基于遥感数据的城市绿地信息提取研究进展
基于遥感的城市绿地规划研究
基于遥感的城市绿地规划研究随着城市化进程的加速，城市绿地在改善城市生态环境、提高居民生活质量方面的作用日益凸显。
遥感技术作为一种高效、准确获取空间信息的手段，为城市绿地规划提供了重要的数据支持和技术保障。
一、遥感技术在城市绿地规划中的应用优势遥感技术能够快速、大面积地获取城市地表信息，具有宏观性和时效性。
它可以克服传统地面调查方法的局限性，大大提高工作效率。
通过不同波段的遥感影像，我们能够区分绿地类型、植被覆盖度等重要信息。
而且，遥感技术可以实现多时相的监测，有助于观察城市绿地的动态变化。
例如，对比不同年份的遥感影像，能清晰地看到城市绿地的扩张或萎缩情况，为规划决策提供依据。
此外，遥感数据的精度不断提高，能够提供详细的空间信息，为城市绿地的精细化规划提供可能。
二、基于遥感的城市绿地信息提取方法在利用遥感技术进行城市绿地规划时，关键的一步是从遥感影像中准确提取绿地信息。
常见的方法有监督分类和非监督分类。
监督分类需要事先选择具有代表性的训练样本，然后根据样本的特征对影像进行分类。
这种方法的准确性在很大程度上取决于训练样本的选择和特征的提取。
非监督分类则是在没有先验知识的情况下，根据影像中像元的光谱特征自动进行分类。
但这种方法的结果可能需要进一步的人工修正和确认。
除了这两种基本方法外，还有面向对象的分类方法。
它将影像分割成不同的对象，综合考虑对象的光谱、形状、纹理等特征进行分类，更符合城市绿地的实际分布情况。
三、基于遥感的城市绿地规划流程首先，要获取高质量的遥感影像数据。
这包括选择合适的传感器、分辨率和成像时间等。
然后，对影像进行预处理，如几何校正、辐射校正等，以提高影像的质量和准确性。
接下来，运用上述提到的信息提取方法，提取城市绿地的相关信息，如绿地面积、分布等。
在获取绿地信息后，结合城市的规划目标和需求，进行绿地现状的分析和评价。
比如，评估绿地的服务半径是否覆盖了居民点，绿地的分布是否均匀等。
最后，根据分析结果，制定合理的绿地规划方案。
遥感技术在城市绿地监测与评价中的应用研究
遥感技术在城市绿地监测与评价中的应用研究近年来，随着城市化进程的不断加速，城市绿地的规模和质量成为人们关注的焦点。
城市绿地不仅美化环境，提供休闲空间，还具有调节城市气候、改善空气质量、保护生态系统的重要功能。
由于城市绿地的广泛分布和复杂性，一直以来绿地监测与评价是一个具有挑战性的研究领域。
然而，随着遥感技术的不断发展，特别是高分辨率卫星影像的广泛应用，使得绿地监测与评价变得更加准确、高效。
一、遥感技术在城市绿地监测中的应用遥感技术是利用卫星、飞机等远距离感知和获取地物信息的技术手段。
在城市绿地监测中，遥感技术主要通过获取和分析遥感影像来提取绿地信息。
通过遥感技术，可以快速、大范围地获取城市绿地的信息，为城市规划和绿地管理提供数据支持。
首先，遥感技术可以提取出绿地的空间分布和形状信息。
利用遥感影像进行图像分类和物体提取等方法，可以准确地识别出城市绿地的位置和边界。
同时，由于遥感影像具有高分辨率的特点，可以识别出绿地中的细微特征，如绿化植被的类型、覆盖度等。
这些信息为城市绿地的定量评价以及绿地规划和管理提供了可靠的基础。
其次，遥感技术可以实现城市绿地的动态监测。
通过利用多期遥感影像，可以观测到城市绿地的变化情况。
例如，可以监测出城市绿地的扩张或退化趋势，及时预警城市绿地的变化风险。
同时，利用遥感技术可以监测绿地的生长状态，包括植被的生长时间、叶面积指数等。
这些信息对于城市绿化管理者来说，有助于及时掌握城市绿地的变化情况，为绿地保护和管理提供决策支持。
最后，遥感技术在城市绿地监测中还可以提取出绿地的质量指标。
通过遥感技术获取的绿地信息，可以计算出绿地的面积、覆盖率、生态适宜度等指标，通过这些指标可以对绿地的质量进行评估。
同时，利用遥感技术还可以监测绿地的环境质量，包括空气质量、水质状况等。
这些指标对于评估城市绿地的生态效益和环境质量具有重要意义，为城市绿地的规划和管理提供科学依据。
二、遥感技术在城市绿地评价中的应用城市绿地评价是衡量城市绿地质量和生态效益的过程。
基于遥感的城市绿化分析研究
基于遥感的城市绿化分析研究随着城市化进程的加速，城市绿化的重要性日益凸显。
城市绿化不仅能够美化环境、改善空气质量，还能调节小气候、降低噪音、提供休闲娱乐空间，对居民的身心健康和城市的可持续发展具有重要意义。
遥感技术作为一种高效、准确、大范围获取地表信息的手段，为城市绿化的分析研究提供了有力的支持。
遥感技术是指非接触的、远距离的探测技术。
通过传感器接收来自目标物体的电磁波信息，经过处理和分析，获取目标物体的特征和性质。
在城市绿化分析研究中，常用的遥感数据包括卫星影像（如Landsat、SPOT 等）、航空影像以及高分辨率的商业卫星影像（如WorldView 等）。
利用遥感技术进行城市绿化分析，首先要进行数据的获取和预处理。
获取的遥感数据可能存在几何变形、辐射误差等问题，需要进行几何校正、辐射校正等预处理操作，以提高数据的质量和可用性。
在数据预处理完成后，就可以进行城市绿化信息的提取。
常见的方法有基于像元的分类方法和面向对象的分类方法。
基于像元的分类方法是将影像中的每个像元作为独立的处理单元，根据像元的光谱特征将其划分到不同的类别中。
常用的分类算法有监督分类（如最大似然分类、最小距离分类等）和非监督分类（如ISODATA 分类、KMeans 分类等）。
然而，这种方法在城市复杂的地物环境中容易受到“同物异谱”和“异物同谱”现象的影响，导致分类精度不高。
面向对象的分类方法则是将影像分割成具有相似特征的对象，然后以对象为单元进行分类。
这种方法充分考虑了地物的空间特征和光谱特征，能够更好地处理城市中复杂的地物类型，提高绿化信息提取的精度。
在提取出城市绿化信息后，就可以对城市绿化的现状进行分析。
包括绿化覆盖率、绿地分布格局、绿地类型等方面。
绿化覆盖率是衡量城市绿化水平的重要指标之一，通过计算绿化区域在城市总面积中所占的比例，可以直观地了解城市的绿化程度。
绿地分布格局的分析则有助于了解绿化在城市中的分布是否均匀，是否能够满足居民的需求。
基于遥感的城市绿化研究
基于遥感的城市绿化研究在现代城市的发展进程中，城市绿化扮演着至关重要的角色。
它不仅能够美化城市环境，提升居民的生活质量，还具有调节气候、净化空气、减少噪音等诸多生态功能。
而遥感技术的出现，为城市绿化的研究和管理提供了强大的工具和新的视角。
遥感，简单来说，就是在不直接接触目标物的情况下，通过传感器获取目标物的信息。
在城市绿化研究中，常用的遥感数据包括卫星影像、航空摄影等。
这些数据能够提供大面积、高分辨率的地表信息，让我们能够全面、快速地了解城市绿化的分布、类型和生长状况。
通过遥感技术，我们可以准确地获取城市绿化的覆盖面积。
传统的地面调查方法往往费时费力，而且难以覆盖整个城市区域。
而遥感影像能够一次性覆盖大片区域，通过图像处理和分析算法，可以快速计算出绿化覆盖的比例。
这对于评估城市的生态质量、制定绿化规划以及监测绿化发展趋势都具有重要意义。
不仅如此，遥感还能帮助我们区分不同类型的绿化植被。
不同的植被在遥感影像上会呈现出不同的光谱特征。
利用这些特征，结合专业的分类算法，我们可以将城市中的树木、草地、花坛等绿化类型清晰地划分出来。
这有助于我们深入了解城市绿化的结构和组成，为优化绿化布局提供依据。
此外，遥感技术还能用于监测城市绿化的生长状况。
通过对不同时期遥感影像的对比分析，可以观察到植被的生长变化，比如植被的茂盛程度、是否存在病虫害等。
这使得相关部门能够及时采取措施，进行养护和管理，确保城市绿化的健康和稳定。
在实际应用中，遥感技术也面临一些挑战。
例如，遥感影像的分辨率可能会影响到分析的精度。
对于一些细小的绿化区域或者植被特征，低分辨率的影像可能无法准确识别。
此外，城市中的建筑物、道路等复杂地物会对绿化信息的提取造成干扰，需要采用有效的图像处理方法来消除这些干扰。
为了更好地利用遥感技术进行城市绿化研究，我们需要不断提高数据的质量和分辨率，同时研发更加精确和高效的分析算法。
此外，多源数据的融合也是一个重要的发展方向。
基于遥感的城市绿化监测研究
基于遥感的城市绿化监测研究在当今城市化进程高速发展的时代，城市绿化对于改善居民生活质量、调节生态平衡以及促进城市可持续发展起着至关重要的作用。
而遥感技术的出现，为我们全面、准确且高效地监测城市绿化状况提供了强大的工具。
遥感，简单来说，就是在不直接接触目标物体的情况下，通过传感器获取其信息的技术。
它就像是一双高悬在天空的“千里眼”，能够从宏观的角度捕捉城市绿化的分布、面积、类型等关键信息。
遥感技术在城市绿化监测中的应用具有诸多显著优势。
首先，它能够实现大面积的同步观测，在短时间内获取整个城市甚至更大范围的绿化数据。
相比传统的地面调查方法，大大提高了工作效率，节省了人力、物力和时间成本。
其次，遥感数据具有较高的客观性和准确性。
由于其不受人为因素和局部条件的限制，能够提供相对真实、全面的绿化信息。
再者，通过不同时期遥感数据的对比分析，可以动态监测城市绿化的变化情况，及时发现问题并为决策提供依据。
在实际应用中，常用的遥感数据源包括卫星影像和航空影像。
卫星影像具有覆盖范围广、重访周期短的特点，能够满足对大范围城市绿化的长期监测需求。
比如，Landsat 系列卫星影像在城市绿化监测中就被广泛应用，其提供的多光谱数据可以区分不同类型的植被。
而航空影像则具有更高的空间分辨率，对于小范围、高精度的城市绿化监测具有独特优势。
要从遥感影像中提取城市绿化信息，需要运用一系列的图像处理和分析技术。
首先是影像的预处理，包括几何校正、辐射校正等，以消除影像中的误差和变形，保证数据的准确性。
然后是分类方法的选择，常见的有监督分类和非监督分类。
监督分类需要事先确定训练样本，根据样本的特征对影像进行分类；非监督分类则是基于影像自身的光谱特征进行自动分类。
此外，还有面向对象的分类方法，它将影像分割成不同的对象，综合考虑对象的光谱、形状、纹理等特征进行分类，能够更好地处理复杂的城市绿化景观。
城市绿化的监测指标多种多样。
绿化覆盖率是最基本的指标之一，它反映了城市中植被覆盖的程度。
基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法研究进展
米 级 亚 米 级 分 辨 率带 来 了 清晰 的 图像 ， 目标 物 的形 状
依稀可见 。 影 像 中 的地 物 尺 寸 、 形状 、 结 构 和 邻域 关 系 得 到 更好 的 反映 ， 人们 感 兴趣 的大 多数地 物特 征 可 以直接 探 测 。 高空 间分 辨 率 同 时使 得 地 物 类 型更 加 多 样 ， 纹理 类型 和 纹 理 区域 明显 增 多 ， 纹 理特 征 更具 变 异性 ， 同一 地物 内 部组 成
１ ０ ０ ７ — ５ ７ ３ ９ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ １ ５ １ — ０ １
关键 词 高 分辨 率遥 感 ； 影像； 城 市绿地 ； 信 息提取 中图分 类号 Ｔ Ｐ ７ ５ １ 文 献标 识码 Ａ 文 章编 号
近 十 几 年 来高 分 辨 率 遥 感 卫 星的 成 功 发 射 ， 标 志 着地
数据和 Ｓ Ｐ Ｏ Ｔ数 据 对 上海 市环 线 内城 市 绿地 景 观 进 行 了分
类研 究 。 郭成 轩 等 也对 广州 市 的绿 地 状 况进 行 了研 究 ， 从
丰 富 的地 表 景观 信 息 。 高 分 辨 率遥 感 影 像 已成 为 城 市 绿 地 信 息 快 速 提 取 的主 要 数 据 源 。 如 何 充 分 应 用 高空 间 分 辨 率
化城 市 的 申报 过程 中 ， 建 成 区绿 地现 状 的调 查 采用 了 真 彩
色 航空 遥 感 影 像技 术 ， 提 出 了航 空 影像 绿 地 专题 提 取 的 一
球 空 间数 据 获 取 与 处理 技 术 新 纪 元 的 来临 ， 它 扩 大 了遥 感
的应 用范 围 ， 提 高 了地 理数 据 的更 新速 度 ， 尤其 是 １ ｍ 空 间
无人机遥感数据处理中的城市绿地提取技术
无人机遥感数据处理中的城市绿地提取技术城市绿地是城市生态系统中的重要组成部分，对改善城市环境质量、提升居民生活品质具有重要意义。
随着无人机技术的快速发展，利用无人机遥感数据进行城市绿地提取成为了一种有效的手段。
本文将介绍无人机遥感数据处理中的城市绿地提取技术。
### 1. 数据采集在进行城市绿地提取之前，首先需要采集城市区域的无人机遥感数据。
无人机可以搭载各种传感器，如光学相机、红外相机等，用于获取不同波段的图像数据。
在采集过程中，需要注意飞行高度、相机参数等因素，以保证数据的质量和覆盖范围。
### 2. 数据预处理采集到的无人机遥感数据需要进行预处理，以提高后续绿地提取的精度和效率。
预处理包括图像去噪、几何校正、影像配准等步骤，确保数据的准确性和一致性。
### 3. 特征提取在数据预处理完成后，需要进行城市绿地的特征提取。
常用的特征包括色彩、纹理、形状等。
利用图像处理和计算机视觉技术，可以从遥感图像中提取出与绿地相关的特征信息。
### 4. 分类与识别特征提取完成后，需要将图像中的绿地和非绿地区域进行分类和识别。
这通常采用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，对提取的特征进行训练和分类，从而实现对绿地的准确识别。
### 5. 精度评价最后，对提取结果进行精度评价是十分必要的。
可以采用实地调查、高分辨率影像验证等方法，对提取结果进行验证和修正，以确保提取结果的准确性和可靠性。
通过以上步骤，利用无人机遥感数据进行城市绿地提取技术可以实现对城市绿地的快速获取和更新，为城市规划、环境监测等提供了重要数据支撑，对于实现城市可持续发展具有重要意义。
遥感技术在城市绿地规划中的应用研究
遥感技术在城市绿地规划中的应用研究随着城市化进程的加速，城市绿地对于改善城市生态环境、提高居民生活质量的重要性日益凸显。
城市绿地规划作为城市规划的重要组成部分，需要准确、及时、全面的信息支持。
遥感技术作为一种能够快速获取大面积地表信息的手段，为城市绿地规划提供了有力的技术支撑。
一、遥感技术概述遥感技术是指从远距离、高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等探测仪器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态的现代化技术。
其具有大面积同步观测、时效性强、数据综合性和可比性等优势，能够快速、准确地获取地表信息。
二、城市绿地规划中遥感数据的获取在城市绿地规划中，常用的遥感数据包括卫星影像和航空影像。
卫星影像具有覆盖范围广、重访周期短的特点，能够提供宏观的城市绿地分布信息。
例如，Landsat 系列卫星、Sentinel 系列卫星等，其空间分辨率从几十米到几百米不等，可以用于监测城市绿地的总体变化趋势。
航空影像则具有更高的空间分辨率，通常可以达到厘米级，能够清晰地分辨出城市绿地中的树木、草地等细节信息，适用于小范围、高精度的城市绿地调查。
此外，还可以利用无人机遥感获取高分辨率的影像数据。
无人机可以在低空灵活飞行，不受云层等因素的影响，能够快速获取特定区域的高精度影像，为城市绿地规划提供更加详细、准确的信息。
三、遥感技术在城市绿地信息提取中的应用（一）绿地类型识别通过对遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间特征进行分析，可以识别出不同类型的城市绿地，如公园绿地、防护绿地、附属绿地等。
例如，公园绿地通常具有较大的面积、规则的形状和丰富的植被覆盖；防护绿地多呈带状分布，植被较为单一；附属绿地则与各类建设用地紧密结合。
（二）绿地面积测算利用遥感影像的几何校正和图像解译，可以精确测算城市绿地的面积。
通过与地理信息系统（GIS）相结合，能够实现对城市绿地面积的快速统计和分析，为城市绿地规划指标的制定提供依据。
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基于遥感数据的城市绿地信息提取研究进展1吕杰，刘湘南中国地质大学（北京）信息工程学院，北京 (100083)E-mail：jasonlu168@摘要：本文对目前城市绿地信息提取研究现状进行了总结，对其中的利用航空遥感数据提取植被信息、卫星遥感提取植被信息、高分辨率遥感植被信息以及高光谱遥感植被信息研究进展进行了介绍，并从中分析提出遥感数据提取城市绿地信息存在的问题，对于存在的混合像元的问题，本文指出混合像元分解是解决存在问题的关键。
关键词：遥感，城市绿地，信息提取，混合像元中图分类号：TP 71．引言随着城市规模的不断扩大，自然环境正受到越来越严重的破坏，特别是大量的植被被高楼大厦取代，导致原有的生态系统严重失衡。
而植被是环境的天然调节器，因此，无论在新城区还是老城区，绿化都显得尤其重要。
对于土地资源极为珍贵的特大城市来说，良好的绿地规划方案可以有效地提高绿化生态环境效益。
另一方面，随着社会和经济的发展，城市化步伐在不断加快，城市规模日渐扩大，因此，城市正面临着一系列的生态和环境问题，例如城市热岛效应，沙尘暴等。
为了解决这些问题，人们逐渐发现城市绿地对城市生态环境的改善有着不可替代的功效，为此，许多国家将城市绿化制定为城市可持续发展战略的一个重要内容，并将城市绿地作为衡量城市综合质量的重要指标之一。
利用遥感技术获取绿地信息成为快速、客观、准确的城市生态监测、评价、规划和管理的重要手段。
目前可以利用的高分辨率遥感数据资料越来越多，高于lm 分辨率航天遥感影像和航空遥感影像己开始应用到资源调查和测图中。
2．城市绿地信息提取研究现状及存在问题城市绿地是在人类较强干扰下生成的绿地景观，其生态效益不仅与绿地斑块的面积、空间分布有关，而且与构成绿地的植被类型密切相关（王伯荪，1987 ）。
90 年代后期，景观生态学理论和方法逐渐应用到对城市绿化的研究中，这些研究为城市植被研究提供了新的研究思路和方法（高峻等，2002 ：李贞等，2000 ）。
城市植被遥感信息提取为城市植被景观生态分析提供基础数据，是遥感信息提取的重要研究方向，也是城市植被学研究的重要内容（王伯荪等，1998 ）。
2.1 航空遥感影像用于植被信息提取随着遥感技术的发展，航空影像图的信息提取比例尺已经达到了1:1000 ，由遥感图提取城市绿地率和绿化覆盖率，是一条比较成熟和现实的途径。
2001 年5 月上海市已完成三次航空遥感城市绿地精细调查。
2000 年山东省建设处委托中国国土资源航空物探遥感中心对山东省济南市、淄博、文登、荣成等地市进行了航空遥感城市绿化调查。
大比例尺彩红外航空遥感图像具有信息量大、植物标志清楚等优点，它不仅被广泛用于植被调查，而且对植1本课题得到国家863项目(2007AA12Z174)资助。
物生态也有较好。
在航空遥感影像中农田、草地、乔木、灌木分别表现出不同的纹理特征，一般情况下，农田和草地多为低矮的植株，植株间阴影较少，而且类型基本相同，因此在图像上均表现为纹理光滑、色彩均匀的输入图斑，但相比之下，农田的纹理值要大于草地：乔木和灌木由于植株间存在阴影，因此在图像上均表现出较粗糙的纹理图斑，但相比之下，乔木的纹理值要大于灌木（高峻等，2002 ）。
高峻运用1998 年l：10000 彩红外航空遥感图像和1：10000 上海市地形图在ARCINFO 地理信息系统软件的支持下，对上海市西南地区面积达108.31hm2的样区进行城市植被研究。
以人工密林、人工疏林、人工灌丛和草本植被等4 个植被型进行城市植被信息提取，同时又根据其下的4个植被亚型进行城市植被信息提取（高峻等，2002 ）。
黄慧萍，吴炳方等以高分辨率航空遥感影像为数据源，利用多尺度影像分割与面向对象影像分析方法为主要技术，利用样本多边形对象的成员函数建立训练区，自动提取大庆市城市绿地覆盖信息（黄慧萍等，2004 ）。
周廷刚利用航空遥感提取城市绿化覆盖率，在公园及单位附属利用NDVI 和NCIVI植被指数绿地提取精度可达到90％以上，其中NCIVI的精度更高（周廷刚等，2003 ）。
2.2 卫星遥感影像用于城市植被提取航空遥感与卫星遥感相比，航空影像适用于各种比例尺，可以同时完成地形测量。
但该方法外业工作量大、内业处理复杂、作业周期长、投入成本高。
得到的数据缺乏宏观性、整体性、成果数据缺乏现势性，多数情况下，资料多为彩色照片或红外照片，深入研究受到限制。
与航空遥感相比，卫星遥感有如下优点：遥感信息源获取渠道通畅、外业工作量小、内业处理相对简单、成本低、周期短。
数据宏观性和整体性强，光谱信息丰富，所以地物分辨力明显高于航空图片。
能够快速周期成像，有利于动态监测和研究。
石冬雪利用比Landsat/TM 和SPOT/HRV 的高空间分辨率信息进行数据融合进行城市植被研究（石雪冬等，2001 ）。
孟昭山采用ETM遥感图像的2 、3 、4 波段，分别赋红、绿、蓝色进行合成处理生成假彩色图像，利用目视解译得到大庆市乔木、灌木、人工草地、疏林地、其他绿地等面积（孟昭山等，2003 ）。
2.3 基于高分辨率遥感影像的绿地信息快速提取技术研究目前大比例尺遥感信息提取主要以航空遥感数据为主，航空遥感数据与卫星遥感数据相比费用高、现势性差，不适于动态大范围内进行植被信息提取。
用NOAA/AVHRR 数据、SPOT4 和Landsat/TM 数据土地利用授盖和植被信息提取已有不少研究成果，但其分辨率低，适于小比例尺大范围内进行植被信息提取。
高分辨率的遥感数据（包括法国的SPOT5 ，美国的Quikbird 和IKONOS卫星），由于其分辨率高、信息丰富、获取影像周期短、现势性强的特点。
使其在测量信息提取、土地资源动态监测、林业资源监测等方面等到广泛的应用（管建华等，2004 ；郭志华等，2003 ）。
利用高分辨率影像在土地利用和森林立地分类中的应用和研究表明，高分辨率影像能够较客观地区别植被与其他地物，并能一定程度地区分植被结构（张华国等，2003；乔伟峰等，2003；曹建君等，2004；孙丹峰等，2002；刘慧平等，1999；楼立明等，2004；孙丹峰等，2003 ）。
SPOT5 的2.5m 全色影像与10m彩色影像融合后影像纹理清晰，用于土地利用现状图，更新及时，地块的边界、道路形状、居民地轮廓、草场边缘等边缘特征明显，而且光谱特征显著，地物分类能力强，不同的植被种类，即耕地、草地与林地纹理、色彩区分明显，而且耕地中的早地与水浇地、菜地的形状与色调也呈明显对比．与传统的Landsat 卫星数据比较，高分辨率遥感数据有助于在小尺度上进行景观结构的研究工作，为景观结构的空间特征研究提供了适宜比例尺的数据源（1:1 万）（高群等，2004 )。
利用IKONOS 对土地覆盖状况分类，草地和灌木林地等植被覆盖类型的分类精度都很高，与非植被类型的错分很少，它们的误差主要是草地和灌木林之间的错分（张华国等，2003 ）。
目前利用高分辨率影像在城市绿地提取中的研究也开始受到研究者的重视。
它在绿地调查中表现在宏观和微观两方面：宏观上监测整个城区绿地的分布结构，评价布局的合理性和可持续发展性，微观上分析和研究城市绿地的数量和质量，以及植被的种类。
许浩利用IKONOS 影像，用监督分类方法，获取绿地分布图，利用地面的地形图，在地理信息系统中获取地面开敞空间分布图，将绿地分布图与开敞空间分布图在相同的坐标系下叠加。
计算出各规模绿地缀块的面积、所占比例和分布在各种开敞空间上的绿地缀块面积与比例（许浩等，2003 ）。
2.4 基于高光谱遥感影像信息提取技术研究高光谱遥感是进行地表植被观测的强有力工具,研究并验证有效的算法和数据支撑技术,对于合理利用高光谱数据进行地表植被监测与分析至关重要。
高光谱遥感数据具有图像－光谱合一的特点，与传统的多光谱遥感数据相比，能够更好的分类与识别各类地物。
肖海燕利用Hymap高光谱数据，在对特征分析和地面调查的基础上,基于决策树方法和高光谱分析方法的组合对深圳市福田国家级自然保护区为进行红树林群落信息提取的实证研究，其结果证实了Hymap数据对于红树林群落类型信息提取的数据支撑能力,以及相关方法用于红树林分类研究方面的有效性（肖海燕等，2007）。
刘亮以北京顺义区为研究区,研究、探讨利用高光谱遥感数据,通过逐级分层分类方法进行农作物信息提取与挖掘。
通过实地对分类图进行了随机抽样检查,检查结果令人满意,各种农作物的分类精度均达到95%以（刘亮等，2006）。
陈志强根据福福州市1988年的TM影像和2001年ASTER影像,在NDVI和分形几何理论方法的基础上,求取两个时期植被斑块的分形维数。
结果表明从1988~2001年,随着城市发展加快,福州市植被斑块数量增大,平均面积降低,分形维数增大,说明其空间形态趋向复杂化,稳定性降低。
（陈志强等，2006）。
刘玫岑以2001、2003、2004三年秋季的ASTER 遥感影像为数据源,结合相应地面实测数据,使用ERDAS软件,在几何精校正的基础上用最大似然监督分类法对兵团农一师16团农耕地进行棉花种植面积提取和棉花品种(长绒棉和陆地棉)分类,结果表明:棉花种植面积提取精度达98.21%,品种分类结果表明:长绒棉实际种植面积2 964 hm2,分类面积2 768.72 hm2,分类精度达93.97%;陆地棉实际种植面积2 375.5 hm2,分类面积2 556.74 hm2,分类精度达92.91%（刘玫岑等，2005）。
王芳利用星载高光谱Hyperion数据,计算出与胁迫相关的14种高光谱植被指数,在此基础上运用BP神经网络算法建立了城市植被胁迫强度分类器,对城市植被的胁迫强度进行了识别与分析.结果表明:城市中心商住区的植被受胁迫程度明显高于城乡结合部和郊区;植被的受胁迫现象在大块绿地外围呈环状分布;构建的植被胁迫强度分类器能够较为准确地反映植被受胁迫的强度信息（王芳等，2007）。
3．存在的问题总的来说，关于城市绿地信息提取的方法研究主要体现在前期遥感影像的选择，软件的选择。
然后就是对影像的预处理，使其符合绿地专题信息提取的需要，使其作为城市规划的一部分为城市建设提供可靠参考。
但是在技术的实际应用中，依然有些技术难题需要进一步的研究，比如：高光谱数据波段数量多、波幅宽度窄、光谱分辨率高，这些因素增加了对其进行大气校正的难度和工作量、高光谱波段的降维处理以及对没有对存在的混合像元进行有效的研究和处理、同物异谱和异物同谱现象使提取及评价精度下降的问题。
解决混合像元的问题需要借助于高效的混合像元分解算法和先验知识的介入，随着混合像元分解精度逐渐提高，城市绿地信息提取的精度也将会大幅度提高，从而为城市绿地规划以及绿地生态研究提供有效的技术支持。