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基于高分辨率遥感影像城市公园绿地信息提取及景观格局分析——以

发布时间:2019-06-19 21:06 来源:未知 编辑:admin

  基于高分辨率遥感影像城市公园绿地信息提取及景观格局分析——以兖州市少陵公园为例.pdf

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  山东农业人学顺Ij学化论文 中文摘要 城市绿地,作为“城市之肺’’,在经济效益、生态效益等方面具有不可替代的作用。 而公园绿地作为城市绿地系统的重要组成部分,其作用同样不容忽视。为实现城市公园 绿地的规划和建设,需要进行高效、快速、高精度的提取城市公园绿地信息。遥感技术、 地理信息系统技术和全球定位系统技术的发展,以及高分辨率卫星影像的出现,为高精 度的提取城市公园绿地信息提供了途径。 本文以2005年4月的SPOT-5影像作为主要信息源,以兖州市少陵公园为研究区 气校正、辐射校正、几何校正、裁剪等预处理、在对影像的融合技术进行对比研究的基 础上,对SPOT-5的高分辨率全色波段影像和低分辨率多光谱波段影像进行融合;然后 采用多种方法对兖州市少陵公园的绿地植被进行分类提取,通过效果对比和精度分析, 最终采取最有效的基于光谱和纹理的多特征支持向量机方法完成了绿地景观提取及分 类等步骤,得到了兖州市少陵公园地物类型图及绿地种类信息图;在此基础上,利用 的景观空间格局特征,分析了兖州市少陵公园绿地景观格局存在的问题,为兖州市公园 绿地空间结构与格局的完善提供科学的依据。 本文主要结论: (1)在对SPOT-5影像的融合技术进行研究的基础上,分析了各种融合方法,提出 行融合,从定性和定量综合评价融合后影像,具体计算了各特征影像的均值、方差、信 息嫡、平均梯度和相关系数,对比发现,Pan sharpening方法在高分辨率影像融合中占 有优势。 (2)分别采用监督分类、非监督分类、基于植被指数分类、基于纹理分类及基于 多特征的支持向量机方法,对兖州市少陵公园2005年的高分辨率SPOT-5遥感影像进行 了绿地植被分类提取,通过效果对比和精度分析,得出基于光谱和纹理的多特征支持向 量机方法是其中最有效的绿地植被分类方法,总体分类精度高达91.67%,并通过此种 方法,得到了兖州市少陵公园地物类型图及绿地种类信息图。 (3)运用景观生态学原理和实地调查结果,在利用高分辨率遥感影像采取多种技 7cl为例 坫y-r:’^分;Ji卒j垂感影f缘的城I{,公l珂绿jl!!亿息提姒发录观恪Jl,JSJ忻——以充州fij少陂公I 件和GIS图形资料,分别在斑块、类型、景观3个级别上计算面积和密度指数、形状指 数、相邻度指数、多样性指数、蔓延度指数等景观指数,来分析公园的景观空间格局特 征。结果表明,兖州市少陵公园景观要素斑块布局基本合理,景观结构较为稳定,不同 类型绿地斑块从分布形式、形状都是集中与分散相混合的模式,符合理想景观格局模式 的要求绿地景观属于核心生态斑块对整个公园的环境质量有重要作用。 关键词:SPOT-5=城市绿地;影像融合;支持向量机;景观格局 山东农业人学顺lj学位论文 InformationExtractionand Pattern of City Analysis Landscape Remote ParkGreen Basedon Resolution SpaceSystem High in City ShaolingPark,Yanzhou SensingImages—“CaseStudy Abstract of an roleinthe Urban the irreplaceableeconomic, greenspace,as”thelungs city,has andother asan ofurban ecological aspects.Greenparks importantpart greenspacesystem, the andconstructionofurban shouldnotbe achieve anditsrole ignored.To planning parks needtobe extractionofurban and greenspace greenspace,we efficient,fast,high-precision information and andinformation.Remote systemtechnology sensingtechnology,geographic wellas satellite high-resolution technologydevelopment.as globalpositioningsystem for extractionofurban and anavenue space imageryprovides high—precision green information. austhemainsourceofinformationforthe areato 2005,SPOT-5image study April wetakethe ofthe dataofremote Yanzhou Parkand pretreatmentsoriginal sensing shaoling SPOT.5 correction,radiation correction,cuttingby image atmosphere correction,geometric thebasisofthe andrelatedsoftware.On comparativestudy EARDAS,ENVI,ARCGIS using ofSPOT一5 and of fusion fusion high·resolutionpanchromaticimage image technology,the lowresolution band hasbeencometrue.Andthen a of multi.specialimage usingvariety Yanzhou Park.Then the ofthethe methodsto andextract shaoling classify greenvegetation contrastand of themosteffectivevector theeffectof analysis,weadopt suppon by precision and featuresofa extraction basedon andtexture machine spectral greenlandscape a inofYanzhou Park and we feature classification type shaolingmap green steps,thenget ofinformationthis calculatethenumberof index types map.Onbasis,we landscapeby onthe of three thewe andothersoftware levels,and Fragstats,Excel patches typelandscape Yanzhou Park the oftheof landscape patterns shaoling landscapespatial analyzepark’S fortheYanzhou ofthe and ascientificbasis parkgreenspace provide pattern problems structureandthe of patternperfect. The conclusionsofthis main paper: SPOT。5 fusion a offusion (1)Basedon image technology,thispaperanalyzesvariety uses transformation and fusion method,Brovey poses evaluation.ExperimentMutiplieative methodandPan transformmethodto transfornl PCAtransformation method,the sharpening fuse andlowresolution band SPOT.5 high—resolutionpanchromaticimage multi-spectral 块于I:1分j{:Jij簪J噩怂影像的城I『J公H绿地1li思促q‘及jjj观恪埘分忻——以充州Jii少陵公f叫力例 fusion and image.Throughevaluatingimage calculatesthe qualitativelyquantitatively,it characteristicsofthe mean,variance,information image andthe entropy,averagegradient isfoundthatPan correlationcoefficient.It methodstakes ofthe sharpening advantage fusion hi曲-resolutionimage bycomparison. (2)Thisextractedthe classificationand paper greenvegetation byusingsupervised classificationbasedonthe textureclassificationand unsupervised vegetationindex,the vectormachineonthe based multi—featureonthe support Yanzhou Park2005 shaoling SPOT一5remote contrastedtheresultsandthe high—resolution sensingimage.By accuracy.the resultsshowed methodof vectormachinebasedon that,the support andtexture spectral featureswasoneofthemosteffective classificationandtheoverall greenvegetation classificationwasto91.67%.Atthe same this the accuracyup method,wefeature time,by got and ofinformationofthe area. typemapgreentypes map study the of andfield resultsandonthebase (3)Usingprinciples landscapeecology survey of remote oftechnical andthe usinghi曲一resolution sensingimages,avariety approach classificationof the elementsoftheofYanzhou calculate landscape Park,this shaoling paper theareaandthe index densityindex,shapeindex,adjacentindex,diversity index,contagion landscapes of threelevelsto the index,respectively,inpatches,thetypelandscape analyze theFRAGSTATS3.3 park GIS data.Theresults landscapespatialpatternsbyusing graphical showedthatof YanzhouPark elements is shaolinglandscapeplaquelayoutbasicallyrational, structureismorestableand ofthedifferent landscape ofdistribution greenpatch types areconcentratedandthe modelwhichisin patterns,shapes dispersedphasemixing linewith the oftheideal model.The to requirementslandscapepattern greenlandscape thecore belongs theenvironmentalof ecologicalplaque,and thewholehasan role. quality park important words:SPOT-5;urban Key green vector space;imagefusion;supportmachine; landscape pattern 4 缩略词说明 缩写 英文 中文说明 GIS Information Geographic System 地理信息系统 SPOT Probatoire Systeme d’ObservationdelaTarre地球观测系统 RS Remote Sensing 遥感 VI Index Vegetation 植被指数 RVI Ratio Index 比值植被指数 Vegetation NDVINormalizedDifference Index vegetation 归一化差异植被指数 RDVIRenormalizedDifference Index 复归一化差异植被指数 Vegetation SAVI Index 土壤调整植被指数 Soil—AdjustedVegetation PVI Index PerpendicularVegetation 垂直植被指数 SVM VectorMachine Support 支持向量机 MSA、,IModified Index Soil-AdjustedVegetation 修正的土壤调节植被指数 ROI OfInterest Region 感兴趣区域 山尔农业人学顺l:学位论文 1引言 1.1选题的研究背景 城市绿地,作为“城市之肺,在经济效益、生态效益等方面具有不可替代的作用。 而公园绿地作为城市绿地系统的重要组成部分,其作用同样不容忽视。为实现城市公园 绿地的规划和建设,需要进行高效、快速、高精度的提取城市公园绿地信息。遥感技术、 地理信息系统技术和全球定位系统技术的发展,以及高分辨率卫星影像的出现,为高精 度的提取城市公园绿地信息提供了途径。 1.1.1城市绿地的概念 在《辞海》中绿地解释为:“配合环境创造自然条件,适合种植乔木、灌木和草本 植物而形成一定范围的绿化地面或区域。或指“凡是生长植物的土地、不论是自然植 被或人工栽培的,包括农林牧生产用地及园林用地,均可称为绿地。’’从景观生态学研 究的角度出发,我们将城市绿地定义为:城市绿地是城市中保持着自然景观的地域,或 自然景观得到恢复的地域,是城市自然景观和人文景观的综合体现,使城市中最能体现 生态性的生态空间,是构成城市景观的重要组成部分。 1.1.2城市绿地的功能和作用 城市绿地是城市生态系统中具有自净功能的组成成分,它既是城市生态系统的初级 生产者,也是城市生态平衡的调控者。它不仅美化了城市格局和市容,更是减轻城市环 境污染不可或缺的资源。 作为城市生态系统的重要组成部分的城市绿地是自然和人文多种因素作用的结果, 是完善城市生存环境和维持自然生态平衡的关键要素,又是城市环境和居民生活水平的 重要标志。它不仅能为城市居民提供良好的生活环境,满足人们憩息游览、文化活动和 科普教育,同时维持城市生态平衡、改善城市生活质量、提高城市自净能力,又能增强 城市景观的自然性,促进城市居民与自然的和谐共生,使城市更现代化、生态化和文明 化。 1.1.3城市公园绿地 (G4)、其他绿地(G5)。根据规定,“公园绿地(G1)’’是城市中向公众开放的、以游憩 为主要功能,有一定游憩设施和服务设施,同时兼有健全生态、美化景观、防灾减灾等 5 缺于“分棚j茅遥感影像的城Iif公I庀绿地n息提取发景砚恪埘分忻——以充¨…r少政公I刊为例 综合作用的绿化用地。它是城市建设用地、城市绿地系统和城市市政公用设施的重要组 成部分,是表示城市整体环境水平和居民生活质量的一项重要指标。公园绿地组成类型 如下: 图1.1公州绿地组成类型 Fig.1.iCompositiontypesofparkland 1.1.4研究的目的和意义 随着经济的发展、工业的进步、人民生活水平的提高,城市环境日趋恶化,城市绿 地作为城市环境的调节器,受到普遍关注。因此,为了引导城市健康发展,提高城市综 合竞争力,改善人居化境,促进社会进步和经济发展,促进城市可持续发展和生态平衡, 实现资源、环境和人口的协调发展,目前各市掀起了一股进行城市绿地遥感测试的热潮。 为了快速、全面、准确摸清城市绿地家底,掌握城市绿地分布现状与数量,提供绿地现 状分布格局基础资料,满足绿地管理的基本需要,提供绿地系统规划与日常管理决策依 据。因此,城市绿地的调查、评价和监测成为城市管理的一项重要内容,而城市绿地数 据的快速准确获得是各项工作的进行的基本保证(吕妙几,2000)。对于城市绿地的提取 进行研究,寻找能够快速准确提取绿地信息的方法,解决绿地提取过程中所出现的“同 谱异物”和“同物异谱现象,减少人为参与,降低因操作人员的个人原因所引起的误 差,使绿地数据获得快速而准确,为城市绿地的管理和规划提供有力的保证。 (1)增强城市公园绿地的生态功能 传统的绿地规划一般只考虑城市绿地率、城市绿化覆盖率和人均公共绿地面积等硬 性指标,而对于进一步的实际问题较少深入考虑。如对绿地的结构和分布如何,植物群 落的层次结构如何,绿地的生态服务功能否得到充分发挥,绿地的形态和布局如何与城 6 山尔农业人学顺Ij学位论文 市的形态有机结合,建成区的绿地如何与边缘郊区的城市森林、城市农田、湿地水体等 协调发展,如何进行立体空间绿化并把它作为美化景观和改善人居环境的手段,绿地系 统与城市建设用地,待修复的破坏土地如何实现有机的耦合等问题,比较全面的研究成 果尚少见。其结果就是造成一些城市总体绿化指标不低,政府花了大量资金投入公园建 设,居民仍感到缺乏便捷可达的自然游憩场所。 (2)更有效的发挥公园绿地的服务功能 公园绿地是城市绿地系统的重要组成部分之~,在改善生态环境、为城市居民提供 短期的休闲与娱乐场所等方面发挥着重要作用。在过去衡量一个城市公园建设的指标有 绿地总面积、绿地率、绿化覆盖率、公园绿地面积等相关指标。1999年一2007年间,中 国园林绿地绿地率在持续上升,从最初的23.3%提高到了31.3%,人均公园绿地面积也 有1999年的3.51m2/人发展到8.98m2/人。以上不断持续增长的数字,表明了各地对公 园绿化的注重程度。然而,重视城市绿化未必意味着绿化质量的提高。目前,在公园绿 地方面,缺乏科学地计算城市公园绿地服务范围的统一标准。 从国家园林城市绿地指标表中可以看出,人均公园绿地的面积每年都在逐步的增 长。可是我们想看到的不仅仅是数字的单纯增长,至于公园的建设是否合理、是否较大 程度的满足了当地居民的休闲游憩需求还要通过更精确地指标去讨论分析。我们不能说 深圳的人均公园绿地面积较大,其分布就合理,苏州的人均公园绿地面积较小,服务能 力就较弱。公园服务半径的概念提出正是在一定程度了弥补了数字增长带给人们的错误 认识。 (3)提高公园绿地的利用率 如今,创建“国家园林城市’’、“最佳人居城市的活动高潮迭起,城市生态用地在 城市用地结构中的比例越来越大,人们对绿地的价值特别是服务价值也有了越来越深的 认识。一方面,见缝插针式的绿地布局方式难以从价值提升的角度反映绿地对人们服务 的有效性。由此导致绿地率增加了,却没有考虑居民实际上对这些绿地为其提供的服务 效率,简言之,公园绿地本身的空间格局和分布情况未能反映出来,公园绿地的服务价 值大大降低。城市公园绿地布局的不合理,导致城市公园绿地服务功能未达到规划建设 的目的,部分城市区域未能被有效覆盖而成为“盲点’’,一些居民由于城市阻力因素而 不能到达或者较难到达这些区域。这使得城市公园绿地使用率下降,绿地作用发挥较小, 造成资源闲置。通过合理地布局服务半径,减小城市阻力,可以提高公园绿地使用率和 可达性,使城市公园绿地发挥其最大效能。因此,分布合理的城市公园,是保证城市服 缺于,:‘^分爿i李遥感影像的城If,±÷吲绿地“息提耿毖景观恪局分忻——以兖州Ili少陵2÷I一为例 务功能不可或缺的组成部分,它不仅是为公众提供了一方休闲场所,而且是市民舒缓生 活和工作压力、提高生活质量的一个载体。因此,如何合理规划城市公园绿地,是一项 重要的民生工程。 1.2国内外应用现状及发展趋势 近年来,随着我国城市化进程的快速发展,城市绿地规划逐渐暴露出了诸多缺点。 许多城市功能定位不明确,规划不合理,制约了城市的快速健康发展,城市绿地缺乏系 统的规划是其重要特征之一。目前,我国的人均绿地面积远远低于国际标准,而且分布 结构不合理,使得热岛效应加剧、空气质量恶化,损害了城市功能和城市景观形象,给 城市的发展带来了许多不良影响。因此环境改善已是我们的当务之急,环境绿地规划需 要更高的效率和方式。但是由于城市绿地具有空间结构微小性、复杂性、异质性、破碎 性、多样性和动态性的特点,对城市绿地信息数据的快速准确获取的要求就极为迫切。 I 1.2.1遥感以及GS技术城市绿地提取的应用现状以及发展趋势 近年来,许多城市提出了创建生态型城市的规划目标,绿化管理部门也加大了绿化 调查投入,投入人力物力,采用现场测量和遥感解译进行调查。由于城市绿地的空间结 构微小性、复杂性以及具有社会属性等特点,传统的城市绿地调查方法需要耗费大量的 人力、物力,又工作效率低,成本高。而作为一种以物理手数学方法和地学分析为基础 的综合性应用技术的遥感的发展,为大范围植被覆盖信息的快速获取提供了一个新的发 展方向。遥感其最大的优势就在于他强大的数据获取能力以及范围广、速度快和成本低 卫星的相继发射成功和遥感成像技术的发展,遥感图像分辨率提高,突破了米级局限, 飞行成本也大大降低,更多城市组织了航空遥感调查飞行(周伟,2006)。典型的高分辨 率Quickbird数据及时、全面,卫星遥感不受气候和时间限制,能及时提供现势性很强 的地面土地资源图形数据信息,并且可以实现全区域覆盖:卫星分辨率为0.61m,数据精 度高(胡胜华,2003),可以和航空相片媲美,但成本要大大低于航拍片:数据获得周期 短,时间分辨率上缩短到3.5天,有着常规方式无可比拟的高效优势:数据易于保存、 遥感图像为城市绿地信息的提取提供了更快捷、可靠的数据来源,遥感技术在城市绿化 调查中的应用也日益广泛,因此需要对以前调查方法进行改进,以提高调查速度和调查 山东农业人学顺I:学位论文 卫星影像来研究城市绿地的提取的研究还相对比较少,多是围绕分析城市景观格局而进 行的,同时在对城市绿地提取的过程中产生的同物异谱和同谱异物的解决方法还鲜有人 去研究。遥感技术为绿地系统提供了信息源,而地理信息系统技术则为分析、处理和查 询绿地数据提供了技术平台。况平1994年首次使用GIS技术进行园林绿地系统规划的 现图形与数据相互查询,做出各种类专题图,集成GIS进行信息管理、分析模拟,建立 智能化专家系统,从而在计算机中高精度地实现绿地信息自动的提取、更新和管理,为 科学地评价城市绿地综合效益提供信息保障减少繁重的工作(张敏,2007)。GIS技术也 被越来越多地应用于城市绿地数据的管理及分析。余前,蔡模进行了基于象元信息分解 的城市绿地遥感自动识别子系统和城市各分区绿地面积统计子系统设计(余前,2006)。 高昭良,陈方平利用地理信息系统进行城市绿地的数据规范管理,利用其地图分析、专 题图、统计图制作功能,进行数据分析为园林绿地系统规划业务提供了更好的决策支持 和分析能力(高昭良,2008)。近几年来,遥感信息科学和地理信息系统技术都有了长足 发展,遥感技术和GIS技术的结合,将更多的辅助数据引入了植被覆盖信息的测量,随 着遥感技术中的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率的不断突破,它们都大大提高了 利用遥感技术提取植被覆盖信息的精度。以RS/GIS调查城市绿地效率高,准确可靠, 能方便实现图形与数据相互查询,做出种类专题图,直接了解城市绿地覆盖状况,从而 在计算机中高精度地实现绿地信息自动的提取、更新和管理,为科学地评价城市绿地综 合效益提供信息保障并减少繁重的工作量。 。 1.2.2城市绿地信息提取的国内外现状 要想通过遥感图像提取城市绿地信息,就必须经过对遥感图像进行分类这一步。遥 感图像分类是遥感技术领域研究的重要课题之一。在遥感技术研究中,无论是专业信息 提取、动态变化预测,还是专题地图制作和遥感数据库的建立等都离不开对遥感图像进 行分类。遥感分类的理论依据是:遥感影像中的同类地物在相同的条件下应具有相同或 相似的光谱信息特征和空间信息特征,从而表现出同类地物的某种内在的相似性,即同 类地物象元的特征向量将集群在同一特征空间区域:而不同地物的光谱信息特征或空间 信息特征不同,因而将集群在不同的特征空间区域(钱乐祥,2004)。 (1)城市绿地的早期的遥感影像分类方法 早期的从遥感影像中获取信息的方法是目视解译。目视解译虽然有很高的精度,但 9 艰_丁.,A分爿i末遥感影像的城Jii公㈨绿地化息提舣及景砚恪_}llj分忻——以觅卅IllJ少陂公l叫为倒 是目视解译耗费的时间太多,劳动强度太大,工作效率太低,信息获取的周期太长。此 外,目视解译还受解译人员的制约,对解译人员的知识储备有较高要求。此外,通过目 视解译获取的信息使用率低,定量描述难。由于遥感数据量的庞大,目视解译的周期太 长,远远满足不了生产的要求j因此高精度地、快速地进行遥感影像信息的提取成为人 们一直所追求的目标。 (2)传统的计算机信息提取技术 传统的分类方法主要是从监督分类和非监督分类开始的。监督分类方法又称训练分 类法,即从确认识别的样本象元去识别其它未知类别象元的过程。非监督分类也称聚类 分析或点群分析,即在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群组的过程。 由于传统的监督和非监督分类方法都是基于光谱特征分类,而不考虑影像的空间信 息以及地形起伏变化的影响,只是对影像中类别区分较为明显的地物类别达到了区分, 但不能确定类别的属性,因此对某些地区和某些地物的分类效果往往出现较多的错分、 漏分现象,因而使分类精度受到一定的影响,同时也需要人为目视判读等辅助提取。在 传统分类的发展基础上,逐步出现了二者结合非综合分类方法,即首先采用非监督分类, 让计算机将影像中光谱差异明显的类别自动区分后,将剩余影像采用监督分类方法进行 分类(寇文正,1 990)。同时也有在非监督分类的基础上,对非监督分类后的类别进行合 并等监督分类操作,最终实现影像的信息分类提取。但是由于传统的分类方法都是基于 光谱信息进行分类,对于中低分辨率的遥感卫星影像的分类精度而言,分类精度相对来 说还能满足分类要求。对于分辨率越来越高的遥感影像的分类,传统的监督与非监督分 类明显收到了“同物异谱”和“同谱异物”现象的,错分情况十分严重,分类精度很低, 于是通过技术的不断深入改进,出现了遥感影像分类的一些新方法,如模糊分类法、人 工神经网络分类法,决策树分类以及专家分类等。 (3)目前流行的计算机信息提取技术 近年来,随着遥感技术和计算机技术的不断发展,专家系统、神经网络、模糊技术 和数学形态学等一些原来实现困难的新方法也在遥感图像分类中发挥了作用,并且已经 在遥感图像分类和信息提取等研究中展开了应用,这些应用也在不同程度上都获得了有 实际意义的结果。人工神经网络理论的发展为遥感分类开辟了一条新的途径,人工神经 网络不以某个假定的概率进行分类,而是通过自学习的过程形成分类器并完成分类过 程,这种方法具有较好的容错能力,尤其是它的非线性特性,能使体现遥感信息中复杂 的关系(林锋,2005)。人工神经网络与传统方法相比,神经网络分类器与概率分布无关, 10 山东农业人学倾lj学位论文 在不能确定图像概念分布情况下,这种方法优于最大似然法。但是仍然存在一些缺点, 实际操作起来较为困难,如局部极值问题,训练收敛太慢,对各类分类性能差别较大等 (邓小菲,2006)。此外,这种方法计算复杂度大,特别是其训练过程复杂。BP模型效果 较好,但分类前又需要确定分类器层数和各层节点数(O,Neill,1998)(MeGwire,K.C,, 据集由上至一下逐级分类的,即己预先了解最后信息的类别,模拟此逆过程进行分类的 方法。对于高分辨率影像来说,其细节信息丰富,图像的局部异质性大,传统由于遥感 影像中的地物类别特性不仅仅表现在单纯的色彩上,还表现在形状、纹理等特征上。当 目标的光谱特征比较接近的时候,纹理特征等对于区分目标可能会起到积极的的分类方 法体现出了其局限性,而面向对象的分类方法可以利用高分辨率影像的光谱、形状、纹 理结构等信息,是一种非常有效地信息提取方法。当前国内在遥感影像分割的应用多集 中于中低分辨率的影像。尤其是面向对象的多尺度分割分类技术的城市绿地提取在国内 应用的还不多,技术较多采用也是多用于高分辨率影像的土地类型的分类。而国外对高 分辨率卫星影像提取应用面向对象的分类方法的使用较多,多是用于提取农田中的作物 或城市中的道路建筑物以及土地利用类型等方面。目前,在植被方面的应用研究目前也 主要是表现在城市景观类型方面,在城市绿地提取方面还较少。例如:Hellwich等人利 用影像分割和知识辅助从高分辨率多源遥感影像数据中提取道路网络、农用地块和居民 纹理、形状和背景信息识别IKONOS影像中的非正式居民地,得到的分类结果有较高的 精度(Hofmann,2001)。目前我们使用最多遥感图像的分类解译方式是还是人机交互式, 这种信息提取方式实现了遥感信息的半自动解译,极大的提高了解译效率。但还是需要 大量的人力,但对图像数据的信息提取还没有充分利用人脑里的知识,无法达到信息提 取的特定需要,也无法达到很高的精度。于是,信息提取的阶段进入了人机交互式的另 一阶段,即基于知识发现的遥感影像专题信息自动提取阶段。近几年来,随着各种辅助 数据如道路矢量图、森林资源分布图等越来越容易获取,所以利用其辅助分类的研究也 越来越多,便是目前被越来越多采用的基于知识的分类方法。C.M.D.Pinho等人就利用 了基于知识的Quickbird城市土地覆盖分类,分类精度满足土地覆盖分类的要求 年同地区的遥感影像做配准与叠加,对于少数地类不单一的图斑做局部边界提取,使分 割后输入图斑内的地类单一,再以图斑为单位提取整个图斑的灰度特征、纹理特征和形 堆丁,_分爿i牢j量焙影像的城11J公H绿地∽包提取及景规恪局分忻——以充州11r少陔公I州;J.Jt94 态特征等多种判别指标,大大提高了影像的判别精度(程昌秀,2001)。曹五丰、秦其 明提出了利用图像局部的灰度统计特性对公路进行增强及检测,获得初始的公路网图, 然后使用基于知识的规则来进行公路的扩展与连接处理,因而将更多的全局信息及知识 进一步将公路片断扩展、连接成为更为完整的公路图,随着这些研究的进一步深入,遥 感影像分类将更加自动化和智能化,分类精度也将得到进一步的提高。但是要实现计算 机从遥感图像上全自动地提取信息,还需要很长的时间。 1.2.3城市绿地景观研究现状 1.2.3.1景观格局研究概述 景观生态学是研究景观整体性及其空间异质性的科学,主要包括景观空间格局、生 态过程、景观生态规划与设计。由于景观生态学在生态环境建设和可持续发展方面具有 巨大应用前景,目前己成为生态学领域与地理学领域研究的前沿学科之一。 景观是指由地貌过程和各种干扰作用形成的,具有特定结构、功能和动态特征的一 种宏观系统,是空间上不同生态系统的聚合,是相互作用的斑块或生态系统组成的以相 基质(Matrix)三种元素类型组成。其中,斑块是景观空间比例尺上所能见到的最小均质 单元,廊道是具有通道或屏障功能的线状或带状斑块体,基质是相对面积最大、连接度 最高、对当地生态起控制作用的嵌块体。景观格局主要指大小和形状不一的景观斑块在 空间上的排列。景观格局是景观异质性的具体表现,又是包括干扰在内的各种生态过程 在不同尺度上作用的结果。同时,景观格局对各种生态过程或非生态过程有直接或间接 的影响。景观格局研究的目的是在无序的斑块镶嵌体的景观中,发现潜在的有意义的规 律性,了解景观格局特征与各种生态过程之间的相互联系,从而了解景观结构发生和发 展的内在机制,进而更好地解释各种景观现象,提出景观格局优化途径。景观格局研究 的主要内容包括诠释景观的组成和结构特征,即景观空间格局分析:景观格局与生态过 程关联分析:景观格局演变规律分析:找出现成景观格局中关键因素,优化景观格局。分 析城市绿地景观格局的目的是了解产生和控制绿地景观空间结构的因子和机制,比较不 同的景观格局及生态效应,最终为景观的合理利用与规划提供依据。 1.2.3.2城市绿地景观研究概况 随着景观生态学理论和方法的不断成熟,景观格局及其动态理论的研究日益受到重 视。城市绿地景观格局是城市景观研究的重要内容。城市绿地景观格局分析就是对城市 绿地景观类型单元的数量、空间分布与组合及其内在相互作用关系进行分析。其主要目 2 山东农业人学顺I:学位论文 的是评估城市绿地空间分布状况,评价城市绿地景观布局的合理性,探讨最优化的城市 绿地景观空间格局。不同城市由于所处的自然环境条件、发展历史、经济文化、意识形 态的不同,形成了相应的城市绿地景观,进而形成了相应的绿地景观空间格局,使绿地 景观呈现特定的结构与功能。城市绿地作为城市景观的重要组成部分,在城市景观的结 构、功能及其变化中起着重要作用。近年来,随着城市规划建设的不断深入,我国许多 城市如上海、广州、哈尔滨以及重庆等己经开展了对城市绿地景观的深入研究。如高峻、 车生泉等应用RS和GIS技术,建立了上海市绿地景观地理信息系统,并运用景观生态 学的基本原理,通过一系列的景观生态学数量指标,如绿色斑块的数量、覆盖面积、多 样性、优势度、破碎度和分离度等空间分布格局及动态特征,分析和评价了上海城市绿 地的景观异质性和景观空间格局以及城市绿地景观的总体特征。车生泉还系统地对上海 城市绿地景观作了比较全面的研究,并比较了不同城区的城市绿地景观格局的特点。王 丽荣、李贞等对广州城市绿地系统进行了景观生态学分析和评价,并建立了基于景观生 态学原理的评价指标体系。祝宁、刘晓丹、周洪泽等提出了以绿色斑块一廊道体系为主 的绿地系统分类方法,引入了景观生态学评价指标体系,研究了哈尔滨城市绿地景观体 系,初步分析了城市绿地景观的结构和生态功能。豆俊峰则运用景观生态学原理和方法, 在绿地景观尺度上探讨了重庆的城市绿地景观规划建设问题。周志翔、郭尔祥等对武钢 工业区的绿地景观结构和空间布局进行了研究。周志翔,邵天一以宜昌市中心城区为研 究对象,研究了城市绿地的空间格局及其环境效应。更多的城市绿地景观研究主要集中 在对城市绿地进行专项研究,如城市绿地的尺度、城市绿地破碎化分析、城市绿色廊道 研究、城市绿色网络、绿地景观异质性研究及城市绿地景观格局的分析等。这些研究从 一定程度上对城市绿地的景观空间格局以及城市不同区域的绿地景观现状进行了清楚 细致的了解,并在城市绿地系统布局规划上进行了比较合理科学的探讨。在城市绿地景 观评价指标体系的建立上,我国很多学者也做了很多的研究,如魏斌、王景旭等对城市 绿地景观的评价方法进行了改进,汪琼、宋任红、樊国盛在园林景观评价中引入了环境 质量因子。此外,在园林植物景观评价方面,李文敏对湖北九宫山和宝鸡天台山风景名 胜区的植物景观根据植物学、植物生态学原理进行了系统的评价。唐东芹则提出了园林 植物景观的量化评价体系,并进行了实例应用。D.Vander 景观生态学一套评价因子对城市土地利用状况、发展和保护进行了评价,收到了很好的 效果。在城市绿地景观空间结构和规划布局方面。俞孔坚提出了景观安全格局的理论和 方法,并应用于城市绿地系统规划和城市景观规划中。林耕、夏青、刘奇志、刘贵利等 晕f矗分判f卒遥感影像的城I;旺?l叫绿地f.’i息提取及景规恪J而分析——以充州fI,少陂公f捌为训 利用景观生态学原理和方法对城市绿地系统和城市景观体系进行了深入研究和实际应 用。宗跃光从廊道效应理论出发,探讨了城市景观人工廊道与自然廊道存在的合理依据, 提出了北京市人工与自然廊道相间分布,形成有机分散的景观格局。唐冬芹等则针对城 市景观特点及园林绿化体系对城市景观的作用,阐述了城市空间结构的同心圆模型和绿 地景观生态规划与设计原则。蔡云楠等则针对山地自然生态环境的特殊性,提出了与平 原城市“环状一楔形绿化模式相对的“绿核一绿廊一绿网”的山地城镇绿化模式。戴洪 也通过对江苏省中小城市绿地系统的研究,探讨其规划和布局模式。胡玲则在其硕士论 文中,通过研究秭归新城区的绿地景观结构,探讨了三峡地区山地城镇的绿化发展模式。 国外很多学者在城市绿地景观研究方面也做了很多工作,如A.O.Oduwaye在研究尼日尼 亚的城市景观规划中,十分强调历史发展和区域文化对城市景观规划的深远影响。 Willam M.Marsh从环境保护和自然资源合理利用的角度出发,阐述了城市绿地景观规划 在环境保护和开发中的重要作用。Ahem.J运用景观生态学原理结合景观结构和景观功 能对大范围的开放空间进行了规划和研究。Paul Opdam等利用景观生态学原理协调生态 Cities 市生物多样性保护和城市环境可持续发展等问题。O.Simonds在(Garden21》一 书中探讨了未来城市发展和绿地规划模式。 1.2.3.3遥感和GIS在城市绿地景观研究中的应用 遥感和GIS技术在城市绿地系统中的应用,为城市绿地景观的研究提高了效率,注 入了更为科学的理论依据。随着遥感技术的迅猛发展,其强大的数据获取能力为城市绿 地景观数据的采集提供了新的技术手段,加快了景观格局的研究。GIS具有图形数字化、 输入、查找、更新数据、分析、输出信息等功能,可以以地理空间数据库为基础,对空 间相关数据进行管理、分析、模拟和显示,其快速、准确地处理大规模空间数据能力的 特性与遥感密切结合,为城市绿地景观的格局和动态变化研究提供了先进的技术手段。 目前,以遥感数据为数据源,使用图像处理系统对其进行分类,获取景观类型图,再以 地理信息系统软件为手段,计算斑块数目、面积、周长等斑块特征,并在此基础上计算 各种景观指数,并进行景观格局分析,是城市绿地景观格局研究的主要手段。高峻等运 用遥感和GIS技术建立上海绿化信息数据库,将上海的绿地按面积大小对绿色缀块分类, 并以此为基础研究上海城市绿地景观格局:王延乔和高峻分析了通过遥感图像处理系统 可以快速提取城市绿化信息和对城市绿化景观格局进行分析;车生泉、宋永昌采用卫星 14 山东农业人学顺Ij学位论文 遥感数据,将1998年的TM数据合同期SPOT数据进行融合,对上海市建成区范围内 的77个公园进行景观格局分析;胡勇等运用卫星图片,通过GIS技术,对南京市主城 区范围内的城市绿地进行了格局分析,并针对其中问题提出相应建议;高素萍等以卫星 遥感数据和地面统计数据作为数据源,选择成都中心城区有代表性的绿地景观格局分析 指标,对绿地景观构成及异质性的现状进行分析,指出当前该研究区绿地景观格局存在 的具体问题;Jerry等以美国得克萨斯州为例,运用RS和GIS技术,针对城市绿地景观, 使用Fragstats软件包进行景观格局指数计算,并对景观结构进行了分析;祝宁等运用 RS和GIS技术,分析了哈尔滨城市绿地系统景观格局;尹海伟以SPOT影像为基础数 据源,在遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术支持下,运用景观可达性的概念与原理,采 用费用加权距离方法,对济南市整体绿地系统和公园与广场绿地可达性进行了分析。 通过遥感信息的处理和解译,运用地理信息系统技术,建立起既有图形,又有相应数 据的城市绿地信息系统,在此基础上,运用相关景观格局指标对城市绿地景观格局进行 分析,为城市绿地景观的研究提供了新的方法和途径,促进了城市绿地景观研究由定性 向定量的转变,不仅提高了城市绿化的研究水平,也为城市绿化规划、管理和建设提供 科学依据。 1.3研究内容、方法、技术路线研究内容 城市绿化水平是衡量城市生态环境质量和平衡状况的主要标准,而城市公园绿地是 城市绿地系统的重要组成部分因此,收集城市公园的绿化信息非常重要。传统的借助人 力实地勘察的手段费时费力且数据不准确,是制约城市绿化建设的瓶颈问题。因此,根 据遥感影像数据,采用遥感及GIS技术,结合目视判读及实地调查的方法,对遥感影像 进行公园绿地植被分类,能够准确及时便捷地收集城市公园的绿化信息,在绿地信息提 取的基础上对公园进行景观格局研究,为制定合理科学的城市绿地规划提供依据。 本文以充州市少陵公园为研究对象,以SPOT-5高分辨率遥感影像为基础数据源, 探索基于高分辨率遥感图像提取城市公园绿地植被种类信息的方法,选取最优方法提取 城市公园绿地植被种类信息,并进而应用景观生态学原理对充州市少陵公园景观格局进 行分析研究。对兖州市少陵公园绿地景观斑块的空间布局的定量和定性分析,不仅可以 了解公园绿地景观指标,更可以以此为依据研究公园绿地景观总体的生态结构状况,为 日后的兖州市公园改造、管理和公园规划设计和建设提供指导,为城市园林规划,生态 建设提供科学依据。 堆j二·矗分纠i串通感影像的城,Is公旧绿地价息提取及景脱洛J。寸分忻——以充州11j少陂公I庀为例 本文主要研究内容如下: (1)高分辨率SPOT-5遥感影像的融合方法对比研究 采用Mutiplieative变换法、Brovey变换法、PCA变换法和Pansharpening变换法等 融合方法进行影像融合,对融合效果进行评价标,找到效果最好的融合方法。 (2)城市公园绿地植被种类信息遥感提取技术研究 研究采用监督分类、非监督分类、基于植被指数分类、基于纹理分类及基于光谱和 纹理多特征的支持向量机方法进行公园绿地植被分类,准确提取各类信息。 (3)城市公园的景观格局特征分析 在斑块、类型、景观3个级别上计算面积和密度指数、形状指数、相邻度指数、多 样性指数、蔓延度指数等景观指数,来分析公园的景观空间格局特征。 1.3.2研究方法 Brovey变换法、PCA变换法和Pan 影像和低分辨率多光谱波段影像进行融合,分析以上融合方法从定性和定量综合评价融 合后影像,具体计算各特征影像的均值、方差、信息嫡、平均梯度和相关系数,对比找 出高分辨率影像融合中占有优势的方法。 (2)分别采用监督分类、非监督分类、基于植被指数分类、基于纹理分类及基于 了绿地植被分类提取,通过效果对比和精度分析,得出其中最有效的绿地植被分类方法。 (3)运用景观生态学原理和实地调查结果,在利用高分辨率遥感影像,采取多种 技术方法,对兖州市少陵公园景观要素进行分类的基础上,运用景观分析软 密度指数、形状指数、相邻度指数、多样性指数、蔓延度指数等景观指数,来分析公园 的景观空间格局特征。 1.3.3技术路线)确定研究区域及研究目标。 (2)资料的收集:包括研究区的遥感影像资料以及各种专题图件(地形图、规划 图、土地利用现状图、统计年鉴等)资料。 (3)资料的处理:对遥感图像进行几何精校正和掩膜处理等提取研究区域;对影 响进行融合和增强处理等提高影像质量。 16 山尔农业人学顷I:学位论文 (4)公园绿地植被种类信息提取:采用遥感图像处理软件ERDAS和E.WI4.7,选 择最佳光谱波段并提取遥感图像的光谱特征、植被指数、纹理特征等,通过实地考察、 结合地形图目视判读,最终选择SVM训练样本得到分类器模型,应用模型对整个研究 区进行分类,输出分类结果图并进行精度分析。 形资料,分别在斑块、类型、景观3个级别上计算面积和密度指数、形状指数、相邻度 指数、多样性指数、蔓延度指数等景观指数,来分析公园的景观空间格局特征。 (6)结合研究结果,提出兖州市城市公园绿地建设和规划的建议。 图1.2研多£技术路线Technicalrouteofthis Fig paper 1.3.4创新之处 1、本文在基于单一的信息处理提取方法的基础上,创造性的综合光谱和纹理特征 采用支持向量机的方法对植被种类,针对绿地植被的光谱与纹理特性,通过构造新波段 组合数据,将光谱信息与纹理信息有效结合起来,采用SVM分类法,选取合适的核函 数及其参数,进行绿地植被种类信息提取,取得较好效果,达到了更为精确提取目标的 目的。 埚丁.-■分讲牢j番感墅像的城IH公,亡绿地fJ’i息提取及暴蚬恪埘分忻——以充州IIif少陵公』,c为例 2、目前景观生态学的研究成果多是在大中尺度上,本文创新性的在小尺度上,以 公园作为景观格局分析对象,重点研究公园的绿地景观格局。 山东农业人学顺I:学位论文 2研究区概况、研究资料收集与软硬件准备 2.1研究区概况 2.1.1自然条件概况 2.1.1.1地理位置与行政概况 兖州市位于山东省西南部。跨东经116047’10-116049’30”,北纬 35。12,,44”~35033,,10”。北瞻泰山,南望微山湖,西临水泊梁山,是济宁市组群结构大城 市的经济中心。总面积651平方公里,耕地60万亩,人口60万,兖州交通便利,京沪 铁路纵贯南北,新石铁路横跨东西,是鲁西南最大的物资集散地和客运中转站。公路四 通八达,327国道、日荷高速等数十条公路干线穿境而过,市内公路总长630余公里, 公路密度是全国平均水平的3倍,区位优势明显(图2.1)。 图2.1硎。歹℃区不总图 ofthe area Fig.2.1Graph study 2.1.1.2气候特征 兖州地处暖温带半湿润季风气候区,季风环流是支配气候的主要因素,夏季气温较 高,潮湿多雨,冬季干燥寒冷,季风明显。年平均气温13.7度,最热月7月份,平均 气温27.5度;最冷月1月份,平均气温.0.7度;年平均无霜期208天,年平均降水量 684mm,一年中以7月份降水量为最多,常年月平均降水量为279毫米;1月份月降 水量最少,月均为5毫米。 ’ 2.1.1.3自然资源 水资源:兖州有丰富的水资源,地下水储量约20亿立方米,深层日开采量可 达60万立方米,是中国山东三人丰水区中唯一尚未大量利用地区,水质较好,属于奥陶 系岩溶裂隙水,含有丰富的矿物质和微量元素,是天然的纯净水。兖州西南的南四湖为 我国北方最大的淡水湖,面积1266平方公里,流域面积3170平方公里,有53条河流汇 9 桀于t:‘1分≯肛字j星感影像的城11r公l一绿地“包提取发jj;规恪局分折——以充州Ii,少陵公H为例 入,入湖水量29.6亿立方米,每年可利用的地表水量为14.5亿立方米。 矿产资源:兖州煤田是全国八大煤炭基地之一,探明储量200多亿吨,有特大型现 代化矿井6对,年开采量3500多万吨。煤质为低磷、低硫、低灰份、高发热值的优质 气煤和炼焦配煤,也可作为动力煤。 电力资源:兖州电力资源充足,附近有运河、里彦、邹城等8处大型电厂,装机容 量800多万千瓦,具备双电源供电的条件,可保证大型企业工业用电。 2.1.2社会经济发展概况 近年来,兖州认真贯彻落实科学发展观,紧紧围绕“森林城市、生态乡村、和谐社 区、文明市民”的发展定位和建设“工业强市、文化名城、商贸重镇”的战略目标,举 全市之力打好转方式调结构攻坚战,经济社会保持了又好又快发展的良好态势。2011 75.2亿元、增长24.9%。 经过三十年的发展,兖州具有了一定的工业经济基础,形成了以轻工造纸、橡胶化 工、食品加工-机械制造等七大产业集群。兖州今后经济发展的趋向和定位是一个现代 化的工业基地。着力培植龙头企业。依托资源和产业优势,重点培育龙头企业,促其 壮大规模,提升档次,带动了方便面产业、畜禽加工业、农机制造业快速发展。目前, 全市规模以上农产品加工龙头企业达到32家,其中销售收入过亿元的10家,过10亿 元的2家。 十二五期间,兖州将抢抓各级加快经济开发区和新型乡镇建设的大好机遇,自觉融 入兖州市“一体两翼”发展格局,按照“工作到项目,全员抓落实’’的总体要求,集中 精力抓项目,全力以赴抓招商,坚定不移优环境,全面拉开“大发展、大建设’’框架, 逐步建成欧洲工业园、科技创业中心和物流园区,进一步加快新型乡镇建设,力争每年 新增销售收入20亿元、固定资产投资20亿元,财政收入增长30%以上,努力打造活力 迸发、魅力彰显、实力雄厚的兖州现代化工业新区和现代化新型乡镇,为兖州市和区域 经济又好又快发展做出新贡献。 2.1.3城市绿化概况 近年来,兖州市围绕“森林城市建设目标,全面加快城乡绿化建设,新建改造 广场绿地公园20多处,初步形成了以城区周边绿化带和经济林带为背景,以绿地广场、 20 山东农业人学顺Ij学位论文 街头游园为主体,以道路、河网绿带为骨架,庭院绿化为点缀,人在绿中,绿在城中, 环境优美,布局合理,特色鲜明的绿化格局,实现了城市绿化与城市建设同步协调发展。 目前全市森林覆盖率达到30.6%,城市绿化面积达988万平方米,城市绿化覆盖率为 35.5%,被评为全国绿色小康市。2011新增城市绿化面积72万平方米,使城市绿化覆 盖率提高3.5个百分点,达到39%,人均公共绿地面积达到18平方米。 为进一步提升城市生态环境质量,近年,兖州围绕打造“森林城市”,以实施城市 主次干道补绿建绿、重要节点、沿街单位和住宅小区见缝插绿为重点,启动了大规模的 城市规划区植树造林活动,旨在打造环城林网、穿城林带和城市小森林,让森林与城市 相融共生。并将实施泗河生态治理、杨家河湿地拦蓄、大安河上游引泗干渠拓宽改造等 城市河道治理工程,沿河布绿、依河造林,打造绿水相映、环境秀美的水系生态景观带。 同时,加大国省道及县乡主要道路、镇驻地、工业聚集区、新型农村社区和村庄绿化力 度,年内计划更新农田林网160公里,完善绿色通道50公里,成片造林5000亩。 为使城市绿化总量和档次都有一个显著提升,兖州市从规划、设计、树种和施工等 方面均做到严格要求。在绿化设计上,坚持因地制宜,不仅注重树木花草的合理搭配, 还注重植物造景与地形起伏、建筑道路的协调和谐,尽可能做到布局合理、功能齐全、 造型丰富、四季常青,做到“一路一景、“一园一景”。在苗木选择上,坚持以乡土 树种为主,严格按照类别和技术要求进行栽植。在绿化方式上,坚持把植树建绿、补植 增绿、拆墙透绿、见缝插绿等多种形式结合起来,重点加强公园绿地建设,努力形成全 方位绿化格局。 2.1.4兖州市少陵公园的基本概况 少陵公园占地面积13.3公顷,公园内主要绿地植被有乔木、灌木、草地,绿地率 71.23%,位于兖州市中御桥北路,是为纪念诗圣杜甫命名建设,园名系著名书法家舒同 先生题写,是兖州市最大的公共休闲娱乐场所。公园始建于1986年,由于年久失修, 园内设施不同程度损坏,严重影响了正常游园功能。近年,兖州市牢固树立以人为本的 科学发展观和执政为民的政绩观,从解决群众最关心、最直接的热点难点问题入手,将 少陵公园改造列为市政府改造重点工程,按照“整体改造、全面提升、完全开放”的要求, 投资700万元对公园进行全面整体改造,搬迁园内所有游乐设施,拆迁部分搭建物、构 筑物,对公园布局进行优化完善,增加园林绿化设施,丰富完善苗木配置,打造园林小 品等绿化景点。同时,实施拆墙透绿,维修加固少陵台、一方园及东大门,完善园路、 景桥及景观照明设施,新建了健身广场和园路体系,充分满足了广大群众日常游园、休 2I 缺于一_分习}牢遥感影f象的城IIr公I元I绿地价息提取及景观格^0分忻——以兖州Ilj少陵2:N为f!,IJ 闲、健身需求。形成了翠湖、少陵台、杜甫纪念馆、一方园、游乐园、动物园等主要景 区,使少陵公园成为现代气息与历史文化交融、绿化景观与湖道水系相织、亲民化、人 文化、现代化的城市和谐新乐园。2004年1月22日,向全社会免费开放。 2.2研究资料收集 2.2.1图形数据资料收集 图形数据包括基础图像数据、专题空间数据及其相应的属性数据,主要有: (1)野外调查资料 根据兖州市地形图和行政区划图,对兖州市区内少陵公园的区位、公园内植被的种 类进行野外踏勘和调查,了解兖州市城区内少陵公园的基本情况以及变化情况,并进一 步了解兖州市城区的公园绿化情况。 (2)社会经济统计资料 2005年的《兖州市统计年鉴》,兖卅I市技术报告,少陵公园区位、绿地面积以及绿 地覆盖指标数据。 (3)基础及专题图件资料 充州市1:5万比例尺地形图、兖州市行政区划图、兖州市土地利用现状图、少陵 公园规划图等。 2.2.2遥感影像数据 率lO米,全色波段为2.5米。它包含有5个波段,各个波段有着不同的特性: 型和评估作物长势,对水

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