黃淑芬

摘 要：信息化時代的到來為城市化發(fā)展注入新鮮的活力，以其中高分辨率遙感技術(shù)為典型代表，其以自身操作簡便、投入成本低、數(shù)據(jù)獲取周期短等特征被廣泛用于城市園林綠化調(diào)查過程中。文章主要對高分辨率遙感影像的相關(guān)概述、園林綠化遙感調(diào)查中的技術(shù)應(yīng)用、遙感影像處理以及園林綠化調(diào)查研究中高分辨率遙感應(yīng)用需注意的問題進行探析。

關(guān)鍵詞：園林綠化；高分辨率；調(diào)查研究；應(yīng)用

作為城市綠化中的主體，園林綠化近年來成為城市發(fā)展中的主要標(biāo)志。其作用不僅表現(xiàn)在為群眾提供休憩、娛樂等場所，而且利用自身涵蓋的環(huán)境要素實現(xiàn)水土保持、自然改造以及環(huán)境美化等作用。傳統(tǒng)園林綠化調(diào)查在技術(shù)方面更傾向于人工調(diào)查，其在數(shù)據(jù)獲取周期方面極長，需要投入大量資金，而且難以保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，難以達到城市園林綠化調(diào)查研究的目標(biāo)。因此，如何在園林綠化調(diào)查中充分利用高分辨遙感技術(shù)成為城市發(fā)展需考慮的重要問題。

一、高分辨率遙感數(shù)據(jù)的相關(guān)概述

作為現(xiàn)行大多資源調(diào)查中應(yīng)用的重要手段之一，遙感本身具有數(shù)據(jù)調(diào)查速度快、調(diào)查結(jié)果精準(zhǔn)等優(yōu)勢，尤其在城市綠化調(diào)查研究中表現(xiàn)出更明顯的先進性特征。現(xiàn)階段信息技術(shù)的快速發(fā)展逐漸凸顯出航空遙感技術(shù)的弊端，其不僅難以處理航片，而且航攝涉及的成本較高。在此背景下便提出高分辨率衛(wèi)星技術(shù)，其在應(yīng)用之初更多集中在軍事領(lǐng)域，但在后期發(fā)展中不斷集中在資源管理、環(huán)境監(jiān)測以及城市規(guī)劃等方面，如以往國外高分辨率衛(wèi)星計劃中涉及的印度IRS-P6、俄羅斯SPIN-2衛(wèi)星等。目前，我國在園林綠化調(diào)查中遙感影像分辨率通常保持在0.5m以上為最佳，而高分辨率遙感技術(shù)下影像分辨率多為0.5m以上，可滿足園林綠化調(diào)查需求。結(jié)合其在國內(nèi)外環(huán)境監(jiān)測以及城市規(guī)劃方面的應(yīng)用，其優(yōu)勢更表現(xiàn)在：第一，精度較高。高分辨率遙感技術(shù)中Pléiades數(shù)據(jù)具有較高的分辨率，遙感影像極為清晰，且可解決傳統(tǒng)難以短時間對復(fù)雜的建筑、道路進行信息解譯的難題。第二，效率較高。對于遙感下相關(guān)數(shù)據(jù)信息僅需核實邊界便可使調(diào)查工作量得以減輕，相比實地測繪，其工作效率極高。第三，全面性優(yōu)勢。由于高分辨率遙感中主要以Pléiades數(shù)據(jù)為主，其全色分辨率為0.5m，多光譜為2m。解譯中能夠?qū)⒄{(diào)查區(qū)域內(nèi)的整體情況全面了解，在此基礎(chǔ)上通過實地調(diào)查驗證可防止漏查問題的出現(xiàn)。第四，統(tǒng)一時相性。一般對城市綠化情況進行調(diào)查過程中涉及的工作量極大，在遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上進行外業(yè)驗證，無需耗費過多的時間且能夠保證調(diào)查結(jié)果的真實性。高分辨率遙感優(yōu)勢的發(fā)揮主要得益于Pléiades衛(wèi)星的應(yīng)用，其對于同一區(qū)域影像拍攝耗時極少，而且形成的影像數(shù)據(jù)也包括許多中類型，如標(biāo)準(zhǔn)、正射以及基本影像等。

二、園林綠化遙感調(diào)查中的技術(shù)應(yīng)用

（一）全色波段影像正射校正。對于影像數(shù)據(jù)在幾何校正過程中需引入相應(yīng)的影像處理軟件。假定園林所處區(qū)域在地勢地形上較為平坦，此時可依托于大比例尺地形圖完成影像糾正過程，并在地面控制點選取方面可以顯而易見的標(biāo)志如區(qū)域中的河流、道路為主。在此基礎(chǔ)上進行控制點的糾正，確?？刂圃?-2象元誤差。而在綠化調(diào)查中假定區(qū)域以山地、丘陵為主，則需二次糾正，使校正下影像在精度與面積方面更具準(zhǔn)確性。通常高分辨率影響成像下，往往受許多如地形起伏或折光等影響，要求做好全色波段影像正射校正工作，一般校正過程中需引入DEM數(shù)據(jù)，結(jié)合其中高程值對各像元采取逐點校正的措施，使影像達到正射影像標(biāo)準(zhǔn)。

（二）影像融合處理。高分辨率遙感技術(shù)在園林綠化調(diào)查中的應(yīng)用首先體現(xiàn)在數(shù)據(jù)融合方面，其對于同一區(qū)域中傳感器獲取數(shù)據(jù)進行融合，使數(shù)據(jù)實現(xiàn)優(yōu)勢互補，影像在色彩與清晰度等方面都較為明顯。但需注意的是數(shù)據(jù)融合的對象主要以全色波段數(shù)據(jù)為主，在結(jié)合多光譜數(shù)據(jù)，可保證遙感數(shù)據(jù)更為精確。從融合數(shù)據(jù)的方式的角度看，通常將反差增強技術(shù)引入其中，能夠促進融合效果的進一步提高。

（三）園林綠化遙感信息的提取。現(xiàn)行對于園林綠化遙感信息的提取大多引入ArcGIS、ERDAS、ENVI等軟件。ArcGIS在信息提取提供強大的功能，ERDAS具有強大的遙感影像處理功能，如幾何校正、鑲嵌、融合、調(diào)色等，ENVI在信息提取過程中主要利用其提供的DLL庫，保證影像格式文件無需轉(zhuǎn)換便可進行訪問，對遙感信息存儲空間的節(jié)省起到至關(guān)重要的作用。高分辨率衛(wèi)星技術(shù)應(yīng)用下，城市園林綠化的許多如草、灌、喬等都可進行清晰的分辨，結(jié)合相關(guān)解譯標(biāo)志如綠地形狀、位置以及面積等便可將園林綠地功能類型等反映出來。從現(xiàn)行園林綠化調(diào)查中遙感數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，通常綠地在分布上往往表現(xiàn)出一定的規(guī)律，如生產(chǎn)綠地、防護綠地的具體分布位置等，這樣在解譯判斷過程中便可利用綠化空間分布的具體特征。若從綠地類型角度，高分辨率遙感技術(shù)往往在解譯過程中，要求能夠?qū)ν恢脖凰幍牟煌愋途G地區(qū)域，或同一類型綠地中多種植被的存在進行判斷，對其又可成為同物異譜、同譜異物現(xiàn)象，是信息提取的重點與難點所在。因此為使解譯精度得以保證，需將計算機技術(shù)下專家智能分析、自動識別技術(shù)引入其中，并處理影響中的陰影區(qū)域，能夠有效提升視覺效果。

另外，由于衛(wèi)星影像中的象元往往表現(xiàn)出不同亮度值，需要引入閾值法，其目的在于對綠地類型進行判斷。例如，園林中較為稀疏的苗圃以及茂盛的苗圃遙感成像中存在極大的光譜差異，對此便可結(jié)合影像特征包括園林綠化區(qū)域的位置、面積、陰影以及色調(diào)等，利用光譜信息強弱完成解譯過程。在閾值法的應(yīng)用下，可使差異較小的光譜界線進行圈定并給予顏色的標(biāo)識，使解譯精度得以提高。

三、高分辨率遙感數(shù)據(jù)在園林綠化調(diào)查中的實例研究

本文研究過程中主要選取我國某地區(qū)園林為例，結(jié)合Pléiades衛(wèi)星提供的遙感數(shù)據(jù)進行綠化調(diào)查分析。對干園林調(diào)查利用遙感數(shù)據(jù)的步驟主要體現(xiàn)在以下幾方面。

（一）對綠地目標(biāo)信息的研究。高分辨率衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)實質(zhì)為景觀的縮影，所涵蓋的地物信息極為豐富，從反射率數(shù)據(jù)中便可對綠地分布進行合理判斷。通過該園林的遙感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，以0.4-0.7um可見光波為基礎(chǔ)，園林中花草地、灌木叢以及喬木等整體表現(xiàn)出較低的反射率，低于10%。但0.7-1.1um的紅外波段，其發(fā)射率達到50%。另外在0.45-0.7um全色光譜波段下，主要以35%反射率為主。對此可得出Pléiades數(shù)據(jù)應(yīng)用下，園林中植被影像信息能夠清晰的顯示出來。

（二）構(gòu)建園林綠地解譯標(biāo)志。結(jié)合園林綠化遙感數(shù)據(jù)，完成Pléiades影像處理后進行解譯標(biāo)志的構(gòu)建。對于園林綠化的調(diào)查，可能使波譜反射率受到影響的主要包括陰影區(qū)域、葉綠素反射接收情況。通常不同季節(jié)下綠地茂盛程度也有所不同，根據(jù)該區(qū)域季節(jié)氣候特征，選取5月份遙感數(shù)據(jù)，此時園林中表現(xiàn)為花草繁茂，植物整體發(fā)育較好，且不存在過多落葉林，這樣遙感影像信息可對綠地進行反映。另外，需注意的是遙感影像的構(gòu)成部分主要以位置、形態(tài)以及色調(diào)為主，一般位置保持不變，而其他兩個要素則可能出現(xiàn)一定的變化，如地貌形態(tài)以不規(guī)則的形式分布或規(guī)劃中對綠地類型進行改變，以此使遙感信息中展現(xiàn)的幾何形態(tài)也有所不同。在色調(diào)方面，不同色飽和度是對地物種類的具體反映，因此解譯標(biāo)志構(gòu)建中需做好色調(diào)級別的考慮。除此之外，解譯標(biāo)志構(gòu)建中要求做好實地考察工作，并將綠地形態(tài)及其對應(yīng)的波譜特征融入其中。

（三）解譯標(biāo)志構(gòu)建下園林綠化調(diào)查結(jié)論。在解譯標(biāo)志構(gòu)建的基礎(chǔ)上，對該區(qū)域園林綠化調(diào)查結(jié)果主要體現(xiàn)在：第一，從公園綠地角度。其在影像數(shù)據(jù)中主要呈現(xiàn)墨綠色，花草地以面狀形態(tài)分布，而闊葉林以云朵狀為主，表現(xiàn)出一定藝術(shù)布局形態(tài)，整體規(guī)模中存在的陰影較少而且具有稀疏的人工構(gòu)筑物。第二，生產(chǎn)綠地。根據(jù)遙感數(shù)據(jù)調(diào)查結(jié)果分析，其在影像上主要以綠色為主，幾何形態(tài)表現(xiàn)較為規(guī)則且呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)狀，整體表現(xiàn)陰影較少。第三，防護林地。在解譯標(biāo)志構(gòu)建下，遙感影像中展現(xiàn)的形態(tài)主要以現(xiàn)狀排列的形式存在，且以彩色影像為主。第四，附屬綠地。該部分在遙感影像信息中的表現(xiàn)可看出，圍繞較為宏大的建筑物進行分布，綠地構(gòu)成主要以環(huán)狀分布的花草灌木、面妝草體以及闊葉林為主，綠地覆蓋率較高。除此之外，實際園林綠地分類過程中，也包含其他許多綠地，都可在高分辨率遙感技術(shù)下呈現(xiàn)出來。因此，高分辨率遙感數(shù)據(jù)是現(xiàn)行園林綠化調(diào)查研究中的重要手段。

四、園林綠化調(diào)查中高分辨率遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用需注意的問題

通過上述實證分析可得出高分辨遙感數(shù)據(jù)對于園林綠化調(diào)查可起到突出的作用。在實際應(yīng)用中也可發(fā)現(xiàn)，大多城市在綠化調(diào)查中應(yīng)將高分辨率遙感技術(shù)作為首選，以2010年國家建設(shè)部門關(guān)于城市規(guī)劃的要求為例，其要求在人均公共綠地、綠化覆蓋率以及綠化率等分別滿足10㎡、40%、35%。而這些指標(biāo)是否滿足規(guī)定要求便需依托于高分辨率遙感數(shù)據(jù)。然而從現(xiàn)行大多城市規(guī)劃中技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀看，其實質(zhì)功能尚未得以真正發(fā)揮，要求進一步完善。具體包括：首先，在獲取接收方面，國內(nèi)目前遙感數(shù)據(jù)接收類型又可細化為存檔、編程以及定時接收數(shù)據(jù)等方面。實際接收過程中都存在不同的缺陷如因涉及周期較長導(dǎo)致與時相難以吻合等。因此在數(shù)據(jù)接收方面應(yīng)結(jié)合區(qū)域不同情況，如南方旱季或北方少雨季節(jié)便可引入定時接收方法，可取得良好的效果。其次，對于陰影區(qū)域問題。遙感數(shù)據(jù)中較大的因應(yīng)范圍極易影響綠化信息提取過程，為識別地物帶來較大的難題。所以高分辨率遙感技術(shù)應(yīng)用下應(yīng)注重做好影像處理工作，并在解譯方面采取人機交互方式，有利于陰影中綠化信息的提取。最后，在設(shè)備可靠運行方面。由于園林綠化調(diào)查中高分辨率遙感包含大量的數(shù)據(jù)，需要保證計算機在容量與配置方面滿足數(shù)據(jù)處理要求，為設(shè)備運行效率的提高提供保障。

五、結(jié)語

園林綠化調(diào)查中高分辨率遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用是園林規(guī)劃決策制定的重要基礎(chǔ)。實際應(yīng)用過程中應(yīng)正確認識高分辨率遙感技術(shù)的內(nèi)涵，結(jié)合現(xiàn)行城市發(fā)展中園林區(qū)域特征，使高分辨率遙感技術(shù)得以充分發(fā)揮。同時在實際應(yīng)用中應(yīng)注重對獲取接收方式、陰影區(qū)域以及設(shè)備運行等問題進行解決，確保遙感數(shù)據(jù)可有效反映園林綠化現(xiàn)狀。

參考文獻

[1] 梁守真，施平，周迪.城市擴展及其環(huán)境效應(yīng)遙感監(jiān)測研究進展[J].世界科技研究與發(fā)展，2010（04）.

[2] 袁超，張澤烈.服務(wù)于城市規(guī)劃管理的遙感信息平臺技術(shù)研究[J].測繪科學(xué)，2010（01）.

[3] 劉充.基于資源三號衛(wèi)星遙感影像的城市綠地信息提取方法研究[D].太原理工大學(xué)，2014.