基于景观格局因子的居住点可达绿地质量评价

城市绿地对美化城市、改善城市环境质量起着重要作用,科学度量城市人居绿地环境可为城市合理规划提供决策依据。首先利用Google Earth Engine平台进行天津市地物分类,然后利用路网数据建立POI居住点的可达范围,在此基础上采用格网法与因子分析法,综合城市绿地面积、生长状态、景观格局指数等指标,构建居住点可达绿地质量评价模型,最终,在居住点可达范围内应用评价模型,对天津市人居绿地环境质量进行评价。结果表明:经过因子分析,得到的可达绿地面积-生长状态因子、可达绿地形状因子和可达绿地破碎度因子在反映居住点可达绿地质量时具有代表性;中心城区与滨海新区居住点可达范围内植被覆盖度低、形状不规则且分布破碎。环城区越靠近中心城区,居住点可达范围内绿地面积越小、分布越破碎,越靠近远郊区,居住点可达范围内绿地面积越大,形状越规则。远郊区受自然条件的影响,居住点可达范围内植被生长旺盛、分布连贯且形状规则;天津市北部居住点可达绿地质量较好,中部及东南部较差,天津市居住点可达绿地质量从优至劣为:远郊区>环城区>滨海新区>中心城区。研究结果可为生态城市评估和绿地系统监测提供方法基础。

基于遥感和积温的冬小麦生育期提取方法

为了给监测作物长势和产量预测提供重要的基础数据,以河北、河南、山东三省冬小麦为研究对象,利用中等分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)的叶面积指数(Leaf area index,LAI)产品,采用Savitzky-Golay上包络线滤波重构2015年MODIS LAI时间序列,提取抽穗期;基于Logistic函数拟合LAI时间序列提取返青期;根据提取的2015年返青期和抽穗期,基于多年历史积温法分别提取当年拔节期和开花期。利用研究区域内64个农业气象站点(简称农气站点)的生育期观测值对提取值进行验证,结果表明,采用农气站点观测值验证,提取的生育期精度较高,返青期、拔节期、抽穗期和开花期的平均误差分别为7. 4、4. 5、4. 4、3. 8 d。二阶导数的方法对混合像元及Logistic函数拟合准确度敏感,对拔节期、抽穗期、开花期的提取精度较高。研究表明,基于时间序列MODIS LAI数据,采用Logistic函数拟合提取大面积冬小麦生育期具有很好的可行性。

基于街景数据的绿视率模型构建及其影响因子研究

以行人的视觉直观感受为出发点,以匈牙利塞克什白堡为研究区,基于街景数据,深入研究植被信息提取方法,针对传统像素级分类容易造成过度提取的现象,提出一种面向对象的街景图像分类方法,构建了基于街景数据的绿视率模型,并分析总结了街景图像拍摄时的水平视角、垂直视角、水平方向范围等镜头参数对绿视率计算的影响。研究结果表明:面向对象的分类方法提升了街景图像分类的精度和效率,为绿视率计算模型提供了新的数据源和计算方法;采集街景图像时,增加水平视角和垂直视角、扩大水平方向范围能使绿视率计算结果更加真实地反映行人视觉感受。构建的绿视率计算模型能从行人角度为街道绿化的布局和空间结构优化提供依据,可为城市绿地规划设计、居住区视觉生态设计等提供参考依据。

GF-2在城市绿地分类及景观格局度量中的应用

城市植被是维护城市生态系统平衡的重要组成元素,不同类型的植被具有不同的生态服务效益,然而基于植被精细分类的城市绿地景观格局度量研究较少。因此本文以北京城市副中心为研究区,使用夏、冬两季GF-2卫星遥感影像,基于随机森林特征优选和面向对象分类,划分了植被类型,并在此基础上使用景观指数法和移动窗口法分别度量了功能区尺度和栅格尺度绿地景观特征。研究结果表明:针对GF-2数据,使用多尺度分割后影像对象的光谱、纹理特征可以有效地提取植被信息;不同时相的影像能反映各类型植被的物候特征,相比于单时相数据,其分类精度更高,达到了87.7%;各功能区绿地景观格局特征差异较大,城市绿心拥有最丰富的植被且分布集中,商业区植被覆盖度和多样性均较低,绿地景观破碎;北京城市副中心景观多样性及各类型植被分布特征的空间差异显著,当前副中心绿地景观格局已形成规划的基本轮廓,但城市绿心和老城区公共绿地的建设仍有不足。研究探明了北京城市副中心绿地建设现状,证明了国产GF-2卫星在城市生态环境监测中具有较高的应用价值,有助于推动GF-2在城市生态环境领域的应用,并为副中心建设中的绿地系统监测和优化提供参考。