竇小敏 秦寧寧

關鍵詞： 遙感圖像; 邊緣分割; 景觀指數(shù); 景觀斑塊; 生態(tài)平衡控制; 控制系統(tǒng)

中圖分類號： TN911.73?34 ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2019）14?0108?04

Design of landscape ecological balance control system based on remote sensing images

DOU Xiaomin， QIN Ningning

（Jiangnan University， Wuxi 214122， China）

Abstract： The urban development level is not only reflected in social and economic benefits， but also in ecological benefits. Ecological balance control is an important way to ensure the sustainable development of cities. A landscape ecological balance control system based on remote sensing images is designed from the perspectives of extraction layer and analysis layer. The edge segmentation of remote sensing images is the core of the system extraction layer. The segmentation result of landscape patches is obtained by means of edge segmentation of remote sensing images. The effective landscape data information is extracted according to the landscape patch segmentation result of remote sensing images. The fractal dimension， diversity， evenness and other landscape indexes are calculated， and the ecological balance status of the landscape is analyzed， so as to make a reasonable landscape ecological balance control scheme for ecological balance control of the landscape. The research results show that the system can accurately segment the edges of remote sensing images， effectively calculate the landscape indexes of urban areas， analyze the ecological balance situation， and reasonably control the ecological balance of regional landscapes.

Keywords： remote sensing image; edge segmentation; landscape index; landscape patch; ecological balance control; control system

0 ?引 ?言

生態(tài)景觀是城市的重要組成部分，具有調節(jié)城市環(huán)境、豐富生存空間的作用，保障景觀生態(tài)平衡是城市不斷進步、快速發(fā)展的必經之路[1]。但是城市化、工業(yè)化進程與景觀生態(tài)平衡逐漸產生矛盾，景觀生態(tài)平衡逐步遭到破壞，根據(jù)城市實際情況制定合理的景觀生態(tài)控制方案，保障城市景觀生態(tài)平衡勢在必行[2]。研究景觀生態(tài)平衡過程中，景觀指數(shù)以數(shù)值形式體現(xiàn)景觀的破碎程度、均勻程度、多樣性等信息，以微觀形式展現(xiàn)景觀格局，掌握景觀生態(tài)發(fā)展情況[3?4]。遙感圖像是研究生態(tài)景觀的有效手段，為了解決城市發(fā)展中景觀生態(tài)失控問題，本文結合遙感圖像與景觀指數(shù)，設計一種新的景觀生態(tài)平衡控制系統(tǒng)。

系統(tǒng)設計思路如下：分割遙感圖像邊緣，從中提取有效信息;在此基礎上計算景觀指數(shù)，分析生態(tài)景觀狀態(tài)，據(jù)此設計景觀生態(tài)平衡控制方案實現(xiàn)景觀生態(tài)平衡控制。

1 ?景觀生態(tài)平衡控制系統(tǒng)

1.1 ?技術路線

遙感圖像邊緣分割是景觀生態(tài)平衡控制系統(tǒng)的關鍵步驟，精準分割遙感圖像中景觀邊緣，得到景觀斑塊分布情況，以此為基礎計算區(qū)域生態(tài)景觀指數(shù)，分析景觀生態(tài)平衡狀況[5]。根據(jù)生態(tài)景觀指數(shù)制定合理的生態(tài)平衡控制方案。基于遙感圖像的景觀生態(tài)平衡控制系統(tǒng)總體技術路線如圖1所示，能夠看出，實現(xiàn)景觀生態(tài)平衡控制大概經歷遙感圖像獲取、圖像邊緣分割、生態(tài)景觀指數(shù)計算、制定景觀生態(tài)平衡方案等步驟。

1.2 ?系統(tǒng)提取層

分割遙感圖像邊緣過程中，將圖像灰度視為時空內的曲線圖形[6]，M×M是遙感圖像分辨率，計算圖像區(qū)域相似度時，將圖像中點作為基準，以擴散形式求取全部點的相似度值，遙感圖像邊緣分割示意圖如圖2所示。

圖中，最大正方形區(qū)域分辨率為H×H，是M×M遙感圖像邊緣的圖像塊之一，定義正方形中央的方形塊分辨率是L×L，圖像塊間相似性關系如下：H×H同L×L的地理分區(qū)具有相似性，L×L同附近圖像塊的地理分區(qū)存在相似性。該結論表明，分割遙感圖像邊緣過程中，M×M遙感圖像中隨機兩個圖像塊的灰度差平方和為：

[G=1ki=1kui-ai2] ? （1）

式中：[k=Emax-Emin]，為灰度級，[Emax]表示圖像色度分量亮度的最大值，[Emin]表示圖像色度分量亮度的最小值;[ui]與[ai]表示H×H遙感圖像與L×L遙感圖像的梯度模值;[G]表示相似度度量。

采用式（1）對M×M遙感圖像中的全部邊緣圖像塊執(zhí)行遍歷操作，完成圖像邊緣分割，遙感圖像中生態(tài)景觀邊緣分割結果是相似度度量最小值構成的集合[7]。根據(jù)遙感圖像生態(tài)景觀分割結果精準提取景觀數(shù)據(jù)，為計算景觀指數(shù)提供數(shù)據(jù)基礎。

1.3 ?系統(tǒng)分析層

1.3.1 ?景觀生態(tài)平衡控制指數(shù)

1） 景觀分維數(shù)

景觀遙感圖像斑塊形狀繁瑣程度采用分維數(shù)表征，求取方法如下：

[F=2log2I4log2 J] ? ?（2）

式中：[F]是分維數(shù);[I]，[J]表示斑塊的周長與面積。

2） 景觀多樣性指數(shù)

系統(tǒng)通過Shannon?Weiner多樣性指數(shù)控制生態(tài)景觀平衡，多樣性指數(shù)計算方法為：

[V=-i=1mPilog2 Pi] ? ?（3）

式中：[Pi]表示第[i]類景觀類型面積占比;[m]表示景觀類型數(shù)量。

3） 景觀均勻度指數(shù)

景觀規(guī)劃中，各部分景觀類型均勻程度用均勻度指數(shù)表征，數(shù)值與景觀分配均勻程度成正比，利用Shannon?Weiner多樣性指數(shù)求取景觀平衡均勻度。

[W=HHmax] ? ?（4）

式中：[W]是均勻度指數(shù);[H]，[Hmax]分別為多樣性指數(shù)與多樣性指數(shù)上限。該均勻度指數(shù)計算前提是景觀中不同類型景觀占比相同。[W]值上限是1，此數(shù)值限制下不同景觀類型的面積均等，排列狀態(tài)最優(yōu)[8]。

1.3.2 ?基于遙感圖像的景觀生態(tài)平衡控制標準分析

1） 景觀分維數(shù)

分維數(shù)值區(qū)間為[1，2]，分維數(shù)值貼近2，證明景觀斑塊形狀無規(guī)律、斑塊復雜、人為影響程度小;分維數(shù)值貼近1，則斑塊狀態(tài)相反。一般情況下，分維數(shù)大于1.5，說明該區(qū)域景觀斑塊較為復雜。

2） 景觀多樣性

區(qū)域內景觀類型、景觀分布的豐富程度可通過景觀多樣性指數(shù)體現(xiàn)，各景觀類型的面積比重即為景觀多樣性指數(shù)計算方法，以區(qū)域內斑塊面積為前提，求取景觀多樣性指數(shù)[9]。大部分城市的景觀多樣性指數(shù)區(qū)間為[1.6，2.6]，該數(shù)值表示景觀類型豐富多樣，超過該區(qū)間證明景觀多樣性特別豐富，在該區(qū)間以下，證明景觀類型少、布局不均。

3） 景觀均勻度

景觀均勻度值上限是1，下限是0，數(shù)值越高、景觀均勻度越好。景觀生態(tài)平衡效果是進行景觀生態(tài)平衡控制的關鍵指標。

2 ?實驗分析

2.1 ?實驗環(huán)境

為了驗證本文設計的基于遙感圖像的景觀生態(tài)平衡控制系統(tǒng)的應用價值，進行實驗研究。將H市市區(qū)作為研究對象，研究區(qū)約為4 200 m×4 120 m，具體劃分成A，B，C，D，E五個區(qū)域;遙感圖像由景觀規(guī)劃相關部門提供，遙感圖像為500×500像素，分辨率為10.6 m。景觀類型主要為公園綠地、防護綠地、城市森林、灌木叢、水體景觀，總計5種，研究區(qū)生態(tài)景觀構成情況如表1所示。實驗采用Windows 7計算機系統(tǒng)，配備500 GB內存，處理器為i7;輔助軟件為Photoshop，ArcGis，Microsoft Excel等。

2.2 ?遙感圖像邊緣分割分析

采用本文系統(tǒng)提取研究區(qū)遙感圖像，獲取景觀生態(tài)平衡控制所需信息。本文系統(tǒng)分割遙感圖像邊緣的性能如表2所示。

由表2數(shù)據(jù)能夠看出，本文系統(tǒng)分割遙感圖像邊緣過程中，CPU占用率均低于4%，平均每個區(qū)域分割用時僅為12 ms左右，分割邊緣誤差不高于1%。上述數(shù)據(jù)表明，本文系統(tǒng)分割遙感圖像中生態(tài)景觀效率高、穩(wěn)定性強、占用資源量低，表現(xiàn)出較優(yōu)的圖像分割性能。由此分割得到的生態(tài)景觀斑塊邊緣準確率高，一定程度上提升了系統(tǒng)制定的景觀生態(tài)平衡控制方案水平。

2.3 ?景觀生態(tài)平衡控制指數(shù)分析

采用本文系統(tǒng)控制景觀生態(tài)平衡過程中，得到研究區(qū)域的景觀生態(tài)平衡控制指數(shù)如表3所示。

分析表3數(shù)據(jù)，從景觀分維數(shù)角度分析：A，B區(qū)分維數(shù)值接近2，說明該區(qū)域景觀斑塊形狀無規(guī)律、斑塊復雜、人為影響程度小，生態(tài)平衡控制效果較差;C，D，E區(qū)分維數(shù)值接近1，說明該地區(qū)景觀斑塊簡單，生態(tài)平衡控制效果較優(yōu)。從景觀多樣性角度而言：5個區(qū)域多樣性指數(shù)均大于1.6，證明這些區(qū)域的景觀多樣性效果較優(yōu);D，E兩區(qū)域多樣性指數(shù)分別達到2.45，2.71，景觀多樣性優(yōu)勢突出。景觀均勻度指數(shù)顯示：C，D，E區(qū)域景觀均勻度接近1，均勻程度較好;A，B兩區(qū)域景觀均勻度均低于0.5，均勻度相對較差。斑塊數(shù)破碎化指數(shù)Z1，Z2顯示：A，B兩區(qū)域景觀斑塊數(shù)破碎化程度較高，遭破壞程度大，數(shù)值接近1;C，D，E區(qū)域景觀斑塊數(shù)破碎化程度較低，數(shù)值均在0.3以下，景觀斑塊相對完整。