城市林木树冠覆盖研究进展

2013-12-19贾宝全邱尔发郄光发

生态学报 2013年1期

贾宝全，王成，邱尔发，郄光发

(1.中国林业科学研究院林业研究所，北京 100091;2.林木遗传育种国家重点实验室，北京 100091;3.国家林业局城市林业研究中心，北京 100091)

城市是物流、人流、信息流、能流最集中、流动最活跃、创造生产力最大、效益聚集最高的区域。随着全球与区域社会经济的飞速发展，越来越多的人口选择了城市生活，城市规模也随之不断扩大，使得城市用地的变化速率超过了任何一种其他的土地利用类型［1］。根据2009年联合国《世界人口趋势》报告，2008年全球城市居民人数首次超过了农村居民［2］。目前世界上人口超过千万的大城市数量与1950年相比翻了10倍［3］，城市化已经成为了现代社会经济发展的必然趋势。

但城市景观是自然景观与人工景观的有机结合，具有人类主导性、生态脆弱性和景观破碎性等特点［4］。随着城市化进程的不断加快，城市人口不断增多、资源短缺不断扩大、环境负荷不断加重的压力也愈显突出，城市环境污染、景观破碎化、生态用地不足等问题也越来越大［5-7］。在城市化进程的加速与环境问题的加剧的矛盾纠葛中，人们也在不断寻求缓解或消除生态环境问题的有效途径，从而也开始了对植被生态系统在优化城市生态系统结构与功能中作用的重新审视，人们越来越意识到了城市植被，尤其是城市树木对改善城市生态环境的重要性［8-12］。城市森林作为城市生态系统中具有自净功能的组成部分，在改善环境质量、维护生态平衡、保护人体健康、美化城市景观等方面具有其它城市基础设施不可替代的地位，在现代生态城市建设中正发挥着越来越重要的作用。正是在这样一种背景下，城市森林学科得以产生，并获得了越来越大的发展空间。以城市森林为主体的这些城市绿色空间既是与改善人们城市生活品质和解决社会生态问题至为关键的生态资源，又是城市区域支持生物多样性保护和生态系统服务功能的核心所在［13-14］。

我国目前已进入了城市化发展的加速期，城市化率已经由1993年的28%提高到了2011年的51.3%，预计到2020年这一数字将达到55%。在当前城市建设用地紧张、可供绿化的土地面积严重不足的情况下，如何在有限的土地上，从城市生态的视角出发，科学合理地评价、规划与管理城市森林，已经成为了城市森林和城市生态学领域的重要研究课题。城市森林建设主要有两个方面:量的扩张与质的提升。从目前世界各地的城市森林实践看，目下还是以量的扩张为主要方面。城市林木树冠覆盖既是衡量城市森林建设成效最重要的指标，也是制定城市森林发展规划的最重要目标所在，因此，开展城市林木树冠覆盖的相关研究工作，对于指导我国的森林城市建设具有重要的理论和实践价值。

1 城市林木树冠覆盖研究的意义

城市森林的服务功能与生态、社会效益息息相关，事关城市居民的社会与健康福祉，是发展城市森林的最大动力。而监测、量化和评价这些效益是城市森林建设的核心工作，由于城市林木树冠覆盖(Urban tree canopy，简称UTC，下同)是与城市森林评价及其健康与稳定性优化关联度最大的指标。因此从20世纪60年代城市森林概念产生与学科建立以来，在欧美这些较早发展城市森林的国家中，一直将其作为评价、监测、规划城市森林的最重要指标，来指导城市森林从理论研究向实践活动延伸。

与国外评价、规划与管理城市森林的指标不同，我们国家在管理体制上存在着城乡二元格局，即林业上一直使用森林覆盖率和森林蓄积量两个指标来评价森林的面积和质量，而市政园林绿化部门通常使用绿地率、森林覆盖率、人均绿地面积等统计指标，来评价城市植被的功能效益。虽然城区以外的森林植被分类与国际接轨，但在城内绿地的划分上，我国沿用了前苏联的分类方法与体系，主要从大功能管理角度上划分为居住绿地、公园绿地、单位绿地、生产性绿地、防护性绿地等类型［15］，城市城区绿化的规划与建设也以此基础进行的。这导致了两个问题。首先，城区绿化的分类系统与指标，只有量的核定与要求，而没有质的方面的内容，在我国城市生态用地总量严重不足的前提下，不利于通过提高城市绿化树种中乔木树种、大树冠树种的应用，来从三维绿量提高的角度指导目前的城市绿化工作，而这在我国目前的城市城区绿化中又是最为急迫的关键所在;其二，在目前全球以建设森林城市、生态城市为未来城市生态模式的氛围下，虽然我们也在提倡建设森林城市，并结合我国实际提出了城乡一体、城乡同步等理念，但由于目前的城乡管理二元结构的存在，在具体的城市森林规划与建设过程中，依然是各自为政，难以在城市森林建设中形成最强合力，在一定程度上也阻碍了我国的城市森林建设与发展，已经不能满足我国城市森林实践的现实需求。

为了正确引导我国的森林城市建设，从2004年起，我国国家林业局正式开始了“国家森林城市”创建活动。截止2012年7月9日，已成功举办了9届“城市森林论坛”，先后已有41个城市获得了“国家森林城市”称号，目前随着“创森”活动的深入开展，许多城市都将扩大城市森林容量作为市政府工作中的“一把手工程”、“民心工程”，城市森林建设呈现出了蓬勃发展的强劲态势。但从各地的城市森林建设实践过程来看，目前的焦点依然还处在“增绿”、“扩绿”这一层面。而对于如何科学、合理规划城市森林，优化利用有限的生态用地这一层面关注较少。究其原因，主要还在于城市森林理论研究赶不上实践活动的步伐，而且缺乏科学的规划理论来指导森林城市建设实践。

在2007年出台的《国家森林城市评价指标》及其即将颁布的最新修改文本中，参照国外城市森林建设的经验，均明确提出了将城市树木树冠覆盖率、道路树冠覆盖率和停车场树冠覆盖率作为城市内部森林建设的重要考核指标。而从目前所有做过的“森林城市建设总体规划”文本来看，均未将城市林木树冠覆盖率作为规划、评价或管理指标予以采用，这说明我们对该指标的引进、吸收、消化等方面的研究工作还很有限。从目前的国内研究上来看，仅在2011年有3篇与之有关的专门研究文献出现［16-18］。

因此，无论是我国的城市森林研究还是城市森林规划、管理实践，均迫切需要开展城市林木树冠覆盖及相关的研究工作，只有在实践活动过程中，充分考虑城市森林建设的长效性、累积性、不可逆等特点，且具有较高的前瞻性、准确度之后，才能有效避免造成人、财、物的浪费，以更好地指导我国的城市森林建设工作。

2 国内外研究现状及发展动态分析

2.1 城市林木树冠覆盖的概念、分类与评价

根据美国农业部林务局的定义，城市林木树冠覆盖(UTC)指的是，当从树木上面垂直观察时，树木叶层、树枝、树干所覆盖的地表面积，在这里，城市林木是由围绕在房子周围的居住区树木、公园开敞空间的树木，以及商业和商务区的树木构成的［19］。目前一般将其划分为现实树冠覆盖率(Existing UTC)和潜在树冠覆盖率(Possible UTC)。现实树冠覆盖率指的是现状情况下城市内部被乔木树冠覆盖的土地面积总量;潜在树冠覆盖率指的是在城镇边界范围之内，能够被树冠覆盖、但目前尚未覆盖的地表面积的百分数。传统来讲，潜在树冠覆盖率指的是目前未被林木覆盖的可透水地表的总量，包括了所有的草地和裸土地，但不包括像被铺装过的停车场和广场等这些可以通过在不透水地表增加树木进而增加树冠覆盖面积的部分。潜在树冠覆盖率又包括了两个部分:植被潜在树冠和不透水地表潜在树冠。植被潜在树冠指的是在城镇边界范围内，目前没有植被但理论上可以被用来栽植树木从而增加树冠覆盖的土地总量，包括了草地和裸土地两个城市用地类型。不透水表面潜在树冠指的是除了建筑物、水体和铺装的路面之外的，目前还没有树木但可以用来增加城市树冠的土地面积总量，包括了广场、停车场、人行道等。McPherson则从技术和市场两个角度出发，将潜在树冠覆盖划分为两种类型:技术层面的潜在树冠覆盖面积和市场层面的潜在覆盖面积［20］。前者指的是可供种植树木的空间总量，即现有的树冠覆盖加上能够用来种植林木的透水表面;后者指的是可允许种植树木的潜在空间量，即需要排除与其他树木有冲突，或优先要保留以备未来要用作运动场、植物园和开发等的地块，以及人们希望保留现状而不予种植树木的地块。相对来讲，技术层面的树冠覆盖是非常容易测算的，但市场潜在树冠覆盖由于涉及到复杂的社会文化现象，因此截至目前还没有被很好的研究过［21］。目前，城市林木树冠覆盖数据的获取，主要是基于城市用地分类，在上述概念的指导下，再通过对城市用地类型的归并来取得(表1)。

表1 美国几个城市与树冠覆盖相关的土地覆盖分类Table 1 LUCC classification system related with the urban tree canopy in some American city

从目前城市林木树冠覆盖率概念应用的内涵来看，其分类上的差别主要在于是否将城市灌木作为树冠覆盖的一部分，目前国外是两种情况并存，即有的城市将灌木与乔木一起作为城市现存森林树冠覆盖对象来解译统计，另有一部分城市将城市灌木排除在了城市现实森林树冠覆盖的统计范围之外。究其原因，主要与研究工作上所使用的遥感影像信息源有关。凡是利用航空照片的，由于其分辨率极高，很容易将灌木与乔木分开，所以以此为基础的城市林木树冠覆盖都将灌木单独提出，并不包括在内;相反，以卫星影像为信息源的，由于目前可以商用的分辨率最高为50cm(航片通常为20cm左右)，乔木树冠与灌木树冠有时很难区分，因此，为了减少研究误差，以此为基础的树冠覆盖率研究工作中，常将其不加区分而放在一起。

由于现实的树冠覆盖对于城市森林的功能发挥具有重要意义，而潜在的树冠覆盖对于城市森林未来建设目标的制定、地点选择、建设效益预估等方面也具有非常重要的理论和现实意义。作为城市森林规划的重要环节，林木树冠覆盖评价在整个规划过程的运作以及保障规划的最终成功上，也起着非常关键的作用。因此，城市林木树冠覆盖评价也是非常重要的研究内容，其核心就是以不同的统计口径对行政区内更小一级的行政单元或者社区、宗地等单元内的树冠覆盖数量和质量及其动态做出描述，以期更好地从最小单元服务于整个规划。

对城市森林管理最有用的总的结构测度指标就是树冠覆盖率的总量与空间分布范围，它是城市森林结构的最基础测度［22］。在城市森林建设与管理过程中使用林木树冠覆盖这一概念有许多优点。首先，它是衡量城市森林范围的最简单、最直观的指标。城市林木树冠覆盖率可以在不同的时空尺度上进行探测，其数值也可以在一个城市内部和不同的城市之间进行量化比较，因此，对于城市森林的经营与管理而言，它是一个非常好的工作指标;其次，对于社会大众而言，由于该概念明晰、简单，容易被普通民众所理解和接受，因而常被作为城市森林问题沟通过程中的一个有用工具［23］。第三，社会用树冠覆盖作为可测算的城市森林管理目标，能够告知公众土地开发、树木种植和保护的政策、法令和规范信息，同时还可以利用该指标来作为城市不同功能区域生态保障的最低要求。例如在城市内部，由于土地利用影响到了可用于植被的空间总量，因此，住宅区趋向于拥有较高的树冠覆盖，而商业或工业土地利用则拥有较低的树冠覆盖［24］。

通常，城市森林建设是依靠增加城市林木树冠覆盖的需求来驱动的［25］，因为城市林木树冠覆盖的评估具有能够估算一定区域内的城市森林效益总量的作用，从而使得该指标在森林城市的研究与规划工作中被普遍采用。通过这些评价，城市可以得到其树冠覆盖的总量和分布信息，以及潜在的树冠覆盖区域和面积，进而城市管理者可以利用这些评估信息，为未来的与城市树冠覆盖相关的政策和决策提供背景。在现实树冠覆盖率的评价过程中，通常将其分为三类:低树冠覆盖率(UTC＜20%)、中树冠覆盖率(20%≤UTC≤49%)和高树冠覆盖率(UTC≥50%)，从而在GIS图面上可以直观比较、评价不同区域的树冠覆盖率差异。

2.2 城市林木树冠覆盖与城市森林服务功能

城市森林的服务功能一直是城市森林功能研究中的核心词汇，城市林木树冠覆盖常被看做树木和森林为当地居民提供临界服务程度的指示器。一个国家或城市层面的城市林木树冠覆盖评价，可以反映出林木树冠覆盖以及由其提供的服务功能在国内不同地方的差异。城市森林的结构决定了城市森林的功能［26］，这些功能又包括了城市森林提供的各种服务效益，以及城市森林管理所必需的一些有影响的实践活动［27-28］。根据相关研究，在美国，城市森林对比例高达79%的城市居民提供了各种福利［29-30］。这些福祉包括了身体健康［31］、工作与生活压力的恢复［32］、心理健康［33］、社会凝聚力的提高［34］、美学价值［35］，以及像暴雨径流和温度调节、固碳释氧［36］、生物多样性保护［37］和房地产增值［38-39］等诸多方面，城市树木还通过为居民和小汽车提供遮阴服务进而来减轻城市的热岛效应［40］。也有报告指出，城市树木还可以通过其美学价值来影响人们的行为，从而形成正向的、积极的购物体验［35］。城市林木提供的这些生态服务功能中，大气污染物的去除、暴雨径流的减轻、建筑物的节能等效益的大小直接与城市林木树冠覆盖多少和质量高低相关联。

在城市景观中，以城市森林为主体的自然系统以及与之相关联的生态服务功能是城市基础设施中最为关键的构成要素。生态系统的服务功能会随着时间与城市森林生态系统的发展而变化。根据国外多年来大量的城市森林研究与实践活动成果来看，对这种变化的量化监测能力而言，它在很大程度上依赖于对城市林木树冠覆盖评价的准确性与及时性，而这种能力也是优化城市森林生态系统健康并提高其稳定性的基础［41］。换言之，城市林木树冠覆盖率是评价、监测、规划城市森林的最重要的指标。

以植被覆盖为核心指标的城市森林生态服务功能评价目前已经全部实现了计算机的快速化计算与可视化，目前最常用的评价软件模型有两个:Citygreen和I-tree。Citygreen是美国森林组织(American Forests)于1996年开发的专门用于城市森林效益评价的软件，目前已经开发出用于arcview和ArcGis两种GIS平台的专用分析模块。该模型所分析的城市森林效益包括了碳储存及碳吸收、水土保持、大气污染物清除、节能以及提供野生动物生境等5个方面，并能够将上述效益按照市场价值法、替代价值法、影子工程法等核算方法折算成直观的货币经济价值。此外该模型还可以根据植被现状，通过生长模拟，对植被所发挥的生态效益作出动态预测，并可根据不同的城市森林规划方案，预估其生态效益，以用之于辅助决策［42-43］。美国的林业工作者，已经使用遥感影像和CITYgreen软件，制作了树冠覆盖变化的历史图件，并以此分析城市森林每年提供的服务价值，像 Atlanta，Georgia，Washington，D.C.，Roanoke，North Carolina等城市都有这方面的成果［44-46］。I-tree则是由美国农业部林务局，会同其他一些国立或私人林业机构和其他一些合作者共同开发的。该软件的功能比Citygreen更为强大，除了城市森林服务功能评价模块之外，它还包括了街道树木资源分析工具模块(STRATUM)、移动社区树木调查模块(MCTI)、暴雨灾害评价模块(SDAP)等专项城市森林分析工具，此外它还提供了一定地理范围内适宜树种的选择模块［47］，这些众多模块的集成，极大地方便了城市森林的研究与规划设计工作。

与国外研究工作相比，国内的研究工作基本上属于跟踪研究，在研究内容上与国外无差异，在研究的方法上，也经历了由传统的野外样方定位测定，到与3S技术结合并利用国外模型分析的阶段［48-51］。在模型应用上，目前主要是利用了Citygreen［52-56］，而对于i-tree模型的应用，国内目前还未看到相关的公开文献。由于城市林木木树冠覆盖数据在评价城市森林服务功能的软件中仅仅作为重要的输入参数项出现，因此，国内研究虽然对此有所涉猎，但遗憾的是一直未能将其单独提出，再开展更深入的研究工作。但在我国城市森林研究历史短、大众对其缺乏认识的历史背景下，通过这些工作，加深了人们对我国城市森林生态系统服务功能的认识。

2.3 城市林木树冠覆盖的研究方法

在研究方法上，城市林木树冠覆盖研究，也经历了由传统的生态学野外样方、样线、样地调查，到这些传统方法与现代航空和中低分辨率卫星遥感影像相结合，再到高清晰度卫星影像完全解译这几个阶段。样线法与样点法是最早用来估算城市林木树冠覆盖的方法［57］，其中森林资源调查中基于随机定点的植被盖度野外测量技术，常被用来估算整个城市的树冠覆盖情况［58］。但随着遥感技术的日渐进步，航空相片与卫星影像也被越来越多地用于城市林木树冠覆盖的测量，遥感技术的好处是，可以利用不同分辨率的遥感影像，在社区、区域甚至国家等不同的空间尺度上来对城市森林的效益进行评估。

目前，城市林木树冠覆盖数量信息的获取，既可以通过航空照片的解译得到［57，59］，也可以通过高分辨率卫星遥感数字图像获得［60-62］;另外中尺度卫星影像［63-65］和低分辨率卫星影像［66-67］的解译也可以提供数量化的信息。相对于城市林木树冠覆盖的评价而言，不同的技术和影像格式各有其优缺点。

航空照片的解译是最早用来量化城市林木树冠覆盖的遥感方法［57，59］。由于航空照片的覆盖范围所限，故其常与地面样点调查相结合，落到每一个样点上的树冠覆盖数量在统计上代表了研究区域的城市林木树冠覆盖总量。样方点的标准差也被用来计算树冠百分率估算的范围。在许多市政当局，随着数字化正射影像与GIS的使用，航空照片的解译也变得非常容易实施。

高分辨率的航空和卫星遥感影像已经被成功应用于美国的Baltimore、Annapolis、Maryland和New York等城市的森林树冠覆盖的制图工作中［60，62，68］。最常用的信息源，是包含4个多光谱波段(近红外、红、绿和蓝)的高分辨率Quickbird和IKONOS卫星影像。由于这些传感器拥有足够的光谱范围，进而可被成功应用到自动分类算法当中。尤其值得一提的是，这种高分辨率影像对于识别城市中的孤立木也是非常有效的，而孤立木在城市的发展过程中又是极其普遍的。

具有几十到数百米空间分辨率的中尺度卫星影像，常被用来分析整个城市或区域城市化地区的林木树冠覆盖。TM(ETM)影像就是最通用的中分辨率卫星影像，该影像早已经被应用于城市林木树冠覆盖的制图工作中［63-64］。美国全国的2001年土地覆盖数据库中，就有一个基于ETM影像数据的林木树冠覆盖图层［69］，该数据曾被用于美国林务局全美森林服务资源规划行动(RPA)项目中。而在此之前，美国曾于1991年基于1km的AVHRR制作了全国范围的城市树木覆盖数据［67］。1991年和2001年的这两个全国性的树冠覆盖数据，虽然其精度有限，但对于了解不同区域树冠覆盖分布格局及其总体变化趋势还是非常有用的。

在利用遥感数据获取城市林木树冠覆盖信息的过程中，影像的解译对于相关研究的成功而言至关重要，这其中影像的分类最为关键。对于中等分辨率的遥感影像，过去常常采用的是依据波谱信息的基于像元的或亚像元的分类方法，随着高分辨率遥感影像在城市森林研究中的应用愈来愈多，这些影像解译方法已经远不能够满足研究精度的需求。在高分辨率影像中，单个象元的大小远小于要被分类的目标物的尺寸大小，从而导致了不同光谱特征的许多像元组合在同一个目标物中。例如，当用亚米级像素的影像来观察树冠时，树冠则是由代表来自植被表面的反射率，以及阴影部分的像元来组成，而在单个像元水平上，乔木树冠与草地地表一般情况下具有相似的光谱响应。这种城市林木树冠覆盖要素在影像上的不一致性，使得要单独依据波谱信号来分类林木树冠覆盖变得非常困难。为了解决这一瓶颈，早期的一些研究者采用了影像纹理测量方法，该方法在从植被地表将乔木和灌木识别出来的过程中非常有效［60，62］。另外一个处理方法是应用面向对象的分类技术，在这种分类方法中，它以整个目标物为基本单元，已被成功应用在以宗地水平为基础的城市土地覆盖分类研究中［68，70-71］，目前该方法在城市林木树冠覆盖的相关研究工作中的应用才刚刚开始，但已经显示出了巨大的应用前景［72］。在个别的研究工作中也将激光雷达数据(LIDAR)整合进分类过程中，用以提取植被高度方面的信息［71］，该技术为城市空间三维绿量研究开拓了很好的思路和可实现的途径。

2.4 城市林木树冠覆盖与城市森林规划

城市森林是城市里面最具生命力的基础设施，其管护成本很高，根据资料，美国每年城市森林的管理费用就高达10多亿美元［73］。由于城市森林具有高投入、高产出，以及效益外溢化的特点，加之城市地区又是高度人工化的区域，城市森林增量很大程度上依赖于人工造林的成果，所以城市森林建设规划的科学性、合理性与可实施性对于城市森林的管理而言也是至为关键的。

城市地区，作为最重要的环境质量指示者，树冠覆盖率是理解城市森林结构和有效管理城市森林资源知识的最基本要素［20，67］。因此在城市地区，对于环境规划与生态管理决策而言，树冠覆盖率通常是最基础的考虑要素。

由于现存城市林木的寿命长短还受到虫害与病变等外部压力的影响，为了保持或增加城市树木覆盖，设置合理科学的城市林木树冠覆盖目标是非常重要的［74］。这些目标，可以允许在城市林木树冠覆盖的保护上面应用一些特殊的管理措施。与未来不可预测的树冠覆盖损失相比较，设置合理的目标与管理措施和实施机制对于城市林木现实树冠覆盖具有更为积极的意义。由于区域气候和局部土地利用格局对林木树冠覆盖具有很大的影响，因此，在制定城市林木树冠覆盖目标的过程中，气候是最为重要的考虑因素，因为在降水能很好满足树木生长的区域，一般倾向于拥有更大量的树冠覆盖面积。有研究表明，位于自然森林分布区域的城市，其林木树冠覆盖率可以达到31%，而在草原区域的城市中该值仅为19%，到了荒漠区域的城市里面，其林木树冠覆盖率则仅为10%［57］。

由于不同城市或同一城市的不同区域，在资源结构、土地利用格局、气候、管理实践和社区意见等方面存在差异性，使得在任一空间尺度上要设置出理想的树冠覆盖目标都是非常困难的。美国森林组织根据土地利用状况初步确定了城市不同功能区的林木树冠覆盖目标。例如，在市区和工业区该目标值为15%，在居住区与轻度商业区为25%，在郊外居住区为50%［75］。也有研究指出，周期性的树冠覆盖率分析，通过将覆盖率增减存量水平与目标值的量化比较，还可以帮助相关人员与相关部门评估原来确定的树冠覆盖率目标的科学与否［76］。

随着可用于制图的遥感信息源的不断扩大，以及新的更快速的分析技术的发展，同一地区类似产品在实践上的连续生产现在也成为了现实，相信随着同一地区相同或相近尺度下，树冠覆盖率产品在时间尺度和数量上的延长与增加，对于某一地区理想或科学合理的树冠覆盖率目标的制定将会有更多的帮助。

3 城市林木树冠覆盖的研究未来趋势

从国外的相关研究成果来看，该方面的研究主要呈现出如下的变化趋势:

首先，城市林木树冠覆盖研究，已经与城市的生态建设和日常生态、生产管理紧密结合，甚至成为了城市森林建设成果与效益评价的最重要考量指标。而定期的城市林木树冠覆盖监测数据，已经成为了相关行政决策部门制定城市森林发展规划、实施城市森林建设工程最重要的决策参考依据。尤其是城市林木树冠覆盖的空间评价，既清楚给出了未来城市森林发展的数量潜力，更给出了潜力的空间分布，极大地增强了相关决策的科学性、针对性。

其次，高分辨率(米级以下)卫星影像在城市森林树冠调查与制图过程中的应用越来越普遍。由于高分辨率卫星影像的价格昂贵，因此，在一定程度上影响到了其应用的范围。但对政府管理当局而言，其完全有能力承担这笔费用，其可以定期制作覆盖市域或市区的高分辨率影像，作为共享资源用于城市林木树冠覆盖的研究与管理及百姓的查询工作中。美国的国家农业影像计划(NAIP)就是一个最成功的例证。其免费提供、可为公众所利用的超高空间分辨率NAIP影像覆盖全美，其在时间、空间与光谱特性等方面具有可比性，目前已能用其制作足够详尽的土地利用/土地覆盖地图［77-78］，美国许多城市的树冠覆盖调查即是以此为基础信息源的，也取得了很好的实际效果。

第三，随着3S技术的发展和进步，在城市林木树冠覆盖的影像解译上，随着高分辨率卫星遥感数据的不断应用，传统的像元、亚像元分类方法越来越淡出了相关的研究工作。相反最新的遥感解译方法和技术在相关研究中的应用也越来越普遍。尤其是面向对象的分类方法，为城市林木树冠覆盖数据的获取提供了最新的、也是最好的技术支撑;而激光雷达(LIDAR)技术与数据的融入，更为未来的城市森林3维评价和管理提供了另一种可以预期的光明前景。新技术与方法的引入，一方面提高了信息提取结果的精度，同时也使得我们可以对一些很小的城市特征(像成熟的孤立木或者灌木丛等)进行精确制图［78-79］。

第四，在城市森林建设的规划实施过程中，基于潜在城市林木树冠覆盖的研究成果，在实施决策过程中，已经初步实现了计算机辅助人工智能的应用。美国德克萨斯州的达拉斯市2010年开发的ROADMAP MODEL，已经在该市街道的绿化与管理自动化方面发挥了很大的作用。目前也有些学者，正在探索具有更广阔包容性的规划管理智能系统［80］，以期实现城市森林建设规划能够完全落地的目标。

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