市结构中的自然生产力主体，在城市系统中起着重要作用。城市绿地系统在改善城市生态环境质量，美化市容，调节城市生态平衡中发挥着主导作用。因此，城市绿化系统状况已成为衡量城市文明和城市现代化的重要标志[1]。 绿化覆盖调查方法(人工普查方法)和数学统计分析是传统的获取城市绿地覆盖信息的主要手段，但多为手工作业，资金和人力投入大，数据处理周期长，人为干预因素影响大，并且缺乏空间统计分析功能[2]。本文采用遥感和GIS手段进行提取城市绿地覆盖信息，探索一条基于遥感和GIS进行城市绿地空间特征提取的有效方法和技术途径，为更加快速、准确地对城市绿地进行调查统计并进行有效的规划管理提供技术支持。 1 研究区概况与数据源 深圳市位于东经113(51(~114(19(，北纬22(25(~ 22(42(，是我国南方典型亚热带植被景观区域，也是我国生物多样性最丰富的地区之一。随着经济的快速发展及城市化水平的提高，城市绿地对城市生态环境建设也显得具有重要的现实意义。在本研究中，城市绿地遥感调查范围为深圳特区所辖范围，包含罗湖、南山、福田、盐田等4个区。 遥感数据以高分辨率卫星数据QB （0.61 m）为主要信息源，QB是目前在民用领域中分辨率最高的卫星遥感影像。该卫星由美国Erathwatch公司于2001年11月发射升空，其中全色图像空间分辨率为0.61 m，多光谱图像分辨率为2.44 m。同时在解译过程中参考其它遥感数据，如SPOT（2.5 m）、LandsatTM（30 m）。本项工作采用的是2002年10~11月之间所获取的深圳特区QB全色图像，用于特区绿地、道路信息提取，同时研究还采用了SPOT5卫星图像作补充，SPOT数据主要用于对QB数据云层覆盖区域进行修补，同时与QB图像进行对比分析，辅助提取相关特征要素。 2 绿地覆盖信息获取技术流程 经过实地调查与技术论证制定了深圳市绿地覆盖获取技术流程（图1）。由于城市绿地覆盖调查对象的空间单元尺度较小（1 m左右），这就要求遥感图像具有较高的空间分辨率[3]。高分辨率卫星遥感数据在提高数据精度的同时，也造成了数据量的膨胀，一景深圳QB全色波段数据，其数据量在1 GB左右，所以将数据进行几何纠正后，导入GIS软件进行矢量解译时，需将数据进行裁剪，以方便数据的处理。完成解译后，将完成的数据统一进行矢量图的拼接和影像数据的镶嵌，并完成相关专题图的绘制。在实际工作中我们采用专业图像处理软件(ENVI)对航片进行纠正、拼接，并通过几何变换实现对图像纠正[4]。 在绿地信息解译方法上，首先将遥感影像数据与城市电子地图进行匹配叠加，采用人机交互式屏幕跟踪解译方法，完成各类绿地图斑的绘制，并通过数据字典完成对相关属性的赋值，其次要完成对图形数据的编辑、拓朴关系的建立维护以及与属性数据库的连接，基本的数据处理过程包括格式转换、图幅拼接、图形编辑、拓扑生成及投影变换等过程，最终以具有统一投影基础，统一格式的Coverage形式存放于GIS数据库中[5]。 3 结果与讨论 3.1 城市绿地系统分类编码 城市绿地是指用作园林和绿化的各种绿地面积，包括公共绿地、单位附属绿地、居住区绿地、生产绿地和风景林地等[6]。依据国家建设部(城市绿化规划建设的规定)和(城市园林绿化管理暂行条例)的规定[7, 8]，同时结合深圳市的具体特点，我们将城市绿地覆盖分为2级分类组合编码方法，1级类型以绿地的功能与属性为分为以下6种类型；2级类型以绿地种类为指标划分为以下6种类型(表1)。 图1 绿地信息提取工作流程 表1 深圳市城市绿地分类编码系统 绿地类型 子类 编码 属性 一级类型 公共绿地 11 城市公共休闲用地 单位附属绿地 12 有围墙等