赵允亮

（辽宁省水利水电勘测设计研究院，辽宁沈阳110006）

高分辨率遥感影像的城市生态环境质量评价

赵允亮

（辽宁省水利水电勘测设计研究院，辽宁沈阳110006）

生态环境质量就是指生态环境的优劣程度，其中植被是城市生态系统的重要组成部分，是自然和人文多种因素影响的结果，城市绿化水平从某种程度上反映了城市可持续发展的水平。本文结合实际情况，选择以国内某别墅区为研究区，应用高分辨率Quick Bird影像，利用ENVI影像处理软件提取植被信息，采用监督分类和决策树方法提取影响环境质量的各种因子，确定影响因子的可定量性，合理地赋予每种因子对环境影响的权重值，采用加权法，最终得到环境质量的综合评价。

城市生态环境；高分辨率影像；环境因子；质量评价

1 城市生态环境含义与质量评价方法

城市生态环境是在自然环境的基础上，按照人的意志，经过加工改造形成的适合人类生存发展的人工环境[1]。城市生态环境的质量评价是城市生态学研究的重要领域,是城市区域规划、生态管理的基础[2]。在城市中，城市生态环境是经过人类充分改造过的人工环境，是一个复杂的环境系统。城市生态系统可分为城市自然生态子系统，城市经济生态子系统，以及城市社会生态子系统。

城市生态环境评价是依据一定标准和方法对城市生态环境所处状态的整体性描述[3]。目前为止，对于城市生态环境评价的方法和评价指标体系有很多，但绝大部分都是定性的，没有一个统一的指标体系和方法。一般都是根据实际需要，结合研究区域的现状，在一定的原则指导下进行。利用高分辨率遥感影像评价城市环境质量，首先应该确定影响环境质量的因素。衡量环境质量的因素很多，对于城市这个特殊生态系统来说，不仅要考虑自然界的植被水体覆盖度外，还要考虑到人工景观、建筑物道路密度等因素。尽管高分辨率遥感影像包含大量的信息，但是由于缺乏完善的技巧，从影像中仅靠有用的图像精度难以掌握很多信息。本文旨在挖掘遥感影像的可读信息，忽略影响环境质量的次要因素，然后试着确定各因素对生态环境质量影响的权重值，在对环境质量作一个合理的评价后，最后通过实地调查和对相关部门的数据统计后进行分析验证。

2 研究区概况与数据来源

研究区别墅区开发已经成熟，依附于市中心位置，植被覆盖类型主要由人工草坪、灌木以及乔木构成，建筑占据了小区的大部分。较其它城市地区植被覆盖度较高。本文所用的高分辨率遥感数据为Quick Bird影像，它覆盖研究区域。

Quick Bird卫星于2001年10月18日在美国范登堡空军基地由DeltaⅡ运载火箭发射升空，其运行轨道高度为450 km，倾角为98°，与太阳同步，重访周期为1～3.5 d，轨道周期为93.4 min，每轨拍摄数量约57景。主要景幅宽：星下点为16.5 km，可达到的地面宽度544 km（中心点为卫星地面轨道，最大倾角30°），定位精度的圆误差为23 m、线性误差为17 m（无地面控制点），传感器视角沿轨道方向和垂直轨道方向且均可调整。其数据编码方式为11 bit/s，星上存储器是128 Gbit/s，卫星姿态控制系统是三轴稳、恒星跟踪稳定、惯性平台、飞轮、GPS，卫星设计寿命是7年。

3 地物提取

3.1 监督分类

研究区内的Quick Bird影像，对其分别进行地物的提取，提取的方法利用监督分类方法进行，即使用确认类别的样本像元去识别其他未知像元的过程[3]。建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。常用算法有判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等。

所包含的样本在种类上要与待分区域的类别一致。训练样本应在各类目标地物的面积较大的中心选取，这样才具有代表性。如果采用最大似然法，分类要求各变量正态分布，因此训练样本应尽量满足这一要求。训练样本的数目应能提供各类足够的信息和克服各种偶然因素的影响。训练样本最少要满足能够建立分类判别函数的要求，所需个数与所采用的分类方法、特征空间的维数、各类的大小与分布有关。

3.2 统计分析

分类结束后用统计学的方法计算一下图片的可分离性精度，分离精度在1.8到2.0之间都是符合要求的。计算显示，每一类和每一类分离精度以及最后总的分类精度达到符合研究分析要求。

图像统计是计算表征图像像元值数理统计特征、空间分布特征和空间结构特征的各种参量。ENVI的统计可对整个图像进行，也可以对某个感兴趣区或某一类地物分布区进行统计，统计结果以数字报表或文件形式给出，可以看出各种地物的信息，如像素、面积等。对研究区内的图像进行分类，用上面介绍的监督分类对其进行分类，在这里将其分为阴影、建筑、道路、树、草地、灌木共六类。

4 生态环境评价

4.1 评价方法的确定

本文采用加权评价法，即对每个评价指标根据对环境质量的贡献不同赋以大小不等的权重，加权后进行评价。不同属性影响对象分类的能力不同，说明属性权重是客观的，但需决策人通过“间接测量”来确定。研究中，根据遥感影像的可判读信息，结合实际情况，选取的评价指标符合以下3个特点：1）完整性原则，能完整、正确地反映南京市环境质量状况，尽量避免重复、交叉和冗余；2）可量化性原则，每个评价因子能在影像上提取出来，并可计算其值；3）合理的权重值，在作评价时，结合城市的环境现状，合理确定影响环境质量的因子的权重值。根据以上原则确定环境质量指标体系。

由于遥感数字图像处理技术方法的限制，植被、建筑物等信息可以在影像上直接读出，而污染等信息无法在影像上直接获取。同时，该研究区域的绝大部分是建筑和绿地，所以本文的重点放在植被覆盖以及建筑物密度上。

综上所述，提取了以下2个重要的因子作为环境评价的基本指标：

1）植被覆盖度。植被覆盖率通常是指森林面积占土地总面积之比，植被作为城市生态系统中重要的部分，其作用十分重要，较高的植被覆盖率，对小区的环境质量的优化十分有利，不同的植被乔木、灌木、草地对小区的影响也不一样。

2）建筑物密度。指在研究区域的建筑物所占总面积的比重，建筑物密度与居民人口有直接联系，因此可通过这个指标推断出人口数，然而通过提取的阴影来判断建筑物的大小从而来计算出建筑的容积率，人口过多会导致交通拥挤，市民出行不便，同时城市环境会遭到破坏，如噪音、空气、污染、植被破坏等。

4.2 分析与运算

结合上文所列举常用的几种环境质量评价方法优缺点的对比，本文采用加权评价法，即对每个评价指标根据对环境质量的贡献不同赋以大小不等的权重，加权后进行评价。

式中：P为综合评价后的环境质量；Pi为选取的评价因子的指标值；Wi为每种对应的因子的权重值；n评价因子的数目。环境要素权重：植被覆盖度为0.6，建筑物密度为0.4；土地覆盖权重：树为0.5，灌木为0.3，草地为0.2。

统计计算小区内建筑与植被等影响因子的实际面积，得出小区生态状态指数为0.57。分析可知，小区建筑占据了大部分的面积，植被覆盖度不是很高。所以绿化面积相对较少。

5 结 语

高分辨率遥感影像由于其具有较高的空间分辨率，使得在以城市为研究尺度上进行人居环境质量评价成为可能。本文从生态学角度，选取合适的评价因子，利用遥感手段，进行质量评价。在研究方法上，利用监督分类等方法将建筑物、道路等的通过目视解译分类，取得较好的效果，提高了影像分类精度。综合以上结果可知，用这此类方法进行城市生态环境质量的评价是可行的。

［1］胡习英，屈吉鸿，郭洁.城市生态环境评价研究进展［J］.华北水利水电学院学报，2005，26（2）：62—64.

［2］万本太，王文杰，崔书红，等.城市生态环境质量评价方法［J］.生态学报，2009，29（03）：1068—1073.

［3］李海华，陈南祥.城市生态环境评价指标体系与评价模型研究［J］.河南农业大学学报，2006，40（03）：270—273.

［4］杨鑫.浅谈遥感图像监督分类与非监督分类［J］.四川地质学报，2008，28（3）：251—254.

X821

B

2016-10-20