吳倩 譚偉 謝剛等

摘要為了全面了解貴州省安順市建成區(qū)城市綠地分布均勻度狀況，運用基于無人機遙感影像和GIS相結(jié)合的方法，對安順市城市綠地信息進行提取和相關(guān)分析。結(jié)果表明：在50 m×50 m、40 m×40 m、30 m×30 m、25 m×25 m、20 m×20 m、15 m×15 m、10 m×10 m、8 m×8 m、5 m×5 m、4 m×4 m和2 m×2 m總共11組數(shù)據(jù)中，隨著格網(wǎng)積減小即格網(wǎng)精度增大，其相應(yīng)基尼系數(shù)增大，即綠地分布更趨于集中；以格網(wǎng)面積作為自變量，基尼系數(shù)作為因變量，格網(wǎng)精度與基尼系數(shù)之間表現(xiàn)出線性關(guān)系；30 m×30 m格網(wǎng)處理分析結(jié)果表明，安順市建成區(qū)綠地分布均勻度基尼系數(shù)為0.23，其公共綠地分布比較均勻。

關(guān)鍵詞無人機航拍影像；綠地分布均勻度；洛倫茨曲線；基尼系數(shù)

中圖分類號S127文獻標識碼A文章編號0517-6611（2016）04-314-05

Analysis of the Homogeneity Degree of City Green Space Distribution Based on Combination of UAV Aerial Image and GIS—A Case Study of Anshun City

WU Qian1，TAN Wei1*， XIE Gang1，2 et al （1. Research Center of Forestry Information&Engineering， Guizhou University， Guiyang， Guizhou 550025； 2. Institute of Mountain Resources，Guizhou Academy of sciences， Guiyang， Guizhou 550025）

AbstractIn order to fully understand the homogeneity degree of city green space distribution in Anshun， Guizhou Province， based on the combination of UAV remote sensing images and GIS method， the city green space information of Anshun was extracted and analyzed. Results showed that in 50 m×50 m， 40 m×40 m， 30 m×30 m， 25 m× 25 m， 20 m×20 m， 15m×15 m， 10 m×10 m， 8 m×8 m， 5 m×5 m ， 4 m× 4 m and 2 m× 2 m of a total of 11 sets of data， with the decrease of grid size， its response gini coefficient increased.The green space distribution tended to be more concentrated； with the grid precision as the independent variable and the Gini coefficient as the dependent variable， there is a linear relationship between grid precision and gini coefficient； 30m×30 m grid processing analysis indicated that gene coefficient of green space distribution in Anshun was 0.23， the public green space distribution was even.

Key wordsUAV aerial image； Green space distribution uniformity； Lorenz curve； Gini coefficient

城市綠地是指用以栽植樹木花草，布置配套設(shè)施，并由綠色植物所覆蓋，且賦以一定功能與用途的場地[1-2]。對于城市綠地監(jiān)測，傳統(tǒng)的人工普查方法和數(shù)學(xué)統(tǒng)計分析法因其資金和人力投入大、數(shù)據(jù)處理周期長和缺乏空間統(tǒng)計分析功能，很難及時、全面地得到現(xiàn)狀綠地資料，并且效率低、成本高[3]。遙感技術(shù)作為一種綜合性探測技術(shù)具有快速、高效、范圍大、動態(tài)的特點，利用高分辨率及多光譜遙感影像提取城市綠地信息可以很好地彌補常規(guī)方法的缺陷[4-5]。

運用高分辨率影像和遙感技術(shù)進行城市綠地資源的調(diào)查分析，國內(nèi)外已有一些學(xué)術(shù)成果，John Rogan等[6]用遙感技術(shù)來監(jiān)測加州森林生態(tài)系統(tǒng)。李立[7]借助RS和GIS方法調(diào)查了開封市建成區(qū)2003年10月的綠地現(xiàn)狀；趙麗麗等[8]利用Landsat ETM+影像探討了深圳市綠地信息提取的最佳方法；黃慧萍等[9]以多尺度影像分割與面向?qū)ο笥跋穹治龇椒橹饕夹g(shù)，實現(xiàn)了城市綠地信息精確獲取與快速更新。城市綠地分布均勻度評價是從規(guī)劃定量指標方面來揭示城市綠地分布規(guī)律，它能反映綠地本身的空間格局和分布情況，體現(xiàn)城市公共綠地所發(fā)揮的效用。現(xiàn)有的評價方法可主要歸納為基于公園數(shù)量、景觀生態(tài)學(xué)、空間距離、成本消耗和地理場效應(yīng)5種[10]。城市綠地在空間上的分布和格局，影響著其對整個城市生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)功能[11-12]。可達性分析是公園綠地均勻度評價最常用的方法，筆者以貴州省安順市建成區(qū)為例，利用洛倫茨曲線和基尼系數(shù)來定量計算城市綠地分布的集中程度[13-14]。

1數(shù)據(jù)來源及方法路線

1.1研究區(qū)概況貴州省安順市建成區(qū)總面積4 831.56 hm2，地處長江水系烏江流域和珠江水系北盤江流域的分水嶺地帶，是世界上典型的喀斯特地貌集中地區(qū)，典型的喀斯特地貌使安順具有多山的特點。安順平均海拔高度為1 102～1 694 m，屬典型的高原型濕潤亞熱帶季風(fēng)氣候，雨量充沛，年平均降雨量1 360 mm，年平均氣溫14 ℃，歷史最高氣溫34.3 ℃，最低氣溫-7.6 ℃，年平均相對濕度80%，年平均風(fēng)速2.4 m/s，冬無嚴寒，夏無酷暑，氣候溫和宜人。安順市是國家最早確定的甲類旅游開放城市之一，全市風(fēng)景區(qū)面積占幅員面積的12%以上，遠高于全國1%和貴州省4.2%的比例。

1.2數(shù)據(jù)來源及處理該研究使用的主要數(shù)據(jù)為無人機航拍影像，影像采集時間為2013年4月。其他資料包括2012年《安順統(tǒng)計年鑒》等，用以輔助綠地目視解譯和樣本點地類判讀。獲取航拍影像后，后期數(shù)據(jù)處理與分析階段主要分為以下步驟：①遙感影像預(yù)處理，獲取安順市真彩色正射影像圖和近紅外正射影像圖；②對遙感影像目視解譯，用ArcGIS軟件對各類綠地詳實勾繪，某些因各種原因不能確定的區(qū)域進行后期現(xiàn)場補測；③拓撲已勾繪的矢量化數(shù)據(jù)，對各類地物屬性進行賦值，建立安順市建成區(qū)綠地信息空間屬性數(shù)據(jù)庫；④基于ArcGIS軟件隨機選取0.81 km2區(qū)域，分別進行50 m×50 m、40 m×40 m、30 m×30 m、25 m×25 m、20 m×20 m、15 m×15 m、10 m×10 m、8 m×8 m、5 m×5 m、4 m×4 m和2 m×2 m格網(wǎng)化，計算出相關(guān)系數(shù)導(dǎo)入SPSS軟件分析，得到格網(wǎng)精度與基尼系數(shù)的相關(guān)性。

1.3綠地分類及影像判讀參照中華人民共和國建設(shè)部 2002 年印發(fā)的《城市綠地分類標準》（CJJ/T85-2002），把安順市城市綠地主要分為以下5類：公園綠地、生產(chǎn)綠地、防護綠地、附屬綠地和其他綠地。對植被、農(nóng)田、道路、建筑、水體等5大地類，根據(jù)真彩色和近紅外假彩色影像的特征，并結(jié)合野外調(diào)查，建立安順市城市綠地遙感調(diào)查的影像判讀解譯標志，用于地類判讀解譯。無人機遙感影像分辨率達到0.1 m，清晰度較高，采用目視解譯能獲得較高精度。

2安順市公共綠地分布均勻度分析

2.1方法概述城市公共綠地的均勻分布，能使居民方便地享受綠地資源，城市公共綠地均勻度正是衡量這一特性的關(guān)鍵指標。它是利用洛倫茨曲線和基尼系數(shù)來計算出城市綠地分布的集中程度。以圖1為例，矩形 A為城市范圍，橢圓形B為公共綠地。將范圍 A 分割成大小等同8×8個正方格，并逐一編號，如圖2所示。方格中含有綠地的每個方格面積記為 1，消去公共綠地，處理后見圖3[20-22]。

3將這些方格按照編號次序分成相同個數(shù)的10組，統(tǒng)計出每組面積總數(shù)及其中公園綠地方格面積總數(shù)，見表1。用上述 10 組數(shù)據(jù)按組內(nèi)公共綠地方格面積由小到大排列， 并統(tǒng)計出組內(nèi)綠地方格數(shù)和綠地方格累計數(shù)及百分比累計值，列入表1。用橫坐標表示方格數(shù)累計百分比， 縱坐標表示綠地方格累計百分比，以坐標圖上的10個點表示10組數(shù)據(jù)的百分比值，得到綠地分布洛倫茨曲線（圖4）。

一般情況下公共綠地的洛倫茨曲線越靠近直線OB， 表明綠地分布越均勻，越向右下方凸出靠近折現(xiàn)OAB，則表明綠地分布越集中。洛倫茨曲線用函數(shù)y=f（x）表示，要對其進行量化分析，可通過對陰影部分面積進行積分計算來實現(xiàn)，公式為：

g=[12-∫10f（x）dx]12（1）

式中，g是統(tǒng)計學(xué)中的基尼系數(shù)，它是圖4中陰影面積與三角形OAB面積之比，其數(shù)值越大表明洛倫茨曲線越向右下方凸出， 也就是綠地分布越集中，反之g數(shù)值越小表明公共綠地分布越均勻。參考社會經(jīng)濟學(xué)界基尼系數(shù)的閾值標準：指標值在0. 2以下，分布絕對均勻；指標量值為[0.2，0.3），分布比較均勻；指標量值為[0.3，0.4），分布比較合理；指標量值為[0.4，0.5），分布較為集中；指標量值為0.5時分布絕對集中。

該研究中，統(tǒng)計每個分組中的綠地方格數(shù)量時，只要綠地斑塊落在網(wǎng)格內(nèi)，不管其所占面積比例大小，均記為1個。格網(wǎng)精度增大，格網(wǎng)總數(shù)和綠地方格數(shù)都分別增大，因綠地斑塊形狀多為不規(guī)則多邊形，其邊緣被小面積格網(wǎng)切割劃分得比大面積格網(wǎng)切割得更為均勻。在統(tǒng)計每個組綠地數(shù)量時，各個分組間的綠地方格數(shù)量差值相應(yīng)增大，導(dǎo)致洛倫茨曲線中陰影面積與三角形OAB面積比值越大，從而綠地分布更為集中。

3結(jié)論與討論

（1）運用洛倫茨曲線與基尼系數(shù)來定量分析，相對其他方法具有明顯優(yōu)勢：洛倫茨曲線以圖像的形式展示城市綠地分布，更加直觀清晰；基尼系數(shù)通過洛倫茨曲線將城市綠地分布格局量化，不是以單個數(shù)值來評價結(jié)果，而是劃定若干個閾值，通過將計算結(jié)果和閾值范圍進行對比，來判斷綠地分布均勻度，這樣更加科學(xué)和人性化。因此運用此方法來分析城市綠地分布均勻度是比較合理的。

（2） 在GIS的網(wǎng)格面積大小選擇時，分別嘗試了2 m×2 m、4 m×4 m、5 m×5 m、8 m×8 m、10 m×10 m、15 m×15 m、20 m×20 m、25 m×25 m、30 m×30 m、40 m×40 m、50 m×50 m規(guī)格，隨著格網(wǎng)面積增加即格網(wǎng)精度減少，其響應(yīng)基尼系數(shù)減小，即綠地分布更趨于均勻，可作為日后網(wǎng)格精度選取的依據(jù)。

（3）該研究用30 m×30 m格網(wǎng)來分析安順市建成區(qū)綠地分布均勻度，求得g=1-2∫10f（x）dx=0.23，參考基尼系數(shù)的閾值標準，安順市建成區(qū)公共綠地分布比較均勻。

參考文獻

[1] 蘇泳嫻，黃光慶，陳修治，等.城市綠地的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)研究進展[J].生態(tài)學(xué)報，2011，31（23）：7187-7300.

[2] 孔繁花，尹海偉，劉金勇，等.城市綠地降溫效應(yīng)研究進展與展望[J].生態(tài)學(xué)報，2013，28（1）：173.

[3] 陳穎彪，吳志峰， 程炯，等.遙感與 GIS 支持下的城市綠地信息提取方法研究：以深圳市為例[J].生態(tài)環(huán)境，2004， 13（3）： 362.

[4] 余前，蔡槿.基于遙感和GIS的城市綠地自動識別系統(tǒng)[J].中山大學(xué)研究生學(xué)刊（自然科學(xué)、醫(yī)學(xué)版），2006，26（1）：47.

[5] 陳惠蘭，肖斌，舒斯紅.基于多源遙感影像的城市綠化遙感測定研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2014（7）：96.

[6] ROGAN J，F(xiàn)RANKLIN J，ROBERTS D A.A comparison of methods for monitoring multitemporal vegetation change using thematic mapper imagery[J].Remote sensing of environment，2002，80：143-156.

[7] 李立.基于RS和GIS的開封市城市綠地調(diào)查[J]. 封大學(xué)學(xué)報，2004，18（1）：20.

[8] 趙麗麗，趙云升，張建輝，等.基于ETM+的深圳市綠地信息提取方法研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2005，20（6）：596-600.

[9] 黃慧萍，吳炳方，李苗苗，等.高分辨率影像城市綠地快速提取技術(shù)與應(yīng)用[J].遙感學(xué)報，2004，8（1）：68.

[10] 梁顥嚴，肖榮波，廖遠濤.基于服務(wù)能力的公園綠地空間分布合理性評價[J].城市綠地系統(tǒng)， 2010（9）： 15.

[11] 俞孔堅，段鐵武，李迪華，等.景觀可達性作為衡量城市綠地系統(tǒng)功能指標的評價方法與案例[J].城市規(guī)劃， 1999（8）： 8-11， 43.

[12] 高祥偉，張志國，費鮮蕓.城市公園綠地空間分布均勻度網(wǎng)格評價模型[J].南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2013，37（6）： 8-11， 96-100.

[13] 金遠.對城市綠地指標的分析[J].中國園林，2006（8）：56-59.

[14] 張朋飛.城鎮(zhèn)園林綠地分布均勻狀態(tài)量化指標研究：以河南省新鄭市三鎮(zhèn)為例[D].鄭州：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2014：12-15.

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[7] 伍鐵牛.中國傳統(tǒng)風(fēng)水的理論分析與現(xiàn)代思考[D].武漢：華中師范大學(xué)，2007.

[8] 楊卡，張小林.風(fēng)水理論中的地理思維[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2006，34（11）：2526-2527，2530.[9] 于希賢.中國風(fēng)水地理的起源與發(fā)展初探[J].中國歷史地理論叢，1990（4）：83-95.

[10] 李小波.中國古代風(fēng)水模式的文化地理視野[J].人文地理，2001（6）：64-68.

[11] 劉沛林.風(fēng)水模式的環(huán)境學(xué)解釋[J].陜西師大學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），1995（1）：83-88.

[12] 史箴，曾輝.“風(fēng)水術(shù)”之生態(tài)學(xué)意蘊[J].西安建筑科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2004（4）：10-15.

[13] 孫峰華，方創(chuàng)琳，王振波，等.中國風(fēng)水地理哲學(xué)基礎(chǔ)與人地關(guān)系[J].熱帶地理，2014（5）：581-590.

[14] 高承珊.風(fēng)水——中國傳統(tǒng)環(huán)境選擇理論簡析[J].燕山大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2006（3）：117-120.

[15] 于希賢.試論中西地理思想的差異及中國古代地理學(xué)的特點[J].云南地理環(huán)境研究，1993（1）：7-14.

[16] 任重.古代風(fēng)水辨[J].周易研究，2006（4）：85-86.

[17] 季羨林.人文地理學(xué)和天人合一思想[C]//謝覺民.人文地理筆談——自然、文化、人地關(guān)系.北京：科學(xué)出版社，1999：13-14.

[18] 馬寧.中國傳統(tǒng)風(fēng)水文化的倫理意蘊及當(dāng)代價值[D].南京：南京林業(yè)大學(xué)，2012.

[19] 王三北，韋寶畏.從風(fēng)水的視角看古代人居環(huán)境的選擇[J].西北師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2005（2）：77-82.

[20] 謝北川.風(fēng)水民俗的地理科學(xué)性探討[D].重慶：西南大學(xué)，2014.

[21] 孫天勝，徐登祥.風(fēng)水——中國古代的聚落區(qū)位理論[J].人文地理，1996（S2）：60-62.

[22] 劉心武.中國的風(fēng)水[M].北京：國際文化出版公司，1993.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，Journal of Anhui Agri. Sci.2016，44（4）：319-321責(zé)任編輯