城市数字园林遥感应用系统

12．4　城市数字园林遥感应用系统

目前，城市数字园林遥感应用系统主要是通过建立影像立体平台，把绿地和树木按照用途首先分类，然后采集树木的高程信息和平面信息，再通过外业调查获取树木的粗度信息和属性信息，并把调查结果同内业进行挂接，用外业调查的分类信息对内业的分类信息进行修正，如图12-10所示。

建立好的模型可以直接把三维信息叠加在立体影像上进行精度检查，并实现对园林绿地的管理和查询，如图12-11所示。

此外，数字园林遥感应用还包括以下方面的深层次应用的挖掘。

1．城市植被覆盖度遥感监测

植被覆盖度(vegetation fraction)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。它是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标。植被覆盖度是描述城市生态系统的重要基础数据。定量化的植被覆盖度信息在全球和区域土地覆盖变化监测的很多研究中是重要因子。在水文生态模型研究中植被覆盖度也是一个很重要的变量。在全球循环的模型中经常需要它的时间动态与空间分布来计算能量或水流动。植被覆盖度作为一个重要的生态学参数被用在许多气候模型和生态模型中，同时它也是评估草地状况、土地退化和沙漠化的有效指数。许多研究表明，地表实测和遥感测量是获取植被覆盖度的两种基本途径，而且，利用遥感模型提取植被覆盖度在大区域尺度上是最有效的途径，其按方法进行分类主要有:分类决策树法、植被指数法、回归分析法、神经网络法、波谱分离法等。

图12-10　数字园林数据采集图

图12-11　叠加了树木模型的影像立体图

2．叶面积指数提取

叶面积指数(leaf area index，LAI)为单位面积中所表现出的最大叶面积，是一项极其重要的植被特征参量。LAI不但可以直接反映出在多样化尺度的植物冠层中的能量、CO₂及物质环境，还可以反映作物生长发育的特征动态和健康状况。同时LAI也与许多生态过程直接相关，例如蒸散量、土壤水分平衡、树冠层光量的截取、地上部净初级生产力、总净初级生产力，等等。实地测量叶面积指数只能获得小地块的LAI，对于大范围的LAI值，早在20世纪80年代初就开始用遥感数据来获取，采用的方法主要有光谱指数模型和辐射传输模型两类。同时大量研究还证明，叶面积指数的地面可测量性可有效用于遥感提取LAI结果的验证。

3．城市园林湿地面积监测

在进行城市园林遥感调查与监测中，可获取园林类型、分布、面积等方面的信息，可以了解不同时段我国园林面积的基本情况及其动态增减情况。