[发明专利]一种基于移动窗口的城市绿色空间遥感度量方法

说明书

技术领域

本发明是一项对地观测领域的技术，本发明能够更好的描述城市绿色空间的分布状况，同时降低了现有评价方法的复杂性，能够实现城市绿色空间的快速评价，是一项具有应用价值的空间分析技术。

背景技术

当前我国正处于快速城市化阶段，2011年中国城市化率突破了50％，预计2018年将超过60％。城市的快速扩展导致了城市热岛效应、城市环境恶化等生态环境问题。为避免城市无限制地发展，改善城市生态环境，国内外逐渐兴起了绿色空间的生态思想。城市绿色空间作为城市生态系统的重要组分，具有净化空气、调节小气候、削减噪音、水土保持、游憩与文化等多重功能，并将城市各类生态要素有效地组织起来。

城市是居民的生活空间，城市绿色空间与居民生活品质息息相关，绿色空间已成为评价城市环境质量的一个重要指标。随着对地观测技术的发展，遥感数据也已广泛用于城市环境的评价，甚至绿色空间的度量。

目前评价城市绿色空间的方法主要是面积法，就是通过计算城市内绿地所占的面积或者人均绿地面积来评价城市的绿度。由于面积法不能很好的描述城市绿色空间的分布状况，Schöpfer提出了网格法，将研究区域划分成相同大小的均匀格网，通过计算每个格网中的绿地的面积等参数来度量城市绿色空间。Gupta在网格法的基础上提出了社区绿度指数，该指数考虑了建筑物的密度、高度及其与绿地的邻接程度等参数。也有研究人员提出了基于单体建筑物尺度的绿色空间指数，提取城市建筑物面积及其边缘，以建筑物为中心计算每个建筑物周围的绿地面积与建筑物面积的比值来评价城市绿度。

以上方法都没有充分利用遥感数据的空间分辨率来描述城市绿地的空间分布，即准确评价城市的每个角落(遥感影像的每个像元)的绿色空间。网格法虽然考虑的绿色空间的分布，但是该方法是以网格为单元，而不是以像元为单位，同时没有考虑相邻网格的相互影响。基于单体建筑物尺度的绿色空间指数是以建筑物为单元，而且需要精确提取建筑物的边缘，对数据源要求高，操作过程较为复杂。

考虑到以上问题，本发明试图建立一种基于移动窗口的城市绿色空间遥感度量方法。城市居民是城市的主体，城市居民的感受是城市绿色空间评价的重要依据。通过分析城市的任何一处与其周围绿地接触的概率，进而评价城市的绿色空间分布。该方法从植被角度能够更客观的评价城市的哪个区域适宜于居民生活。

发明内容

本发明提出一种基于移动窗口的城市绿色空间遥感度量方法，避免了常规度量方法城市绿地空间分布的描述不足，并且在评价过程中无需提取建筑物边界，简化了流程，提升了速度，操作过程全自动化，有益于推广。该度量方法包括如下步骤：

步骤1)利用遥感影像提取城市的植被信息，将城市分割为植被和非植被区，形成基准图；2)基于基准图中的非植被区域，结合LiDAR数据，利用高度信息提取建筑物，形成建筑物分布图；3)基于所述基准图，以每个像元为中心，构建N×N像元(N为奇数)的窗口，计算窗口内绿地面积与窗口总面积的比值，并将该比值赋给窗口中心像元，作为度量城市像元尺度上绿度的指标(即表示该像元与周围绿地的可达性)，形成像元绿度指数分布图；步骤4)对建筑物分布图进行掩膜，与像元绿度指数分布图叠加，形成建筑物绿度指数分布图。

进一步地，所述步骤1)中植被信息提取的方法如下：首先采用NDVI初步 将遥感影像划分为植被区域和非植被区域；然后计算归一化绿色指数NDGI，其中NDGI的计算公式如下：NDGI＝(NIR-GREEN)/(NIR+GREEN)，其中NIR为近红外波段的反射率，GREEN为绿波段的反射率；最后结合植被区域和非植被区域的初步划分结果，采用多参数阈值法，即使用如下计算公式(NDVI≥α)and(NDGI≥β)，获取NDVI与NDGI的交集，分离出城市阴影区域的植被信息其中α为NDVI的阈值，β为NDGI的阈值。

进一步地，所述步骤2提取建筑物分布图的方法如下：首先利用LiDAR数据获取数字表面模型(DSM)，即地物的高度分布图；然后利用步骤1)中获取的基准图的非植被分布区构建掩膜图，对DSM进行掩膜；最后使用高度阈值法，从DSM提取得到建筑物分布图，即设置建筑物高度阈值为3m，DSM中高于3m的像元为建筑物。

进一步地，所述步骤3)中所述的窗口大小为50m。

进一步地，根据步骤4)中所述的建筑物绿度指数分布图分析不同建筑物接触绿地概率的大小，根据建筑物接触绿地的概率评价生活小区的绿化情况。

附图说明

图1为研究区域NDVI图像；

图2为研究区域NDGI图像；