摘" 要：為提高城市生態(tài)遙感指標快速提取與分析效率，該文采用C#+GDAL開源庫+ArcGIS Engine方法庫+數(shù)據(jù)庫二次開發(fā)模式，圍繞城市生態(tài)環(huán)境指標提取中遙感數(shù)據(jù)處理、參數(shù)提取、成果制圖等關鍵性問題展開方法與算法設計;然后采用GDAL開源方法庫和數(shù)據(jù)庫技術，實現(xiàn)對處理后柵格、矢量數(shù)據(jù)的快速管理，對綠度（NDVI）、干度（NDSI）、濕度（WET）和熱度（LST）等參數(shù)的快速提取，及相關指標建模與計算和相關城市生態(tài)指標的統(tǒng)計與分析。實現(xiàn)基于格網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的快速連接、分析模型構建、統(tǒng)計分析和成果制圖等功能。表明用GDAL、ArcGIS Engine、DB結合的方法可實現(xiàn)指標運算、格網(wǎng)分析、分類統(tǒng)計等方法，從而實現(xiàn)城市生態(tài)環(huán)境的格網(wǎng)化空間分析，可為城市生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)管理、快速分析提供有效技術支持。

關鍵詞：城市環(huán)境遙感參數(shù);參數(shù)快速計算;生態(tài)指標動態(tài)構建;網(wǎng)格化空間分析;數(shù)據(jù)管理

中圖分類號：TP79" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）02-0011-06

Abstract： In order to enhance the efficacy of rapid extraction and analysis of urban ecological remote sensing indicators， this paper employs the secondary development mode of C#+GDAL open source library+ArcGIS Engine method library+database to devise methodologies and algorithms surrounding the pivotal concerns of remote sensing data processing， parameter extraction and result mapping in the extraction of urban ecological environment indicators. Subsequently， the GDAL open source library is utilized. The processing of raster and vector data is then achieved through the use of the GDAL open source library and database technology， which also facilitates the rapid extraction of NDVI， NDSI， WET， LST and other parameters， as well as the modelling and calculation of related indicators and the statistical analysis of related urban ecological indicators. The software realizes functions such as rapid connection of grid statistical data， construction of analytical models， statistical analysis and result mapping. It shows that the combination of GDAL， ArcGIS Engine， and DB can realize indicator calculation， grid analysis， classified statistics and other methods， thereby realizing grid-based spatial analysis of urban ecological environment， and providing effective technical support for urban ecological environment data management and rapid analysis.

Keywords： urban environmental remote sensing parameters; rapid parameter calculation; dynamic construction of ecological indicators; grid spatial analysis; data management

隨著人類不斷發(fā)展，城市化進程不斷加速，城市是人類最重要的居住地之一，良好的城市環(huán)境成為人們不斷追尋的目標，城市生態(tài)環(huán)境日益受到重視，遙感作為重要的宏觀監(jiān)測手段，在城市環(huán)境監(jiān)測中具有獨特優(yōu)勢。如何快速獲取城市環(huán)境參數(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、迅速分析與預測。對于改善城市環(huán)境質量，提高居民生活質量等方面具有重要價值。

城市遙感在城市研究中廣泛應用于植被研究、水體空氣質量研究、生態(tài)環(huán)境與人居環(huán)境研究及不透水面研究等方面[1-7]。城市生態(tài)環(huán)境質量分析、評估等研究，往往依據(jù)不同的影響因素和環(huán)境評估思想來構建模型，有學者從“綠度、濕度、干度及熱度”等方面構建分析模型，有些學者常借助基于遙感的植被指數(shù)數(shù)據(jù)應用NDVI進行大尺度植被變化的分析研究[8-10];有些學者利用ASTER和Landsat TM/ETM+等衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及MODIS地表溫度產品數(shù)據(jù)反演LST[11-12]，針對地表溫度方法研究;有些學者使用遙感生態(tài)指數(shù)RSEI指數(shù)，該模型綜合了4個指標信息包括NDVI、NDSI、WET和LST指標的函數(shù)[13-14]，更是直觀地反映了生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的評價因素。

目前，國內外在解決遙感數(shù)據(jù)處理、參數(shù)提取和成果制圖問題上廣泛應用數(shù)據(jù)庫、ArcGIS Engine和GDAL技術。許多學者利用ArcGIS Engine開發(fā)多種系統(tǒng)，包括城市公園綠地評價系統(tǒng)、土地資源承載力評價系統(tǒng)、遙感影像質量評價軟件以及城市用地分類系統(tǒng)等[15-16]。

在使用遙感手段進行城市環(huán)境分析的過程中，城市環(huán)境遙感研究具有參數(shù)多樣、遙感參與度深、指標以定量化為主等特點，同時這些指標常用，又有一定的專業(yè)性。如何根據(jù)城市生態(tài)遙感指標特點，設計有針對性的數(shù)據(jù)管理、信息提取、動態(tài)分析算法是一個值得研究的問題。

城市環(huán)境指標主要包括NDVI、NDSI、WET和LST等指標，這些具有遙感專業(yè)性，因此首先要解決柵格數(shù)據(jù)的計算問題。而GDAL開源庫提供了多種柵格數(shù)據(jù)處理算法，因此，采用C#編程語言、GDAL開源庫可以實現(xiàn)遙感參數(shù)快速計算，從而解決數(shù)據(jù)的處理與計算問題;然后，可以利用程序和數(shù)據(jù)庫技術實現(xiàn)對計算結果管理與分析、提供動態(tài)的指標算法模型與數(shù)據(jù)對接;深層次分析離不開空間特征的解讀，所以本文研究采用C#+ArcGIS二次開發(fā)技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉換、空間運算、制圖等功能，又可以利用數(shù)據(jù)庫方法實現(xiàn)格網(wǎng)空間統(tǒng)計與分析的屬性通信。

1" 技術方法

為了實現(xiàn)城市生態(tài)環(huán)境遙感參數(shù)快速分析、指標構建及網(wǎng)格化空間分析，本文采用C#+GDAL+數(shù)據(jù)庫+ArcGIS Engine融合的開發(fā)模式，將復雜的專業(yè)性分析問題轉換成專業(yè)依賴性低的基礎操作問題，從而提供城市生態(tài)環(huán)境遙感空間快速分析的參考技術方案。

首先，進行城市遙感影像整理，利用算法進行簡單的掩膜、格式轉換等遙感數(shù)據(jù)預處理。然后，采用數(shù)據(jù)庫與GIS二次開發(fā)方法，實現(xiàn)城市遙感參數(shù)計算、數(shù)據(jù)集管理及遙感指標計算等柵格數(shù)據(jù)運算與管理功能。此后，使用上述方法計算得到的柵格數(shù)據(jù)進一步進行矢量柵格數(shù)據(jù)空間分析，對已有的柵格數(shù)據(jù)或對通過數(shù)據(jù)處理方法“柵格轉面”格式轉換得到的矢量數(shù)據(jù)進行分析。格網(wǎng)區(qū)域統(tǒng)計與分析功能應用實現(xiàn)分析后矢量數(shù)據(jù)與格網(wǎng)數(shù)據(jù)間字段信息的連接，并實現(xiàn)格網(wǎng)數(shù)據(jù)的模型數(shù)據(jù)分析。通過分析與制圖模塊實現(xiàn)分析計算數(shù)據(jù)的可視化制圖展示（圖1）。

上述技術方法需重點解決如下核心問題：①柵格數(shù)據(jù)運算與管理技術，對柵格數(shù)據(jù)的參數(shù)計算與指標運算，本研究通過GDAL開源方法庫實現(xiàn)NDVI、NDSI、WET及LST 4個城市環(huán)境遙感參數(shù)的計算，形成新的柵格遙感結果影像。并使用數(shù)據(jù)庫技術實現(xiàn)各參數(shù)數(shù)據(jù)集的管理，使用計算得到的各參數(shù)柵格數(shù)據(jù)進一步進行遙感指標的計算。通過該方式將復雜的空間分析問題轉換成簡單的數(shù)值運算問題，簡化了空間統(tǒng)計算法，極大地提高了空間統(tǒng)計的效率。②格網(wǎng)區(qū)域統(tǒng)計與分析技術，對格網(wǎng)數(shù)據(jù)的空間分析，本研究通過數(shù)據(jù)庫OLEDB技術實現(xiàn)在空間數(shù)據(jù)間的屬性數(shù)據(jù)連接與統(tǒng)計，并通過連接字段實現(xiàn)目標區(qū)域的矢量文件內的參數(shù)或指標數(shù)據(jù)傳輸至對應格網(wǎng)矢量文件內，以進一步實現(xiàn)格網(wǎng)空間模型計算分析。③空間制圖技術，本研究的制圖功能采用ArcGIS二次開發(fā)技術實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)元素、圖名、指北針、比例尺及圖例的添加，并可將地圖元素結合包含空間數(shù)據(jù)進行自動內容設置及自動匹配至預先設置位置。

2" 核心步驟的實現(xiàn)技術

2.1" 數(shù)據(jù)配置與管理技術

要想實現(xiàn)動態(tài)分析，需要靈活地組織城市生態(tài)遙感數(shù)據(jù)，并為其后期維護、調用提供管理與支持。本項研究中將需要維護的數(shù)據(jù)集信息存放在SQL Server數(shù)據(jù)庫中，利用 C#+OLEDB 數(shù)據(jù)庫方法與 SQL語言進行調用與管理;模型參數(shù)、數(shù)據(jù)信息等以Excel文件為對外交互格式，利用數(shù)據(jù)庫編程方法導入到SQL Server數(shù)據(jù)庫，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互式管理。通過SQL語言實現(xiàn)對管理數(shù)據(jù)、模型參數(shù)等信息的添加、刪除和修改。

2.2" 遙感數(shù)據(jù)基本處理技術

實現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)基本處理功能至少需要包括按掩膜處理、柵格轉面及相交3項功能。此類功能均需首先獲取所需矢量柵格文件，通過ArcGIS Engine組件調用相應GP工具，實現(xiàn)相應功能以生成目標結果文件。

2.3" 柵格參數(shù)指標運算與管理技術

柵格參數(shù)指標主要是指城市生態(tài)遙感參數(shù)。為了解決這些柵格參數(shù)指標的計算與結果數(shù)據(jù)管理，計算采用Visual Stadioc#的OSGeo.GDAL方法庫實現(xiàn)柵格數(shù)據(jù)的調用與計算。首先采用文件控制實現(xiàn)城市柵格遙感影像數(shù)據(jù)配置，通過GDAL開源庫方法調用柵格數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)各數(shù)據(jù)集計算公式程序化運行，從而實現(xiàn)NDVI、NDSI、WET及LST等城市環(huán)境遙感參數(shù)的計算。其次，通過庫中的方法函數(shù)，控制柵格遙感影像對應波段，以像素為計算單元實現(xiàn)參數(shù)與指標的提取，并將計算結果重構為新的柵格成果數(shù)據(jù);然后，進一步通過數(shù)據(jù)庫技術對結果數(shù)據(jù)集進行管理，實現(xiàn)城市遙感參數(shù)數(shù)據(jù)及其基本信息的添加（Insert into）、修改（Update）及刪除（Delete）功能。其中，部分自定義的指標使用GDAL開源庫方法，實現(xiàn)個性化提?。▓D2）。

柵格參數(shù)指標運算核心代碼如下。

Bitmap ndviBitmap = new Bitmap（bufferWidth， bufferHeight，System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb）; // 創(chuàng)建用于存儲NDVI圖像的Bitmap對象

for （int i = 0; i lt;bufferWidth; i++）

{

for （int j = 0; j lt;bufferHeight; j++）

{

int redVal = Convert.ToInt32（redData[i + j * bufferWidth]）;

double ndvi = （nirVal - redVal） / （nirVal + redVal + EPSILON）;

}

}

2.4" 格網(wǎng)區(qū)域統(tǒng)計與分析技術

以格網(wǎng)為評價單元，進行數(shù)據(jù)提取與模型運算，是實現(xiàn)生態(tài)情況區(qū)域規(guī)律認識的重要手段之一，可解決單一像素區(qū)域特征不明顯的問題。其方法與像素級運算的簡單操作相比，經復雜得多，因此提出如下解決方案。

其實現(xiàn)主要應用GIS空間分析與數(shù)據(jù)庫技術聯(lián)合處理的方法。格網(wǎng)區(qū)域統(tǒng)計的實現(xiàn)技術路徑是，采用空間分析實現(xiàn)矢量格網(wǎng)與相關柵格數(shù)據(jù)的區(qū)域統(tǒng)計，然后采用 Visual Stadio C#的OSGeo.OGR方法庫實現(xiàn)字段控制，并基于C#數(shù)據(jù)庫編程方法，以for循環(huán)形式實現(xiàn)每個格網(wǎng)單元的統(tǒng)計（Select）與計算結果更新（Update）。

格網(wǎng)區(qū)域分析功能的實現(xiàn)思路是，利用SQL語言對矢量數(shù)據(jù)屬性表字段值進行查詢（Select），將單個矢量文件數(shù)據(jù)庫中的字段類型分為更新字段和計算參數(shù)字段2類;利用listbox與textbox控件配合實現(xiàn)字段選擇，達到輸入公式模型的目的，并用構建的公式更新（Update）到數(shù)據(jù)屬性表中，如圖3所示。

格網(wǎng)數(shù)據(jù)連接核心代碼如下。

stringsql_GetBH = \"select * from \" + label2.Text.Replace（\".shp\"， \".dbf\"）;

……

MyOdbcAdapter0bh.Fill（dsBH）;

for （int i = 0; i lt;dsBH.Tables[0].Rows.Count; i++）

{

UpdatebyBH（dsBH.Tables[0].Rows[i][comboBox3.Text].ToString（）， dsBH.Tables[0].Rows[i][comboBox1.Text].ToString（））;

}……

private void UpdatebyBH（string inputBH， string inputEindex）

{

……//連接并打開表label4.Text.Replace（\".shp\"， \".dbf\"）

string sql_GetField = \"update\" + label4.Text.Replace（\".shp\"， \".dbf\"） + \"set\" + comboBox2.Text + \"=\" + inputEindex + \"where\" + comboBox4.Text + \"=\" + inputBH + \"\";

……

}

格網(wǎng)數(shù)據(jù)模型計算核心代碼如下。

string SQLFacturestr = textBox1.Text;

…… //連接表label1.Text.Replace（\".shp\"， \".dbf\"）

string sql_GetBH = \"Update \" + label1.Text.Replace（\".shp\"， \".dbf\"） + \" set \" + comboBox1.Text + \"=\" + SQLFacturestr;

OleDbDataAdapter MyOdbcAdapter0bh = new OleDbDataAdapter（sql_GetBH， conn02）;

DataSetdsBH = new DataSet（）;

MyOdbcAdapter0bh.Fill（dsBH）;

……

2.5" 空間制圖技術

空間制圖功能是對分析結果進行地圖式表達的重要方式，采用的技術是：通過對ArcGIS Engine的ITextElement接口設置地圖圖名。利用ArcGIS Engine組件調用ArcGIS符號庫“ESRI.ServerStyle”用以實現(xiàn)圖形符號化。使用axPageLayoutControl控件顯實現(xiàn)輸出地圖配置，實現(xiàn)指北針、比例尺的控制。使用IMapSurroundFrame接口創(chuàng)建mapSurroundFrame對象接收并添加幾何元素至axPageLayoutControl控件，并刷新頁面實現(xiàn)圖例的制作與添加。地圖輸出功能，通過地圖輸出菜單設置文件儲存格式與分辨率后，從輸出類中獲取制圖結果并輸出。

3" 實踐與分析

通過實踐來檢驗本研究技術成果，可以很好地判斷其方法的可行性、合理性及其分析效果。因此，選擇試驗區(qū)以柵格數(shù)據(jù)作為試驗對象，開展城市環(huán)境遙感參數(shù)提取與生態(tài)指標網(wǎng)格化空間分析技術的驗證工作。

3.1" 數(shù)據(jù)處理

遙感數(shù)據(jù)處理功能包含掩膜處理、柵格轉面及相交等空間數(shù)據(jù)基本處理工具。通過路徑選擇配置數(shù)據(jù)，利用ArcEngine提供的函數(shù)實現(xiàn)圖像掩膜、格式轉換。調查用分析函數(shù)實現(xiàn)相交、判別等空間分析功能（圖4）。

3.2" 基本參數(shù)計算與管理

參數(shù)提取與指標運算功能包含NDVI、NDSI、WET及LST城市環(huán)境遙感參數(shù)的計算及部分指標的運算。按照指示輸入各參數(shù)計算所需波段數(shù)據(jù)與相應參數(shù)，計算參數(shù)并生成儲存參數(shù)計算結果的柵格數(shù)據(jù)文件。以LST指標計算為例，界面如圖5所示。

3.3" 格網(wǎng)空間分析與統(tǒng)計

格網(wǎng)空間分析功能能夠實現(xiàn)包含參數(shù)或指標數(shù)據(jù)的矢量文件與格網(wǎng)文件間的字段傳輸，并實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)格網(wǎng)分析。格網(wǎng)數(shù)據(jù)配置窗體包括格網(wǎng)字段連接、新建字段及字段更新功能，在應用過程中，分別選擇源文件及目標格網(wǎng)文件，并選擇相對應的連接字段及源文件統(tǒng)計或更新字段，如需新建字段則在下方格網(wǎng)文件內新建制定字段名的雙精度字段，并可以在下方直接選擇該字段或其他字段將上方選擇的更新字段傳遞至目標格網(wǎng)文件;參數(shù)設置結束后，運行該模塊進行格網(wǎng)數(shù)據(jù)配置。

格網(wǎng)分析窗體包括格網(wǎng)分析模型構建及格網(wǎng)分析模型管理功能，在應用過程中，選擇目標分析格網(wǎng)文件，并選擇結果更新字段，選擇下方字段并輸入系數(shù)與運算符構建模型，并可在右上方直接查看已有模型或將輸入模型導入模型管理系統(tǒng)，供給后續(xù)使用，如圖6所示。

通過上述步驟得到獲得分析數(shù)據(jù)的格網(wǎng)文件，在ArcMap軟件中打開該文件可見分析后數(shù)據(jù)如圖7所示，通過本軟件所包含的制圖功能即可將該分析后數(shù)據(jù)可視化成圖。

3.4" 制圖與分析

結果制圖功能包含地圖整飾與導出功能，為地理圖件添加地圖元素，例如圖名、指北針、比例尺及圖例，界面如圖8所示。并可將整飾完成的圖件導出，選擇輸出格式及輸出分辨率后輸出制圖結果圖件。

本研究成果在該實踐中的良好應用，證明了本研究在思路設計、方法應用、技術研發(fā)等方面的合理性、科學性與可行性。

4" 結論

本文通過C#+GDAL開源庫+ArcGIS Engine方法庫+數(shù)據(jù)庫融合研究方法，實現(xiàn)了城市環(huán)境遙感參數(shù)快速計算、生態(tài)指標動態(tài)構建及網(wǎng)格化空間分析等功能，構建了一個較為完整的城市環(huán)境遙感指標計算與分析工具。

1）城市生態(tài)遙感指標的快速提取與分析，主要涉及NDVI、NDSI、WET和LST等參數(shù)，常規(guī)情況下采用ArcGIS、MapGIS、ENVI等遙感、GIS主流軟件進行提取與分析。由于參數(shù)計算與指標提取的復雜性和專業(yè)性較高，非專業(yè)從業(yè)者難以通過常規(guī)數(shù)據(jù)處理手段實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的相關計算，面臨較大的障礙與困難。利用GDAL、ArcGIS Engine等GIS軟件二次開發(fā)方式，解決復雜的運算過程，降低專業(yè)操作繁瑣步驟，為城市生態(tài)條件分析提供技術參考。

2）使用ArcGIS Engine GP工具可以實現(xiàn)遙感圖像處理和參數(shù)提取的多方面功能，包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理、信息提取及動態(tài)分析等。通過該工具，可以輕松實現(xiàn)按掩模提取、柵格轉面、相交分析等操作，最終的處理結果以柵格矢量數(shù)據(jù)的形式進行存儲和管理，為進一步進行指標動態(tài)分析提供數(shù)據(jù)支持。這一方法的成功應用，結合制圖技術，使得能夠為城市生態(tài)環(huán)境相關數(shù)據(jù)提供一種接口和初步的算法驗證，實現(xiàn)計算與分析結果的數(shù)據(jù)可視化，為城市規(guī)劃和生態(tài)保護提供了直觀的數(shù)據(jù)支持。

3）通過利用GDAL、ArcGIS Engine、DB結合技術，成功實現(xiàn)了對處理后柵格和矢量指標數(shù)據(jù)的快速運算、網(wǎng)格化、屬性連接、結果分類和分類統(tǒng)計，實現(xiàn)城市生態(tài)環(huán)境的網(wǎng)格化空間分析。這一方法的成功應用，結合制圖技術，使得能夠對城市生態(tài)環(huán)境相關數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理、快速指標計算以及統(tǒng)計分析，為城市規(guī)劃和生態(tài)保護提供了高效的支持手段。

本研究通過C#+ArcGIS Engine組件和GDAL開源方法庫的創(chuàng)新整合，為城市可持續(xù)發(fā)展、城市生態(tài)規(guī)劃的分析與發(fā)展問題提供工具，對于促進城市規(guī)劃和生態(tài)保護的科學決策具有一定意義。

參考文獻：

[1] XU H Q， ZHANG T J.Cross comparison of ASTER and Landsat ETM+multispectral measurements for NDVI and SAVI vegetation indices[J].Spectroscopy and Spectral Analysis，2011，31（7）：1902-1907.

[2] SIMIC A， CHEN J M， LIU J， et al.Spatial scaling of net primary productivity using subpixel information[J].Remote Sensing of Environment，2004，93（1/2）：246-258.

[3] ZHENG Y X， ZHANG Q， LIU Y， et al.Estimating ground-level PM2.5 concentrations over three megalopolises in China using satellite-derived aerosol optical depth measurements[J].Atmospheric Environment，2016，124（B）：232-242.

[4] VAN D A， MARTIN R V， BRAUER M， et al.Global estimates of fine particulate matter using a combined geophysical-statistical method with information from satellites， models， and monitors[J].Environmental Scienceamp;amp; Technology，2016，50（7）：3762-3772.

[5] DU P J， XIA J S， DU Q， et al.Evaluation of the spatio-temporal pattern of urban ecological security using remote sensing and GIS[J].International Journal of Remote Sensing，2013，34（3）：848-863.

[6] WU C S， Murray A T.Estimating impervious surface distribution by spectral mixture analysis[J].Remote Sensing of Environment，2003，84（4）：493-505.

[7] WENG Q H， HU X F.Medium spatial resolution satellite imagery for estimating and mapping urban impervious surfaces using LSMA and ANN[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2008，46（8）：2397-2406.

[8] LIU Y， LI Y， LI S， et al. Spatial and temporal patterns of global NDVI trends：Correlations with climate and human factors[J].Remote Sensing，2015，7（10）：13233-13250.

[9] ZHOU L， TUCKER C J， KAUFMANN R K， et al. Variations in northern vegetation activity inferred from satellite data of vegetation index during 1981 to 1999[J].Journal of Geophysical Research：Atmospheres，2001，106（D17）：20069-20083.

[10] SUN W， SONG X， MU X， et al. Spatiotemporal vegetation cover variations associated with climate change and ecological restoration in the Loess Plateau[J].Agricultural and Forest Meteorology，2015，209-210（1）：87-99.

[11] 黃妙芬，邢旭峰，王培娟，等.利用LANDSAT/TM熱紅外通道反演地表溫度的三種方法比較[J].干旱區(qū)地理，2006（1）：132-137.

[12] 萇亞平，張世強，趙求東.高寒山區(qū)地表溫度反演算法對比--以疏勒河上游流域為例[J].遙感信息，2016，31（4）：122-128.

[13] 徐涵秋.城市遙感生態(tài)指數(shù)的創(chuàng)建及其應用[J].生態(tài)學報，2013，33（24）：7853-7862.

[14] 張浩，杜培軍，羅潔瓊，等.基于遙感生態(tài)指數(shù)的南京市生態(tài)變化分析[J].地理空間信息，2017，15（2）：58-62，10.

[15] 張曉玉.基于ArcGIS Engine城市公園綠地評價系統(tǒng)的研究[D].贛州：江西理工大學，2013.

[16] 孫嘉欣，何杰，王翠婷，等.基于ArcGIS Engine和C#的土地資源承載力評價系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J].寧夏工程技術，2019，18（4）：321-325.

基金項目：河北省自然資源廳項目（454-0801-JBN-L7D4）

*通信作者：李遠華（1979-），男，博士，講師，遙感地信系副主任。研究方向為國土資源遙感、GIS領域應用與研究。