城市绿地遥感信息自动提取研究_以广州市为例_刘小平

城市绿地遥感信息自动提取研究

———以广州市为例

刘小平,邓孺孺,彭晓鹃

(中山大学遥感与地理信息工程系,广州510275)

摘要:提出了一种新的基于像元信息分解和神经网络分类相结合的城市绿地遥感信息自动提取方法。选择广州市作为研究区,先用像元信息分解法把绿地从T M 影像中分离出来,再以分离出来的绿地作为分类掩膜,采用BP 神经网络法进行分类。并开展野外遥感调查以提高和验证分类精度。结果表明:该方法保证了分类时绿地的纯洁度,有效地排除和避免了提取绿地信息时其它多余信息的干扰和影响,提高了分类的精度。

关　键　词:城市绿地;遥感信息;像元信息分解;神经网络分类;广州市

中图分类号:T P 79 文献标识码:A 文章编号:1003-2363(2005)05-0110-04

收稿日期:2004-06-01;修回日期:2005-05-30基金项目:“985工程”GIS 与遥感的地学应用科技创新平台资助项目;广东省水利厅项目;国家自然科学基金资助项目(40471105)

作者简介:刘小平(1978-),男,湖南邵阳人,在读硕士,主要从事地理信息学研究,(E _mail )yiernanh @https://www.360docs.net/doc/879094311.html, 。

城市绿地是城市生态系统的重要组成部分,是自然和人文多种因素作用的结果,又是城市环境和居民生活水平的重要标志[1]。由于绿色植物在净化空气、减热消热、吸收电磁辐射等方面有特殊作用,因此,在城市化进程中要特别重视生态绿地建设。常规实地调查方法很难及时得到现状的绿地资料,并且效率低、成本高。而遥感技术作为一种综合性探测技术具有快速、高效、范围大、动态的特点,利用遥感方法提取城市绿地信息可以很好弥补常规方法的缺陷

[2]

,从而能够

实现大范围城市绿化调查,为城市生态规划提供科学依据和技术支持,促进城市生态环境的良性循环。

遥感技术运用于城市植被的调查和分析始于20世纪80年代后期,北京、天津、上海、广州等城市相继应用遥感技术对城市绿化进行大规模的调查和研究,取得了较好的效果[3,4]。文章在前人研究的基础上,提出应用像元信息分解和神经网络分类相结合的方法对城市绿地遥感信息进行自动提取,并将该方法用于广州试验区,取得了较好的效果。

1　研究区概况

广州市地处广东省中部,珠江三角洲北缘,南临南海,东江、西江、北江在此汇流入海。范围在东经

112°57′～114°03′、北纬22°26′～23°56′之间。全年温暖少寒,夏长冬短,雨量充沛,雨季明显,阳光充足。春夏湿润,秋冬干燥。地带性植被为南亚热带季风常绿阔叶林,但天然林已极少,山地丘陵的森林都是次生林和人工林。该研究的范围是广州市包括番禺区在内的区域。

2　数据预处理

该研究采用的数据是1998年12月22日的LA NDSA T5TM 影像,根据需要,裁取所要研究的区域(图1)。

图1　研究区遥感影像图

Fig .1　The image of research region

2.1　遥感数据的定标及行星反射率转换

遥感数据定标是大气校正的前提,LAN DSA T5各

波段的辐亮度值L λ和记录值DN 之间关系为:L λ=DN ·gain +of fset ,其中定标系数gain (校正增量系数)和offset (校正偏差量)可以从头文件中读取。再把定标后的数据转换为行星反射率。2.2　大气校正

大气校正是进行定量遥感的先决条件,其目的是

第24卷　第5期2005年　10月地域研究与开发

A REAL RESEA RCH AN D DEVELOP M EN T V ol .24　N o .5Oct .2005

将卫星遥感数据转换为地物真实信息的表观反射率。目前,关于大气校正和地物反射率反演的方法有很多种。文章采取黑体减法(DOS法),以山区阴影部分的植被作为黑体,先假设阴影区植被的反射率为0。从而可以估算出大气散射对程辐射的贡献,再利用迭代法对程辐射进行校正。

2.3　几何校正

文章选取一组地面控制点(GCP),建立起原始畸变图像空间与校正图像空间之间的坐标变换关系,来对因其它因素引起的图像几何畸变进行纠正。

3　绿地信息提取

3.1　像元信息分解模型

像元信息分解模型是在混合像元分解模型的基础上进行改进后建立起来的[5]。在混合像元分解模型中,认为遥感数据各个像元对应地面上一定面积的地物是由各种典型地物组成的,各个组分之间互不重叠。与混合像元分解模型不同的是,像元信息分解模型认为各种典型地物在空间上是可以重叠的,因而各组分所占面积之和不一定等于像元面积。像元信息分解可以反映各种纯像元,即端元组分的光谱变异,因而具有更高的精度。

像元信息分解模型的公式可以表示为,像元反射率是像元内部各组分的反射率及其含量的函数,即

R sat=F(R j,a j)。(1)式中:j=1,2ΛΛn,n为端元序号,R

sat

为遥感数据的反射率,R j为各组分端元的反射率,a j为各组分端元所占的面积比例。

当精度要求不是很高,空间可重叠组分含量(主要是土壤、植被含水量)有限时,可以近似认为各组分光谱之间是线性关系,故可建立光谱模型为

R sati=∑n

j=1

(R ij a j)+e i。(2)

式中:R

sati 为遥感数据第i波段的反射率,R

为第i波

段各组分端元的反射率,e i为残余误差值,对于模型的反演过程即是对公式(2)求解的过程。

3.2　神经网络分类

常用的BP神经网络分类模型由输入层、隐含层、和输出层组成;相邻神经元由权重系数相互连接。其算法的中心思想是调整权值,使网络误差最小,通过把学习的结果反馈到中间层次的隐含层,改变它们的权系矩阵,达到学习目的。

3.3　绿地信息提取原理

相对测量比绝对测量有着更高的精度,这是测量技术的一个基本原理。从该原理出发,设计出像元信息分解和神经网络分类相结合的分类模型。该模型先考虑通过像元信息分解法把绿地从遥感影像中分离出来,再以分离出来的绿地作为分类掩膜,采用BP神经网络分类对其进行分类。此模型在进行初级分类时采用像元信息分解法,在只有少数几类地物分类时,像元信息分解精度非常高,从而保证了次级分类时绿地的纯洁度,有效地排除和避免了提取绿地信息时其它多余信息的干扰和影响,提高了分类的精度。

4　绿地遥感信息自动提取模型的应用

4.1　像元信息分解法分离绿地

城市地物的基本类型可以分为水体、绿地、土壤、水泥地4种典型地物。因此,应用像元信息分解时地物端元组份为4种,故只需选择4个波段建立方程组,联立求解即可得出4种端元组份的丰度。TM7个波段的光谱效应中,对地物反映敏感的是T M2,TM3, TM4,TM5四个波段,各典型地物在2,3,4,5波段的标准反射率见表1。

表1　典型地物反射率%

Tab.1　The reflection of typical land

TM波段植被土壤水泥地水体

22.6212.3542.004.46

31.6116.1945.002.11

435.2921.4147.000.28

57.5829.3555.000.00

根据公式(2)建立方程组进行求解,所建方程组如下R2=2.62×a v+12.35×a s+42×a c+4.46×a w;

R3=1.61×a v+16.19×a s+45×a c+2.11×a w;

R4=35.29×a v+21.41×a s+47×a c+0.28×a w;

R5=7.58×a v+29.53×a s+55×a c。

(3)

式中:a

,a s,a c,a w分别为绿地、土壤、水泥地、水体在像元中所占的面积比例。其实,我们用像元信息分解后所得的a v只是绿地在混合像元中的丰度,并没有真正地把绿地分离出来,因此,需要设立绿地的分离规则。这时候,就碰到这样一个问题:一个混合像元中绿地占多大比例时,才能把这个像元归为绿地呢?其实可以换一个角度来思考这个问题。绿地的分布在影像上或实际中具有连续性的特点,这样,问题就转化为:一个混合像元中绿地覆盖率为多大时,才能把这个像元归为绿地?这要根据实际的分类要求来确定。该研究把绿地分为7类:有林地、疏林地、果园、农田、草地、公园、荒草地。其中,疏林地和荒草地的绿地覆盖率较低,经过多

111

第5期刘小平等:城市绿地遥感信息自动提取研究

次试验比较,发现以15%作为绿地的临界下限值分离

效果是最好的,由此得到绿地的分离规则。

如果,a v >15%则结果图为绿地掩膜。其分离结果见图2,灰黑色部分即为绿地的分离掩膜。为了检验分离精度,在影像上随机选择300个点,以目视解译和实地调查相结合的方法对所选取的点进行验证。验证结果表明:绿地的分离精度高达98.13

%。

图2　绿地分离掩膜图

Fig .2　The mask image of greenbelt separate

4.2　绿地的分类及精度评价

绿地的分类是以分离所得的绿地作为分类掩膜,采用BP 神经网络法对其分类。这样就保证了对绿地分类时只有绿地的光谱信息,避免了其它地物多余信息的干扰和影响,从而可以提高分类精度。文章以研究

区的归一化植被指数NDVI ,DEM 数据、像元信息分解得到的a v ,TM 3,TM 4,TM 5数据作为输入层,其中,NDVI 可以通过影像的第3波段和第4波段求得:ND -V I =(T M4-TM 3)/(T M4+TM 3)。NDVI 是反映植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子,在植被遥感中应用最为广泛。DEM 数据能够非常明显地区分山体和平地,作为输入层可以达到提高分类精度的目的。研究区绿地分为有林地、疏林地、果园苗圃、农田、草地、公园、荒草地7类,每一类选择30个训练样本。中间隐含层节点数目经过多次试验后确定为11,学习效率设为0.09,动量因子设为0.1。利用Geomatica V 8.2图像处理软件Xpace 模块中的神经网络分类功能对植被进行分类,设置迭代次数超过1000次时,BP 神经网络学习过程结束。最后得到绿地分类结果图,观察到分类结果中有一些较小的图斑,在不影响制图精度要求的情况下,对其进行滤波,滤掉该图斑,使整个分类结果显得整洁自然。滤除小图斑后得到图3,所得结果和人工解译更为相似(图3)。

为了对分类结果进行评价,对各种绿地类型进行采样,然后与分类结果进行比较,得出各类地物的分类精度,采样点是通过目视解译和野外调查所获取。分类精度评价结果见表2

。

图3　绿地分类图

Fig .3　The classification figure of plant

112·地域研究与开发第24卷

表2　精度评价表

Tab .2　The table of precision estimate

类别

林地疏林地果园苗圃公园草地荒草地农田

采样点数/个30　20　60　10　25　30　85　分类精度/%86.7

85.0

88.3

70.080.0

76.7

88.2

从表2中可以看出,林地、果园苗圃、农田的分类精度较高,这是因为这几类与周围地物界限较为明显,且其作为分类输入层的NDVI 指数较高。该方法的平均分类精度为81.9%。

5　结论

(1)像元信息分解法得到的只是典型地物在混合像元中的丰度,并没有真正地把地物分离出来,文章首次利用像元信息分解法设置分离规则,分离出绿地。

(2)像元信息分解和神经网络相结合的绿地自动提取模型在分类时保证了绿地的纯度,有效地排除和避免了提取绿地时其它地物多余信息的干扰和影响,提高了分类精度。

(3)应用该模型对广州市进行了分类试验,取得了较好的效果。

(4)在进行像元信息分解时,各种典型地物的反射率采用的是标准反射率,这与地物实际反射率有些差别。如能够测出各典型地物的实际反射率,则分类精度会得到进一步的提高。

参考文献:

[1]　周文佐,潘剑君,刘高焕.南京市城市绿地现状遥感分

析[J ].遥感技术与应用,2002,17(1):22-26.[2]　孙天纵,周坚华.城市遥感[M ].上海:上海科学技术

文献出版社,1995.250-259.

[3]　车生泉,宋永昌.城市绿地景观卫星遥感信息解译

[J ].城市环境与城市生态,2001,14(2):10-12.[4]　高峻,宋永昌,张庆费.遥感和G IS 支持下的城市植被

制图及其特征分析[J ].植物生态学报,2002,26(1):1-9.

[5]　邓孺孺.青藏高原地表反射率反演及冷热源分析[D ].

中国科学院博士学位论文,北京:中国科学院,2002.

An Automatic Extraction Model of Urban

Greenbelt Remote Sensing Image ———A Stu dy on Guangzhou City

LIU Xiao -ping ,DEN G Ru -ru ,PEN G Xiao -juan

(Department of Remote Sensing and GIS Project ,Zhongshan University ,Guangzhou 510275,China )A bstract :A new automatic classification model of remo te sensing image using pixel info rmation decomposi -tion combined with neural netwo rk classification is proposed in this paper .The author chooses Guangzhou City

as a study area .At first ,the g reenbelt are separated from the TM image of Guangzhou by pixel information de -composition .Then the author takes it fo r the classified covering .Afterw ard ,based on the classified covering ,the author continues to subdivide by BP neural netw ork classification .Ultimately ,it carries out field investiga -tion to improve and validate the classification precision .The results show that this method ensures the g reenbelt purity and eliminates the disturbance and influence of unw anted objects effectively so it improves the classifica -tion precision .

Key words :greenbelt ;information of remote sensing ;pixel inform ation decomposition ;neural netwo rk classificatio n ;Guangzhou City

113·第5期

刘小平等:城市绿地遥感信息自动提取研究

贵阳市花溪区城市绿地现状调查成果报告

花溪区林业绿化局二00六年十二月二十九日贵阳市花溪区城市绿地现状调查成果报告前言花溪区是贵州省的高原明珠，其发展定位是生态大区、旅游大区、文化大区，抓住西部大开发的发展机遇，为促进花溪区城市绿地一体化，全面掌握我区城市绿地面积、绿化植物结构及各类绿地在城市绿化中布局和比例关系，根贵阳市森林资源二类调查工作领导小组办公室文件[筑二调字(2004)]第2号精神，按照《城市绿地系统分类标准》[CJJ／T85—202]规范我区城市绿地的分类，统一工作，为区委区政府对今后的城市绿化建设决策提供科学依据。按调查技术方案对我区城市绿地现状进行实地调查，现将所开展的工作和调查成果报告下：一、加强领导，明确责任。

为了做好该项工作，我局上下高度重视，加强领导，明确责任，成立了专门的城市绿地现状调查领导小组，组长由分管工作的副局长负责，成员主要是绿化办的所有工作人员，办公室设在花溪区林业绿化局绿化办公室。二、绿地现状调查目的。 (一) 摸清花溪区城市绿地面积，掌握城市绿地现状，为科学编制、审批、实施城市绿地系统规划，规范绿地的建设、保护和管理提供基础依据； (二) 根据城市绿地调查成果，分析各类绿地的比例，为区委区政府制定有关政策、编制中长期规划提供科学依据； (三) 为绿地系统规划的“绿线’’规定保护提供基础依据； (四) 为贵阳市创建“国家园林城市’’实现“森林之城”。“休闲胜地”提供基础数据； (五) 为建立城市绿地现状信息管理系统提供保障。三、调查范围及内容。 (一) 调查范围：次此城市绿地现状调查的范围是花溪区城市建设控制性规划用地范围5800公顷内进行实地的绿地调查； (二) 调查内容： 1．各类绿地的规划占地面积、绿地现状面积； 2．主要绿化植物的品种、规格；

城市绿地满意度调查

城市绿地市民满意度调查问卷尊敬的先生、女士: 您好!我们是长安大学建筑学院城市规划专业的学生,为在城市规划中使绿地更好地位百姓服务，我们特此展开了这次绿地市民满意度调查。您的意见将会成为我们宗贵的信息,非常感谢您抽出时间填写这份调查问卷。 *1、您的性别( ) A.男 B.女 *2.您的年龄( ) A.18岁以下 B.18-35岁 C.36-60岁 D.60岁以上 *3、您的文化程度( ) A.高中及以下B大专或本科C.硕土及以上 *4、您的职业( ) A.学生 B.职员C退休D.农民E.其他 *6、您对西安市城市绿化的满意程度( ) A.非常满意 B.满意 C.一般 D.不满意 E.非常不满意 *7、您觉得城市的绿化状况对您的日常生活核工作有影响吗? A.影响很大 B.一般 C.不影响 D.没留意 *8、您认为当前西安市绿化存在的最大问题是? A.色彩单调 B.种类少 C.季节变化少 D.分布不均 E.其他 *9、您觉得西安市城市绿化植被的品种是否多样? A.很多 B.较多C一般D较少 *10、您觉得西安市城市绿化功能最重要体现在哪些方面? [多选题] A.降噪 B.遮荫 C.除尘等净化功能 D.美化 E.其他能 *11、您觉得这些功能哪方面最能满足您的需求? [多选题] A.降燥 B.遮荫 C.除尘等净化功能 D.美化 E.其他 *12、您平时会关注城市中植被的情况吗? A.非常关注 B.较关注C偶尔关注 D.从不关注

*13、您觉得相关管理部门是否应该给城市中植物挂上标牌? A没必要 B.无所谓 C.有必要 D.美化 E.很有必要 *14、您接触城市绿化的形式有哪些? [多选题] A路旁 B.公园 C.植物园 D.小区绿地 E.其他 *15、您居住的小区绿地质量如何? A.非常 B.较好C一般 D.差 *16、您工作的场所(工厂、企事业单位等)绿地质量如何? A.非常好 B.较好 C.一般 D.差 *17、您所去的公共服务设施(学校、医院等)绿地质量如何? A.非常好 B.较好 C.一般 D.差 *18、您觉得西安城市道路两侧绿化质量如何? A.非常好 B.较好 C.一般 D.差 *19、您所在的生活区域的公园数量情况? A很多 B.比较多 C.一般 D.较少 E.很少 *20、您每周前往城市绿地(小区花园、公园)等的次数为? A.0次 B.1-3次 C.3-5次 D.5次以上 *21、您觉得西安市城市绿化地带维护情况如何? A.非常好 B.较好 C.一般 D.差 *22、您认为城市绿地布局是否合理? A是 B.否 *23、您对西安市城市绿化现状是否还有建议? 再次感谢您在百忙之中抽出时间完成我们的调查问卷!

城市园林绿地规划复习资料

城市园林绿地规划复习资料 1·园林：是指在一定地域内，运用工程技术和艺术手段，通过因地制宜地改造地形、整治水系、栽种植物、营造建筑和布置园路等方法创作而成的优美的游憩境域。构成要素：地形、水体、植物、建筑、园路 2·绿地：凡是生长植物的土地，不论是自然植被或是人工栽培的，包括农林牧生产用地及园林用地。 3·城市绿地系统：是由一定质量的的各种绿地相互联系、相互作用形成的绿色有机整体。4·城市园林绿地的效益：a生态效益：净化空气、水体和改良土壤；调节城市小气候；降低城市噪声；安全防护b社会效益：创造城市景观；提供休闲、保健场所；文化科教园地c 经济效益 5·城市绿地分类：公园绿地（综合公园、社区公园、专类公园、带状公园、街旁绿地）、生产绿地、防护绿地、附属绿地和其他绿地。 6·城市绿地定额指标：a城市园林绿地总面积=公园绿地+生产绿地+防护绿地+附属绿地+其他绿地。B城市居民的人均公共绿地面积=城市公共绿地总面积除以城市非农业人口数c 城市绿化覆盖率=城市内全部绿化种植垂直投影面积占城市用地面积的百分比。D城市绿地率=城市园林绿地面积之和除城市用地总面积指标作用：反映了一个城市绿化数量和质量，以及一个时期城市经济发展、城市环境质量以及城市居民生活保健水平，也是评估一个城市环境质量的标准和城市居民精神文明的标志之一。 7·影响城市园林绿地指标的因素：a国民经济水平b城市性质c城市规模d城市自然条件e 城市绿地现状和绿化基础 8·城市绿地系统布局的原则：a结合城市其他各项用地的规划，综合考虑，全面安排b结合当地特点，因地制宜，从实际出发c均衡分布，比例合理，满足市民休息游览的需要d 远景目标与近期安排相结合，创造特色e发挥其综合功能的前提下，结合生产，创造财富。9·城市园林布局的形式：块状绿地布局（大连、上海。。）、带状绿地布局（西安，南京，苏州）、环状绿地布局、楔形绿地布局（合肥）、片状绿地布局、混合式绿地布局（北京）10·公园：是指可以供公众游览、观赏、休憩、开展科学文化及锻炼身体等活动，有教完善的设施和良好的绿化环境的公共绿地。 11·公园规划容量C=A除以Am（A为公园面积，Am为人均占面积） 12·主题公园：是为了满足游览者多样化休闲预科要求而建造的一种具有创意性游园活动和策划性活动方式的现代旅游观光形式。它以文化移植，文化复制文化陈列以及高科技等手段，13·居住区用地的组成：a居住区建筑用地b公共建筑和公共设施用地c道路及广场用地d 居住区绿化用地居住区的布置形式：行列式、周边式、混合式、自由式、庭院式、散点式布置、居住区的规模：按人口规模分为居住区、小区、组团三级。居住区绿地的类型：公共绿地、专用绿地、道路绿地、宅旁和庭院绿地等。居住区总体规划的原则：坚持社会性原则、坚持经济型原则、坚持生态性原则、坚持地域性原则、坚持历史性原则、 14·城市广场的类型：市政广场、纪念广场、交通广场、商业广场、文化休闲广场、宗教广场、附属广场现代广场的基本特点：共性：场地开放、性质公开、功能综合、空间丰富、文化休闲个性：标志性、地方性、人文性城市广场设计的原则：系统性原则、完整性原则、生态型原则、特色性原则、多样性原则、主题性原则、尺度适配性原则、步行性原则、文化性原则

ENVI下植被覆盖度的遥感估算

ENVI下植被覆盖度的遥感估算植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。容易与植被覆盖度混淆的概念是植被盖度，植被盖度是指植被冠层或叶面在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例。两个概念主要区别就是分母不一样。植被覆盖度常用于植被变化、生态环境研究、水土保持、气候等方面。植被覆盖度的测量可分为地面测量和遥感估算两种方法。地面测量常用于田间尺度，遥感估算常用于区域尺度。目前已经发展了很多利用遥感测量植被覆盖度的方法，较为实用的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，常用的植被指数为NDVI。估算模型目前已经发展了很多利用遥感测量植被覆盖度的方法，较为实用的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，常用的植被指数为NDVI。下面是李苗苗等在像元二分模型的基础上研究的模型： VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil) （1）其中, NDVIsoil 为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIveg 则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。两个值的计算公式为： NDVIsoil=（VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax）/( VFCmax- VFCmin) （2） NDVIveg=（(1-VFCmin)*NDVImax- (1-VFCmax)*NDVImin）/( VFCmax- VFCmin) （3）利用这个模型计算植被覆盖度的关键是计算NDVIsoil和NDVIveg。这里有两种假设： 1）当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%。公式（1）可变为： VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) （4） NDVImax 和NDVImin分别为区域内最大和最小的NDVI值。由于不可避免存在噪声，NDVImax 和NDVImin一般取一定置信度范围内的最大值与最小值，置信度的取值主要根据图像实际情况来定。 2）当区域内不能近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%

城市绿地现状调查报告

城市绿地现状调查报告前言：重庆文理学院星湖校校背靠重庆市永川区境内，地处东经105°38"—106°05"，北纬28.56---29.34。位于黄瓜山（海拔约540m）东侧，面临卫星胡，处在离永川区中心15km的卫星胡度假区内。整个校园坐落于三山相应的峡谷和湖滨地带，现有用地54.29平方米，海拔304m—403m。该调查场地是校区内安全管理处及学生宿舍前小游园，是休闲娱乐的好场所。绿地现状调查报告，分小组测量结果显示如下：（一）自然条件 1．从气候要素分析，重庆属于属亚热带季风性湿润气候。夏热冬暖，湿润多阴，气温高，雨季长，霜雪少，阴天多，湿度大。春夏之交总是晚上下雨。夏季炎热多伏旱，最高温度达40，一般在35左右，下雨也会比较闷，温度基本保持不变，所以夏季应注意灌溉，冬季温暖，，全年云雾多，日照少，秋季阴雨绵绵。该调查区域气候变化多样，在四面围合的中心，风劲较强，形成独特的小气候环境。 2．地形地貌方面，此基地地形为梯田式，分为三个部分。第一部分是较为平整的地块，主要表现为园路和草坪，第二部分为排水渠，主要表现为高起的小桥，第三部分是草坪绿化带，主要表现为桥左右地坪较缓的绿化带。 3．土壤是山地黄壤，由于平时对土壤的养护管理不够，加之土壤相对比较贫瘠，植物在相对较差的环境中，加之人为的践踏破坏，生

长状况不是很好。 4．面积大约平方米，适合小游园的规范面积，能基本满足人们的需求。 5．从使用性质来看，它减缓气候压力，丰富环境，为同学们提供了休闲娱乐的场所。（二）基地建设规划的利与弊，及建议 1．优势该调查区域位于校园内一块比较大的绿地，利于植物造景和多种景观的形成。游园中1.5m的小路布置在起伏的绿篱中，增加空间的层次感和趣味性。适合人们休闲娱乐。 2．劣势地理位置较为偏僻，周围有化粪池，影响人们的游园心情；植物杂乱，没有形成较好的景观效果；有裸露的井盖及管理设施，影响景观环境；植被后期为辅较差，草坪质量较差，没有形成较好的植被景观；功能分区不够合理，公共设施较少且规划较为随意，不利于人们的正常休息。 3．建议第一，加强对裸露井盖等的遮掩。第二，移植多种类的高大乔木，加强植物景观的层次性，通过数量的增加形成相对较封闭的环境，增加游园的神秘感和趣味性。整合一些植物的组织形式，加大组织的利用率。第三，宜修建一些小凉亭，适量增加休闲座椅和强身设施。第四，于加强对植物的后期维护，根据地形地貌及气候，选择适宜的植

(整理)城市园林绿地规划

天大六村居住绿地调研 ——城市园林绿地规划调研报告

天大六村居住绿地调研一调研的背景与方法 1 调研背景居住绿地（G41）作为城市绿地系统中的重要组成部分，一直以来是居民日常休憩娱乐的理想选择。它方便了人们的日常户外活动，丰富了人们居住生活的空间，提供了优美的生态环境。同时，居住绿地也是居住区用地的一个重要组成部分。居住绿地包括居住小区游园，宅旁绿地，居住区内公建庭院，居住区道路绿化用等。居住绿地与居民日常的户外游憩，社区交流，健身体育，儿童游戏休憩密切相关，同时也对居住区的生态环境质量，环境美化也起到了积极的作用。 2 调研对象天大六村位于南开区天津大学西面，是一个建设年代比较久远的居住小区。其中有一处公共庭院，为人们日常户外健身休闲活动和居民交流的场所。我们选取该公共庭院为调研对象，从空间绿地功能、空间形态、服务对象、利用效率、公众评价等方面，对选定对象进行实地考察与研究，分析其中存在的问题并提出改进意见和具体策略。 3 调研方法与思路通过对实地考察和与居民进行访谈，我们了解了天大六村公共庭院的使用情况，综合各方面观点，进行编辑梳理，分析天大六村公共庭院的现存问题，并通过查找文献，谈论分析，征求居民意见等途径寻找措施，加以解决。图1—1天大六村及绿地

二基地概况天大六村位于天津市南开区，西邻天津大学，东邻天津大学化工实验厂，南邻南开大学，北至湖滨道。该居住小区占地5.7公顷，其中的公共庭院面积为0.33公顷，位于居住小区的东北角，是小区内的核心开敞空间，也是居住日常活动的重要场所。该小区绿化覆盖率为10%，容积率为2.07，虽然建设年代久远，但是其中的建筑组合方式以及小区的生态绿化环境都比较好：建筑排布有秩序同时又富于变化，宅前绿地也种植了草坪和高大树木。以我们主要调研的公共庭院为例，庭院四周有建筑围合，其中南，北，东三面是檐墙面对庭院，西面则为建筑山墙面对，由于庭院在小区的东北角，因此小区中的居民可以从庭院西面进入庭院。同时庭院北面正对小区的主要出入口之一，为小区提供了一个从开敞向半私密再向私密的过渡空间。该公共庭院的地面主要为硬质铺地为主，四周边缘种植有一圈低矮的灌木，内部的绿化以高大的树木为主，种植较为密集。同时在部分树木周围设置了木质座椅，供人们休憩乘凉。还有部分石质的座椅，供人们日常的娱乐活动和交流。总体来看，该庭院的各种设施比较宜人，是人们在居住小区内活动的理想场所。三调研内容及主要问题 1 绿地的功能与主要服务对象绿地为居住小区内居民活动的重要户外活动场所，也为小区提供了宜人的自然环境。该公共庭院中种植的树木较多，对调节居住小区内的小气候有很好的作用，在炎热干燥的夏季，浓密的树木为居民带来了凉爽和湿润的舒适环境，与外部燥热的气候形成鲜明的对比；密集种植的树木也起到净化空气，降低噪声的作用，阻隔居住小区外部对内部产生的干扰和不良影响。因此这个庭院受到了居民们欢迎和好评。该公共庭院主要为居住区的居民使用，同时由于该小区靠近天津大学学生生活的区域，因此有时也为学校内的学生使用。但与校园内热闹的景象不同，这片庭院提供了一个静谧的空间，保证了小区内居民的正常生活不受到打扰同时又不至于过于凄凉偏僻。 2 植被的分布情况庭院内的绿化植物以高大乔木为主，其余只在四周种植了约半米宽的绿带，其中以草地为主，间或种植了一些低矮的灌木。而树木的种是很密集的，从谷歌卫星地图上我们可以看出这里几乎已经全部被绿色所覆盖。沿东西向走在庭院中，每隔几步就可以看到成行排列的树木。树木分布比较均匀，南北基本成行，但是每一列没有对齐。密集的树木形成了很好的光影效果，和舒适的环境。在现在的大多数居住小区中这是很少见的。然而，尽管庭院内的树木较多，但是草地和其他植物过少显得庭院中的绿化比较单调，空间层次也比较单一。同时在庭院的东南角还有一处以假山石的堆叠为主的圆形花坛，图2—1天大六村绿地鸟瞰图图2—2 天大六村绿地卫星地图图3—1公共庭院是居民日常活动的重要场所图3—2 庭院周围的低矮灌木

遥感植被指数NDVI计算

本科学生综合性、设计性实验报告姓名宋国俊学号114130168 专业地理信息系统班级实验课程名称遥感地学分析实验名称NDVI计算开课学期2011 至2012 学年下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印一、实验准备

1、实验目的和要求：利用TM卫星数据，应用ENVI软件进行归一化植被指数的计算，及在此基础对研究区进行植被覆盖率的提取，根据植被覆盖率进行一些应用分析。 2、实验材料及相关设备：昆明影像数据(path/row:129/43（2002.02.09）)ENVI及ArcGIS软件。 3、实验方法步骤及注意事项：实验方法：利用ENVI及ArcGIS图像处理软件，参考软件的处理操作步骤，对图像进行处理。注意事项：下载数据时应该严格遵照行列号来下载，下载的数据要包括完整的影像数据信息以便数据的预处理。二、实验内容、步骤和结果（详细写清楚本次实验的完成的主要内容、具体实施步骤和实验结果。） 1、实验内容利用下载的昆明影像数据用ENVI进行NDVI计算，计算公式如下： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)(NIR为近红外波段，R为红光波段) 2、实验步骤 (1)对昆明影像数据进行辐射定标： Ⅰ、启动ENVI File→Open External File→Landsat→Geo TIFF with metadata→Enter Landsat MetaData Filenames（输入元数据） Ⅱ、Spectral→Preprocessing→Calibration utilities→Landsatcalibration→Landsat calibration input file→输入第一步的元数据 Ⅲ、将辐射定标后的数据转化为BIL格式：

道路绿化现状调查报告

2014年长沙市城市主要道路绿化现状调查报告长沙市园林管理局 2014年8月

2014年长沙市城市主要道路绿化现状调查报告市园林管理局,2014年8月根据市委市政府指示精神，为进一步推进“三年造绿大行动”绿色城市建设，及时掌握我市道路绿化建设情况，更好地开展下一步道路绿化建设工作，2014年7月，我局组织系统内具有高级园林专业技术职称的领导及专家20余人，分成10个调查组，分赴芙蓉区、天心区、雨花区、开福区、长沙县(含经开区)、岳麓区、湘江新区、高新区、望城区等十个区（县、园区），通过对辖区内主要道路绿化现状进行了一次全方位的实地调查，现将调查情况汇报如下：一、调查范围及目标调查组对长沙城区（含望城区、星沙镇、经开区、高新区、湘江新区）主要道路（共433条主要道路，其中快速道9条，主干道139条，次干道202条，重要支路83条）绿化现状进行了实地调查，从专业的角度作出现状分析、客观评价和对策建议，为下一步长沙城市道路绿化景观的建设和管理提供决策参考和指导性意见。调查内容主要包括道路绿化形式、道路的行道树、分车绿带和路侧绿带的绿化现状、道路绿化植物的种类、配置模式及景观效果等。 — 2 —

本次调查的长沙市道路汇总表注：以上统计的道路数据为本次总的各区分级道路条(段)数。二、长沙市城市道路绿化现状及存在问题（一）长沙市城市道路绿化现状根据调查显示，长沙市道路绿化具有一定的基础，据统计，433条道路中，道路绿化达标的占43.1%，人行道绿化覆盖率达到80%以上的道路占18.94%，行道树共采用了25个品种。长沙市老城区有部分道路绿化效果较好，行道树规格大、遮阴效果好，此类道路原基础设施好，树池覆盖得当，行道树栽植时间比较久，期间也未随意移栽，同时养护管理得当，形成了良好的林荫道效果，如黄土岭路（雨花区）、麓山南路（岳麓区）、迎宾路（开福区）等，少数立交桥垂直绿化也形成了一定的效果（紫 — 3 —

城市绿化现状与分析

第三章城市绿化现状与分析第一节城市绿地建设现状一、园林管理机构建设现状（一）机构、职能配置及人员编制（二）设备情况二、城市绿地建设现状至2016年4月，昆明市昙华片区建成区面积达7.6km2，常住人口为7.6万人。根据实地调查与记录分析，建成区内共有各类绿地208.77hm2。公园绿地共23.76hm2；生产绿地共0hm2，占建成区面积的0%；防护绿地共28.19hm2；附属绿地共102.56hm2；绿地率22.72%，绿化覆盖率27.40%。绿地率、绿化覆盖率没有达到国家园林城市标准。（一）公园绿地目前昙华片区建成区共有公园13个，包含综合公园、社区公园、街旁绿地，共有公园绿地面积23.76hm2，人均公园绿地面积为3.13m2/人，公园绿地服务半径覆盖率为55.26%，没有达到国家园林城市标准。表3-1 现状公园绿地统计表注：根据《国家园林城市遥感调查与测试要求》公园绿地率达65%以下的公园，统计公园绿地面积时，按实际绿地面积计。（二）生产绿地规划区共有生产绿地0hm2；占建成区面积0%。（三）防护绿地建成区内现状防护绿地共计28.19hm2。主要包括二环东路防护绿地、虹桥路防护绿地、东三环防护绿地。表3-2 现状防护绿地统计表（四）附属绿地建成区共有各类附属绿地102.56hm2。其中单位附属绿地30.53hm2，

居住区附属绿地57.73hm2，道路附属绿地14.3hm2。（五）其他绿地昙华片区共有其他绿地36.03hm2，主要包括肖家山深林公园等。表3-3 现状指标表第三节现状绿地分析与建议一、现状绿地实地调查分析公园绿地和其他绿地的面积由大块的昙华寺以及森林公园组成，多数的绿地景观为附属绿地以及防护绿地类型，居住区附属绿地覆盖率较高，道路附属绿地覆盖率高，但部分片区遭踩踏严重，景观效果差。在靠近二环东路的道路附属绿地，绿化密度过低，且灌木已经枯死，并没有达到良好的绿化作用。靠近肖家山附近的荒地绿化景观，没有利用好土地资源，没有做好相应的绿地系统规划，在长地埂村内部绿化率几乎为零，生态环境极差，省一监家属区作为老小区绿化率低，管理不到位，景观效果差。在西南林业大学周边没有生产绿地和公园绿地，多数的绿地景观为附属绿地，居住区附属绿地覆盖率非常高，道路附属绿地覆盖率较高，但部分片区土地仍然荒漠，景观效果差。尤其以锦大车市北部，大面积的土地没有种植任何植物与树木。并且西南林业大学东南部为挖掘机厂，也表现出大面积植物缺乏的现象，但在西南林业大学和此厂的交界处校内种植了一排高大绿色乔木，以防止风沙天对校内环境的影响。二、现状绿地问题与建议主要存在的问题有：1.路边树木管理较差，部分地方种植较为稀疏且杂乱，有枯树，杂草等存在，2.小区外的防护带较窄，没有起到很好的隔离效果，树种选择也比较单一,道路绿地严重不足，没有达到规定的绿地率，绿化景观单一，以单一的树池式绿化为主，绿化树种较少，难以形成丰富的道路绿化景观，缺少乔、灌、草的合理搭配，难以形成群落结构3.部分树种选用不合理，道路反复重建，树木重栽现象严重。新建道路树木年龄较小，难以形成绿树成荫的景观效果。部分道路由于没有选用合理的乔木作为行道树，树木长势效果欠佳，遮阴效果效果相对较差，难以发挥好的生态作用 4.部分小区绿化设计存在盲目性，缺乏地方特色，树木生长不良，景观效果和生态功能差。5.人均面积低，小区内内居住人口较多，但绿地面积较少，草坪面积多，造成居住区的绿化树种缺乏，结构简单，景观单调，病虫害多，群落稳定性差，养护管理不到位。6.绿化分配不均匀，部分地区种植大面积绿化，

城市园林绿地规划资料及答案

一：识记题 1、在城市用地实用性的评定过程中，通常办法是将用地按优劣条件分成的种类为3种。 2、油松不具有防火性。 3、乔木与有窗建筑物外墙的最小间距为3.0 m。 4、树带式种植带的宽度一般不小于1.5 m。 5、在城市用地中按照土地的使用性质进行分类，农业生产用地不属于城市用地。 6、适合于在儿童公园栽植的植物是南天竺、樟树、桂花等等。 7、“田园城市”的提出者是19世纪末英国社会活动家霍华德。 8、城市总体规划的期限一般为20年。 9、在城市单项建设用地中，道路广场用地一般控制在每人8－15m2。 10、在当前环境污染严重的情况下，保护环境的途径不包括充分进行宣传保护。 11、分车带在高速干道上的分车带不应该种植乔木，分车带以种植草皮为优。 12、城市劳动人口不是风景区中的人口构成。 13、农、林、牧、渔、水利业属于城市产业类型中的第一产业。 14、在城市单项建设用地中，工业用地一般控制在每人10－25m2。 15、将人口规模进行分类，特大城市的城市人口数为100万以上。 16、选择耐旱植物不是工厂企业园林绿化植物的选择的基本原则。 17、城市园林绿地布局，要保持城市生态系统平衡，经济发达不是其基本要求。 18、城市园林绿化的树种选择原则不包括名贵树种。 19、有利于创造人文环境－社会价值不是工厂绿化意义主要表现。 20、我国城市规划有关标准规定，红线宽度小于40m的道路，绿地率不得小于20﹪。 21、城市绿地类型中，不参与城市建设用地平衡的是居住区绿地。 22、在行道树树种的选择中，当苗木刚出圃时，一般合适胸径为12－15cm。 23、在城市单项建设用地中，绿地一般控制在每人不得小于9m2。 24、风景游览绿地不参与建成区的用地平衡的绿地。 25、我国城市绿地系统，在形式上不包括点状绿地布局。 26、桃树不是抗SO2的树种。 27、将人口规模进行分类，大城市的城市人口数为：50万～100万。 28、在公路绿化中，交叉处应留出足够的视距，在遇到桥梁、涵洞等构筑物时，不得种树的距离是5m。 29、在居住区组成中，居住区建筑用地一般占居住区总用地的50％。 30、在城市单项建设用地中，居住用地一般控制在每人18－28m2。 31、我国城市规划有关标准规定，园林景观路绿地率不得小于40﹪。 32、在人的心理感受方面，对城市印象影响最大的因素，大致包括以下5个部分。即：道路、边界、中心、区域和标志物。

Erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤(附图)

Erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤 NDVI：归一化植被指数和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。 1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等； 2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大； 3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度； 4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；在erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤如下： 1、在Erdas的主工具中选择Interpreter模块，出现Image Interpreter 对话框 2、然后选择Spectral Enhancement，会弹出Spectral Enhancement对话框 3、再选择Indices选项出现Indices对话框

以SPOT 数据为例进行说明，选择InputFile ，选择Output File ，在OutputOptions 的Sensor 中选择SPOT XS/XI ，在SelectFunction 里面选择NDVI ，DataType 默认为Float 不用改变，可以发现最下面的Function 显示band 3 - band 2 / band 2 +band 3，这个就是NDVI 的计算公式。最后选择OK 即可完成，这里要注意的是没有OutputFile 的话Ok 按钮时不能使用的。如果NDVI 计算的话在ENVI 是最方便的在Transform 菜单下就有，同时ENVI 的波段计算功能也很方便完成NDVI 计算。

道路绿化现状调查报告

长沙市城市主要道路绿化现状调查报告长沙市园林管理局 8月长沙市城市主要道路绿化现状

调查报告市园林管理局, 8月根据市委市政府指示精神，为进一步推进“三年造绿大行动”绿色城市建设，及时掌握我市道路绿化建设情况，更好地开展下一步道路绿化建设工作， 7月，我局组织系统内具有高级园林专业技术职称的领导及专家20余人，分成10个调查组，分赴芙蓉区、天心区、雨花区、开福区、长沙县(含经开区)、岳麓区、湘江新区、高新区、望城区等十个区（县、园区），经过对辖区内主要道路绿化现状进行了一次全方位的实地调查，现将调查情况汇报如下：一、调查范围及目标调查组对长沙城区（含望城区、星沙镇、经开区、高新区、湘江新区）主要道路（共433条主要道路，其中快速道9条，主干道139条，次干道202条，重要支路83条）绿化现状进行了实地调查，从专业的角度作出现状分析、客观评价和对策建议，为下一步长沙城市道路绿化景观的建设和管理提供决策参考和指导性意见。调查内容主要包括道路绿化形式、道路的行道树、分车绿带和路侧绿带的绿化现状、道路绿化植物的种类、配置模式及景观效果等。本次调查的长沙市道路汇总表

注：以上统计的道路数据为本次总的各区分级道路条(段)数。二、长沙市城市道路绿化现状及存在问题（一）长沙市城市道路绿化现状根据调查显示，长沙市道路绿化具有一定的基础，据统计，433条道路中，道路绿化达标的占43.1%，人行道绿化覆盖率达到80%以上的道路占18.94%，行道树共采用了25个品种。长沙市老城区有部分道路绿化效果较好，行道树规格大、遮阴效果好，此类道路原基础设施好，树池覆盖得当，行道树栽植时间比较久，期间也未随意移栽，同时养护管理得当，形成了良好的林荫道效果，如黄土岭路（雨花区）、麓山南路（岳麓区）、迎宾路（开福区）等，少数立交桥垂直绿化也形成了一定的效果（紫凤公园内北大桥桥柱桥体立体绿化）。上半年“绿色城市”建设中，我市对城区重点主次干道的绿化景观提质改造工作。从本次调查反

《城市园林绿地规划》(教案设计)

城市园林绿地规划教案教学单位：美术学院任课教师：

该课程属于专业必修课，总课时36学时， 2学分。绪言城市园林绿地系统规划(urban green space system planning)，就是对各种城市绿地进行定性、定位、定量的统筹安排，形成具有合理结构的绿色空间系统，以实现绿地所具有的生态保护、游憩休闲和社会文化等功能的活动。（在城市用地围，根据各种不同功能用途的园林绿地，合理地来布置，使园林绿地能够改善城市小气候条件，改善人民的生产、生活环境条件、并创造出清洁、卫生、美丽的城市。）园林绿地还具有容丰富的设施、高度的思想性及艺术性，并与城市各组成部分，组成完美的有机整体。在另一方面城市园林绿地系统规划又是指导城市园林绿地详细规划和建设管理的依据。城市园林绿地系统规划的任务： 1、确定城市园林绿地系统规划的原则; 2、选择和合理布局城市各项园林绿地，确定其位置、性质、围、面积; 3、根据国民经济计划、生产和生活水平及城市发展规模，研究城市园林绿地建设的发展速度与水平，拟定城市绿地的各项指标； 4、提出城市园林绿地系统的调整、充实，改造、提高的意见，提出园林绿地分期建设及重要修建项目的实施计划，以及划出需要控制和保留的绿地; 5、编制城市园林绿地系统的图纸和文件; 6、对于重点的大型的公园绿地，还需提出示意图和规划方案，根据实际情况，应提出重点园林绿地的设计任务书，容包括绿地的性质，位置、周围环境、服务对象、估计游人量布局形式、艺术风格、主要设施的项目与规模、完成建设年限、建设的投资估算等。作为园林绿地详细规划的依据。城市园林绿地系统规划工作主要由城市规划部门和园林部门以及其他有关部门的工程技术人员共同协作完成。第一章城市园林绿地的分类及其用地选择一、教学目的： 1、掌握城市园林绿地的分类；

道路绿化现状调查报告记录

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2014年长沙市城市主要道路绿化现状调查报告长沙市园林管理局 2014年8月

本次调查的长沙市道路汇总表序号道路等级道路数量（条）芙蓉区天心区雨花区开福区长沙县（含经开区）岳麓区湘江新区高新区望城区合计 1 快速路 1 0 2 2 0 2 1 1 0 9 2 主干道8 17 35 9 20 1 3 11 10 16 139 3 次干道38 31 35 45 19 9 5 7 13 202 4 支路 6 0 18 0 29 11 10 2 7 83 合计53 48 90 56 68 35 27 20 36 433 注：以上统计的道路数据为本次总的各区分级道路条(段)数。二、长沙市城市道路绿化现状及存在问题（一）长沙市城市道路绿化现状根据调查显示，长沙市道路绿化具有一定的基础，据统计，433条道路中，道路绿化达标的占43.1%，人行道绿化覆盖率达到80%以上的道路占18.94%，行道树共采用了25个品种。长沙市老城区有部分道路绿化效果较好，行道树规格大、遮阴效果好，此类道路原基础设施好，树池覆盖得当，行道树栽植时间比较久，期间也未随意移栽，同时养护管理得当，形成了良好的林荫道效果，如黄土岭路（雨花区）、麓山南路（岳麓区）、迎宾路（开福区）等，少数立交桥垂直绿化也形成了一定的效果（紫凤公园内北大桥桥柱桥体立体绿化）。2014年上半年“绿色城 — 3 —

[基础科学]Erdas和ENVI利用NDVI提取植被指数的步骤

[基础科学]Erdas和ENVI利用NDVI提取植被指数的步骤Erdas和ENVI中利用NDVI提取植被指数的步骤 NDVI:归一化植被指数和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。 1、NDVI的应用:检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等; 2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射;0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等;正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大; 3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度; 4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关; erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤:

1、在Erdas的主工具中选择Interpreter模块，出现Image Interpreter对话框 2、然后选择Spectral Enhancement，会弹出Spectral Enhancement对话框 3、再选择Indices选项出现Indices对话框以TM数据为例进行说明，选择InputFile，选择Output File，在OutputOptions的Sensor中选择Landst TM，在SelectFunction里面选择NDVI，DataType默认为Float不用改变，可以发现最下面的Function显示band 4 - band 3 / band 4 +band 3，这个就是NDVI的计算公式。最后选择OK即可完成，这里要注意的是没有OutputFile的话Ok按钮时不能使用的。如果NDVI计算的话在ENVI是最方便的在Transform菜单下就有，同时ENVI的波段计算功能也很方便完成NDVI计算。另外，ERDAS MODEL做NDVI分类首先说如何做NDVI，虽然ERDAS里有个现成专门可以做NDVI的的地方，但是我们注意到TM4+TM3可能为0，当除数为0时系统会报错，所以应该在分母上加0.001或0.0001都可以。这样分母就不会为0了，同时注意输出图象类型要是float single，否则做出来的结果可能是空白图象。给NDVI图象进行再分类:注意输出图象类型为thematic。

城市道路绿地调查报告

城市道路绿地调查报告常州工学院专业：环境艺术班级：10艺设一班姓名：程浩学号：10170405 调查时间：2014年10月25号调查地点：常州市新北区泰山路一、调查目的道路绿地是城市的骨架，它是城市的活力所在。道路绿化的好坏不仅对城市面貌起着决定性作用，同时反映出城市绿化的整体水平。通过对新北区主要道路

绿地的调查,分析和评价新北区道路的绿地结构、植物应用和生长情况,并探讨了道路绿地指标、绿地结构、绿地功能三者的相互关系,温江道路绿地的植物选择和植物配置提出建议。二、调查内容城市道路的类型按照道路断面布置形式分为五大类：一板二带式、二板三带式、三板四带式、四板五带式以及其他形式。每一种形式各有各的优点，但也有各自的缺点。我们这次城市绿地道路调查选择的是新北区泰山路。虽然泰山路不是新北区的主要干道，但它也有着它自己的优势。三板四带式的道路，即利用两条分车绿带吧车行道分成三块，中间为机动车道，两侧为非机动车道，连同车道两侧的行道树有四条绿带。它具有组织交通方便、安全卫生防护及庇荫效果。泰山路的机动车辆行驶的道路还是挺宽的，有六个车道。由于泰山路所处的环境，所以它的车行量还是很大的，它采用这种三板四带式的道路类型也是合乎常理的。泰山路的行道树的种植方式采用的是树池式的种植，采用的树种是香樟树。香樟树是一种四季常绿的树种，这样泰山路可以常年保持绿色的景观。但是这也有不足的地方。香樟树是一种可以长很大的树种，它的树冠开张也比较大。而泰山路的旁边有着大量的电线。为了不让树枝碰到电线，引发安全隐患，就需要经常性的对其进行修剪，待到树长到很大时就要更换树木，这就增加了工作量。所以这里不应采用香樟树，可以采用天竺桂或桂花等等。

城市绿地调查分析

儋州市绿地现状分析摘要：街道绿地是城市环境的骨架,它是城市活力所在城市的建设会对道路绿地带来一定影响道路绿地具有遮荫、减噪、滞尘、造氧和美化道路等功能道路绿地的类型及其应用的植物种类、数量及配置都对现代都市的美化和发展有着举足轻重的影响。儋州市街道绿地存在景观差、功能弱、生态脆弱等诸多问题，要改善儋州市绿地系统现状，需要有针对性的对街道绿地进行多方面的整顿治理。关键词：街道绿地中心地段现有问题改进措施正文：（一）绿地现状分析那大是儋州市的政治、经济、文化中心；海南西部的交通枢纽、风景旅游区的服务基地、以发展金融、商贸和高新技术工业为主的、具有优良人居环境的综合性中心城市。在1988年版规划的基础上，那大市区布局结构逐步调整为：“一条轴线，两个工业区，三条环路，四个广场，五个居住区、六个公园和一个城市中心区”。由此，那大市的绿地系统主要由以下几个部分组成，即：街道绿地、公园绿地、生产绿地、居住区绿地、防护绿地及其他附属绿地组成。当前儋州市区绿地沿一条主轴线——中兴大街向南北展开。该大街东起美扶，西至工业大道，全长约7.3公里，红线宽度60米，横断面为四块板形式；除途经现有的体育中心、市政府广场外，还串联了城市所有的居住区和中心区，

为市区主要的生活性干道和景观主轴线。市区主要公共绿地有：“四个广场”——在市中心区内，位于解放路和东风路交叉口处设置商业广场；在中兴大街西段，利用规划的公共绿地布置市民广场；在中兴大街中段，利用政府大楼门前的广场绿地布置行政广场；在交通大道北端，布置火车站广场——均分布于各主要道路沿线。因此，街道绿地是城市环境的骨架,它是城市活力所在城市的建设(老城区改造、道路拓宽和改造等)会对道路绿地带来一定影响道路绿地具有遮荫、减噪、滞尘、造氧和美化道路等功能道路绿地的类型及其应用的植物种类、数量及配置都对现代都市的美化和发展有着举足轻重的影响。因此，街道绿地是儋州市绿地系统中最重要的角色。儋州市街道网络以中兴大街为中轴，市区沿内环路（由文化路、南京路、儋耳路、龙华路、大通路组成）展开。围合面积约4.0平方公里，该范围是城市核心部位，对中心区的交通组织有疏解分流、不受过境车辆穿越的作用。通过对该范围的调查研究，共发现以下几方面的问题： 1,道路绿地未能很好的适应道路的性质及功能。不同公路的等级、宽度、路

几种常见植被指数

常用的植被指数，土壤指数，水体指数有哪些？植被指数与土壤指数一、RVI——比值植被指数：RVI=NIR/R，或两个波段反射率的比值。 1、绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。植被的RVI通常大于2； 2、RVI是绿色植物的灵敏指示参数，与LAI、叶干生物量(DM)、叶绿素含量相关性高，可用于检测和估算植物生物量； 3、植被覆盖度影响RVI，当植被覆盖度较高时，RVI对植被十分敏感；当植被覆盖度<50%时，这种敏感性显著降低； 4、RVI受大气条件影响，大气效应大大降低对植被检测的灵敏度，所以在计算前需要进行大气校正，或用反射率计算RVI。二、NDVI——归一化植被指数：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或两个波段反射率的计算。 1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等； 2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；

3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度； 4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；三、DVI\EVI——差值\环境植被指数：DVI=NIR-R，或两个波段反射率的计算。 1、对土壤背景的变化极为敏感；四、SAVI\TSAVI\MSAVI——调整土壤亮度的植被指数： SAVI=((NIR-R)/(NIR+R+L))(1+L)，或两个波段反射率的计算。 1、目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。与NDVI相比，增加了根据实际情况确定的土壤调节系数L，取值范围0~1。L=0 时，表示植被覆盖度为零；L=1时，表示土壤背景的影响为零，即植被覆盖度非常高，土壤背景的影响为零，这种情况只有在被树冠浓密的高大树木覆盖的地方才会出现。 2、SAVI仅在土壤线参数a=1,b=0（即非常理想的状态下）时才适用。因此有了TSAVI、ATSAVI、MSAVI、SAVI2、SAVI 3、SAVI4等改进模型。五、GVI——绿度植被指数，k-t变换后表示绿度的分量。