張桂珂,王智芳

（1.新鄉(xiāng)市人民公園,河南 新鄉(xiāng) 453000；2.河南科技學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003）

遙感技術(shù)在新鄉(xiāng)市人民公園綠化調(diào)查中的應(yīng)用

張桂珂1,王智芳2

（1.新鄉(xiāng)市人民公園,河南 新鄉(xiāng) 453000；2.河南科技學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003）

對2011年8月覆蓋新鄉(xiāng)市人民公園的SPOT5遙感影像進(jìn)行預(yù)處理提取植被信息,再用代表性樣地法采集植被信息,選定歸一化植被指數(shù)（NDVI）和比值植被指數(shù)（RVI）作為自變量,以實(shí)測樣本數(shù)據(jù)（LVV）作為應(yīng)變量,采用多元回歸分析法建立基于遙感影像的新鄉(xiāng)市人民公園植被遙感模型.結(jié)果表明：LVV與VI呈極顯著的相關(guān)關(guān)系,其相關(guān)系數(shù)多以相對均質(zhì)植被高于植被總體.每種植被樣方優(yōu)化出一個(gè)模型,即針闊混交林：LVV=16.216RVITOA+19.698RVIDN-9.112（R2=0.866,RMSE=0.289）；闊葉林：LVV=8.111RVIPAC-3.142（R2=0.795,RMSE=0.512）；灌木：LVV=313.621NDVIDN3-19.118NDVIDN2+2.612（R2=0.812,RMSE=0.714）；草地：LVV=3.121RVITOA+1.992RVIDN-4.002（R2=0.892,RMSE=0.547）；總體植被：LVV=2.231RVIPAC-7.112NDVISR+5.122NDVIPAC+9.982NDVIDN-1.417（R2=0.796,RMSE=0.712）.這些優(yōu)選模型在新鄉(xiāng)市人民公園的植被調(diào)查中具有一定的應(yīng)用價(jià)值.

遙感技術(shù)；植被指數(shù)；模型；新鄉(xiāng)市

新鄉(xiāng)市人民公園籌建于1958年,1964年正式對外開放,是牧野大地上的一顆璀璨的綠色明珠,現(xiàn)占地48.6 hm2,綠樹常青,花繁葉茂,綠化面積達(dá)到了39.2 hm2,占全園總面積的80.65%,綠化覆蓋率達(dá)到了94.2%[1].公園建筑及其陳設(shè)格局具有濃郁的豫北園林藝術(shù)特色.全園共栽植各類喬灌木120余個(gè)品種15萬余株.公園內(nèi)以植物造景為主,喬、灌、花、草配置錯(cuò)落有致,環(huán)境優(yōu)美,景色宜人,是廣大市民觀賞游玩、休閑娛樂的首選場所,是全市唯一的一所集清幽的園林秀色、水上娛樂、文化健身、動(dòng)植物觀賞和休閑游樂于一體的綜合性大型園林,為新鄉(xiāng)市園林綠化事業(yè)的發(fā)展發(fā)揮了重要的作用.同時(shí),作為新鄉(xiāng)市城市綠化生態(tài)體系中重要的一個(gè)環(huán)節(jié),人民公園在改善城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量方面發(fā)揮著極為重要的作用[1]. 1996年,新鄉(xiāng)市人民公園曾榮獲“綠化達(dá)標(biāo)”公園、“城市綠化達(dá)標(biāo)公園”等榮譽(yù)稱號.

植被調(diào)查是加強(qiáng)城鄉(xiāng)園林建設(shè)的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作,是園林綠化規(guī)劃的前提和基礎(chǔ).深入廣泛地進(jìn)行植被調(diào)查,才能確保規(guī)劃方案的科學(xué)性,因而具有重要的理論和實(shí)踐意義.傳統(tǒng)的植被調(diào)查方法雖然精度較高,但是需要消耗大量的人力、物力和時(shí)間.隨著遙感技術(shù)的普及和應(yīng)用,遙感技術(shù)在植被調(diào)查方面提供了快速獲取植被信息的方法,為準(zhǔn)確提取城市綠化信息提供了快捷的數(shù)據(jù)源[2-3].近年來,為了適應(yīng)創(chuàng)建生態(tài)城市、宜居城市的規(guī)劃目標(biāo),新鄉(xiāng)市逐漸加大了對全市園林綠化的建設(shè)力度[4],但依然存在園林植物配置單一、生物多樣性不高等問題[5].本研究運(yùn)用遙感技術(shù)并結(jié)合實(shí)地調(diào)查,研究新鄉(xiāng)市人民公園植被的SPOT5遙感影像進(jìn)行處理,提取植被信息,并對人民公園實(shí)地采集的樣點(diǎn)數(shù)據(jù)和植被指數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,再用逐步回歸法建立了基于影像的人民公園植物遙感估算模型,目的是為評估新鄉(xiāng)市人民公園綠化的生態(tài)功能、環(huán)境效益和優(yōu)化布局等研究提供科學(xué)依據(jù),最大限度地發(fā)揮新鄉(xiāng)市人民公園園林植物的生態(tài)效益.

1 研究范圍與研究方法

1.1 研究范圍

新鄉(xiāng)市人民公園位于新鄉(xiāng)市市區(qū),其關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)（南門：35°16'58.26"N,113°56'7.4"E；西門35° 17'52.296"N,113°52'53.04"E；北門：35°18'5.148"N,113°52'35.076"E；東門：35°N18'5.112",113°52'50.448"E）,具體范圍如圖1所示.

圖1 新鄉(xiāng)市人民公園在新鄉(xiāng)市的位置Fig.1 Location of the People's Park of Xinxiang in Xinxiang City

1.2 研究方法

1.2.1 遙感數(shù)據(jù)提取 選用歸一化植被指數(shù)（NDVI）法進(jìn)行綠地信息提取[6].遙感影像采用2011年8月新鄉(xiāng)市人民公園SPOT5 HRG系列1A級處理水平圖像（行號：286；列號：290）,空間分辨率為10 m,采用紅、紅外兩種波段.取人民公園SPOT5圖像的反射率（TOA）、星上輻射率（SR）、灰度值（DN）以及地物反射率（PAC）數(shù)據(jù),提取比值植被指數(shù)（RVI）和歸一化植被指數(shù)（NDVI）,結(jié)合地面實(shí)測綠量（LVV）進(jìn)行分析,建立關(guān)系模型.

1.2.2 公園綠化覆蓋實(shí)測 選取樣方,實(shí)測LAI、VFC值,二者相乘,得到樣方的實(shí)測綠量LVV.本次實(shí)測一共選取19個(gè)樣區(qū),其中6個(gè)針闊葉混交林、4個(gè)闊葉林、4個(gè)灌木、5個(gè)草地樣區(qū),每個(gè)樣區(qū)布置3～5個(gè)樣方,大小為10 m×10 m,對應(yīng)遙感影像空間分辨率.采用LAI-2000植物冠層分析儀,隨機(jī)抽測每個(gè)樣方5個(gè)點(diǎn),讀出LAI的平均值作為結(jié)果.VFC采用數(shù)碼照相機(jī)進(jìn)行垂直照相測量,相機(jī)分辨率2 592×1 944.相片地物使用遙感圖像處理軟件ENVI 4.0區(qū)分植被和非植被,每張相片植被像元占像元總數(shù)的百分比為VFC值.取多張相片每個(gè)樣方的平均值為結(jié)果.采用差分GPS接收儀結(jié)合LVV分析樣方經(jīng)緯度,建立模型.

2 結(jié)果與分析

2.1 不同植被樣方的綠量與植被指數(shù)相關(guān)性分析

不同植被樣方的綠量與植被指數(shù)相關(guān)性見表1.

表1 不同植被樣方的LVV-VI系數(shù)Tab.1 Correlation coefficient between LVV and VI of different vegetation quadrates

由表1可知,不同植被樣方的LVV與VI都呈顯著的正相關(guān)關(guān)系.相關(guān)系數(shù)最高者為草地植被的LVV與NDVITOA,達(dá)到0.885,最低者為灌木LVV與RVIDN,相關(guān)系數(shù)只有0.462.

2.2 優(yōu)選LVV-VI關(guān)系模型

基于19個(gè)樣方數(shù)據(jù),對4種植被樣方分別建立了LVV-VI的優(yōu)選模型,見表2所示.

表2 優(yōu)選的LVV-VI關(guān)系模型Tab.2 Selected models between LVV and VI of different plants

由表2可知,LVV-VI關(guān)系模型的決定系數(shù)R2差異明顯.決定系數(shù)最大的是基于草地的線性回歸模型（0.892）,最小的是基于闊葉林的線性回歸模型（0.795）.將優(yōu)選的模型輸入ENVI 4.0軟件的M文件后,通過波段運(yùn)算得到LVV分布柵格圖.基于各植被類型的模型計(jì)算對應(yīng)植被區(qū)域LVV,基于總植被模型計(jì)算人民公園總植被區(qū)域LVV.其中針闊混交林覆蓋面積9 875.3 m2,草地覆蓋面積8 996 m2,闊葉林覆蓋面積14 262 m2,灌木覆蓋面積7 968 m2,總植被覆蓋面積39 807 m2.

2.3 優(yōu)選LVV-VI關(guān)系模型的驗(yàn)證

以人民公園的龜島為例,驗(yàn)證優(yōu)選的LVV-VI關(guān)系模型.龜島周長182 m,面積2 640 m2.經(jīng)調(diào)查統(tǒng)計(jì),龜島植物種類及數(shù)量具體為：榆樹1株,楝樹7株,烏桕1株,垂柳32株,毛桃1株,油松2株,杏樹1株,石楠球3株,枇杷樹1株,龍柏15株,花石榴3株,側(cè)柏3株,櫻花3株,千頭柏1株,灑金柏1株,黃楊球9株,小葉女貞綠籬50 m,中華蚊母2株,雪松1株,狗牙根3 000 m2.植被調(diào)查統(tǒng)計(jì)的結(jié)果與優(yōu)選LVV-VI關(guān)系模型擬合得比較好.

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

遙感技術(shù)可以快捷提取新鄉(xiāng)市人民公園的植被信息,優(yōu)選的LVV-VI關(guān)系模型可以運(yùn)用于新鄉(xiāng)市人民公園植被調(diào)查,顯示出遙感技術(shù)快捷、準(zhǔn)確的特點(diǎn),遙感技術(shù)將來在新鄉(xiāng)市園林綠化植被調(diào)查中具有很高的應(yīng)用價(jià)值和前景.

3.2 影響調(diào)查精度的因素

3.2.1 遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率 對公園綠化覆蓋調(diào)查、綠化覆蓋類型調(diào)查,遙感方法調(diào)查結(jié)果的精度取決于遙感數(shù)據(jù)光譜特性、遙感圖像的空間分辨率以及陰影遮蓋等因素.遙感圖像空間分辨率不同,則遙感數(shù)據(jù)結(jié)果不同.空間分辨率決定了遙感調(diào)查的最小綠地面積以及精度.

3.2.2 遙感數(shù)據(jù)光譜特性 地面物體光譜具有一定的復(fù)雜性,所以其判讀分類容易產(chǎn)生錯(cuò)誤.“異物同譜”是指不同的地物在特定的波段上反射率相同,因此在圖像中顯示出的光譜特性相同.“同物異譜”是指同種地物影像特征的不同,例如相同類型的綠地,其生長狀況不同,在圖像上呈現(xiàn)的影像特征也不同.季節(jié)的變化,也會(huì)導(dǎo)致植被光譜特征的變化.冬季拍攝時(shí),有些草地葉綠素含量較低,因此在圖像上未能顯示出來,往往會(huì)被遺漏.

3.3 提高綠量調(diào)查精度的方法

分析影響調(diào)查精度的因素,結(jié)合應(yīng)用實(shí)際,采用遙感圖像的系統(tǒng)校正系數(shù)和綠化遮蔽校正模型結(jié)合的方法來改進(jìn)調(diào)查精度.

3.3.1 系統(tǒng)校正系數(shù) 調(diào)查結(jié)果中,小綠地由于空間分辨率因素被遺漏的現(xiàn)象屬于系統(tǒng)誤差,分析誤差的大小,則可以確定面積校正系數(shù).在精度較高的綠地調(diào)查數(shù)據(jù)上,對沒有被遙感圖像調(diào)查出的綠地圖斑總面積進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì),用該面積除以總綠地面積的值即為該遙感圖像的系統(tǒng)校正系數(shù).空間分辨率因素造成的調(diào)查結(jié)果誤差中,對綠地類型的邊界線解譯誤差屬于隨機(jī)誤差,通過選擇樣本與實(shí)際的面積比較,計(jì)算出由于綠地類型的解譯界線不準(zhǔn)確造成的面積誤差.最后,由計(jì)算所得的系統(tǒng)校正系數(shù),對綠地解譯數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行校正,得到綠地的覆蓋面積.

3.3.2 綠化遮蔽的校正模型 綠化遮蔽校正模型可有效減少陰影遮蔽所產(chǎn)生的調(diào)查誤差.可以通過測量算法和公式法計(jì)算獲得人民公園中各雕塑以及建筑物的陰影造成的遮蔽面積.測量算法簡單實(shí)用,是在圖像上直接勾勒遮蔽區(qū)域,其工作量較大.公式法是根據(jù)建筑物成像參數(shù)以及高度進(jìn)行計(jì)算.

在園林綠化管理與規(guī)劃的過程中,綠化的分布面積、樹木的數(shù)量以及類型、樹冠大小等特性均為研究的重要內(nèi)容.利用遙感技術(shù)對園林植被尤其是小冠的樹種進(jìn)行調(diào)查,往往因樹冠面積較小,在空間分辨率較低的遙感圖像上不能分辨出來,可嘗試在圖像上進(jìn)行樹種的識別工作,通過測量其陰影來獲得樹高,若樹冠短期內(nèi)修剪過,其影像特征便不能明確.若樹木密集,則其遙感圖像連在一起,不能進(jìn)行單棵樹的區(qū)分.樹木調(diào)查時(shí),可以利用GPS等輔助遙感圖像進(jìn)行樹木調(diào)查.如何提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,是遙感技術(shù)在城市園林植被調(diào)查中面臨的重要問題和未來的挑戰(zhàn)之一.

[1] 崔惠.新鄉(xiāng)市人民公園局部改造設(shè)計(jì)探討[J].河北農(nóng)業(yè)科學(xué),2008,12（8）：101-102.

[2] 顧祝軍,陳子玉,鐘冠.基于SPOT5影像多輻射校正水平的植被綠量遙感估算[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào),2009,18（6）：2294-2299.

[3] 韓玲玲,費(fèi)鮮蕓,田牧歌.基于高分辨率遙感影像的泰安市城市綠化現(xiàn)狀分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,40（23）：11753-11756.

[4] 周會(huì)萍,劉興洋,張家洋.新鄉(xiāng)市園林植物區(qū)系特征分析[J].西北林學(xué)院學(xué)報(bào),2013,28（6）：188-193.

[5] 王銳,任秋華.鄭州市和新鄉(xiāng)市綠化植被生物多樣性研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2013（15）：179-180.

[6] 郭鈮.植被指數(shù)及其研究進(jìn)展[J].干旱氣象,2003,21（4）：71-75.

（責(zé)任編輯：鄧天福）

Application of remote sensing technique to the investigation of plants in People's Park of Xinxiang

Zhang Guike1,Wang Zhifang2
（1.The People's Park of Xinxiang,Xinxiang 453000,China；2.Henan Institute of Science and Technology,Xinxiang 453003,China）

Extracting vegetation information fromSPOT5 remote sensing image and representative sample method to collect the vegetation information of the People's Park in Xinxiang City were used to derive two vegetation indices,i. e.,normalized difference vegetation index（NDVI）,and ratio vegetation index（RVI）,to establish the vegetation remote sensing investigation model using multiple regression analysis.The results showed thatLVVwas significantly correlated withVI.LVV-VIcorrelation coefficients of relatively‘pure'vegetation are higher than those of total vegetation.One‘best'model was selected for each of the vegetation quadrates,i.e.,broad-conifer leaf mixed forest：LVV=16.216RVITOA+19.698RVIDN-9.112（R2=0.866,RMSE=0.289）,broad-leaf forest：LVV=8.111RVIPAC-3.142（R2=0.795,RMSE=0.512）,shrub：LVV=313.621NDVIDN3-19.118NDVIDN2+2.612（R2=0.812,RMSE=0.714）,grass：LVV= 3.121RVITOA+1.992RVIDN-4.002（R2=0.892,RMSE=0.547）,and total vegetation：LVV=2.231RVIPAC-7.112NDVISR+ 5.122NDVIPAC+9.982NDVIDN-1.417（R2=0.796,RMSE=0.712）.The optimization model has certain application value in the People's Park vegetation survey in Xinxiang City.

remote sensing technique；vegetation index；model；Xinxiang City

P237,TU986

A

1008-7516（2014）03-0040-04

10.3969/j.issn.1008-7516.2014.03.009

2014-04-10

張桂珂（1966-）,女,河南長垣人,工程師.主要從事園林植物應(yīng)用研究.