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《昆明學院學報》2017年第4期

摘要:現(xiàn)有綠地景觀格局優(yōu)化方法，存在梯度變化不規(guī)律、邊緣斑塊密度不均等缺陷。針對該問題，提出基于窗口移動法的新型城市建筑周邊綠地景觀格局優(yōu)化方法，通過確定研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源，以邊緣斑塊密度、梯度、綠地景觀格局化指數(shù)為綠地景觀格局化指數(shù)，確立研究方法。模擬研究環(huán)境設計實驗結(jié)果表明，采用改進格局優(yōu)化方法可改善城市建筑周邊綠地景觀格局梯度變化不規(guī)律問題;在特定空間分布狀態(tài)下，還可避免邊緣斑塊密度不均的現(xiàn)象發(fā)生。

關(guān)鍵詞:城市建筑;周邊綠地;景觀格局;優(yōu)化方法

前言

現(xiàn)有綠地景觀格局優(yōu)化方法，運用數(shù)學定量法對城市綠地景觀指數(shù)進行確定，通過遙感技術(shù)分析開放區(qū)域的景觀格局特點，再結(jié)合城市多時相格局的動態(tài)變化，對城市化進程中各景觀的格局變化進行模擬，最終確定整體景觀格局優(yōu)化方法［1］。這種方式雖然能夠大幅度提升城市的景觀綠化水平，但在對建筑周邊綠地進行景觀格局化的過程中，存在梯度變化不規(guī)律、邊緣斑塊不均等缺陷［2］。針對上述問題，設計了一種新型的城市建筑周邊綠地景觀格局優(yōu)化方法，通過對待研究區(qū)域位置以及數(shù)據(jù)來源的確定，詳細分析該地區(qū)的景觀分布空間格局以及綠化水平差異，再利用綠地景觀格局化指數(shù)，確立整個研究過程所使用的方法。通過模擬城市建筑周邊的環(huán)境設計了對比試驗，并通過實驗結(jié)果證明，該方法確實能夠緩解綠地景觀梯度變化不規(guī)律的問題;并在特定的空間分布狀態(tài)下，也能防止邊緣斑塊密度不均現(xiàn)象的發(fā)生。

1研究區(qū)域的確定與數(shù)據(jù)來源

選取北京市五環(huán)以外的邊緣區(qū)域作為待研究目標，各基礎(chǔ)支持數(shù)據(jù)均來源于2017年，通過SPOT遙感技術(shù)獲得的城市映像。研究采用的SPOT遙感技術(shù)影像，均屬于全色多光譜波段影像，具有10m×2.5m的空間分辨率［3］。為了增強原始影像的清晰度，選用通過1∶150000比例尺繪制的地形圖作為影像截取標準。通過最鄰近內(nèi)插法對多項式進行幾何精度的校對，使用ERDASImage9.1對獲得的遙感圖像進行處理，并保證每幀圖像的配準誤差都要低于0.5個像素單位［4］。為了保證能夠真實反映待研究區(qū)域的綠地景觀特點，采用遙感數(shù)據(jù)結(jié)合研究對象的圖像分析方法，并在DefiniensDevelop-er7.0的運行環(huán)境下實現(xiàn)影響的研究分析。上述方法可以避免傳統(tǒng)方法在結(jié)構(gòu)復雜的城市綠化環(huán)境中，因遙感圖像分辨率低高而造成精確分類過于盲目現(xiàn)象的發(fā)生。上述方法，運用模糊隸屬函數(shù)對SPOT遙感技術(shù)采集到的影像信息進行處理，并通過最近鄰函數(shù)對處理結(jié)果進行分析。通過上述整個過程，完成對北京市五環(huán)以外邊緣地區(qū)草地、水體、林地等6類主要建筑用地的劃分，如圖1所示。該圖應用87.76%的分類精度作為制圖依據(jù)，0.86作為Kappa系數(shù)。在制圖過程中，利用北京市社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為區(qū)域換分標準，并對建筑綠地空間分布進行了插值模擬［5］。

2研究方法的確立

上述過程完成了對待研究區(qū)域的確定，為了使測量所得數(shù)據(jù)更具說服力，通過以下步驟，對綠地景觀格局變化指數(shù)及分析方法進行確定。

2．1綠地景觀格局化指數(shù)

運用Frags3．3系統(tǒng)分析景觀分類結(jié)果的格局定位，因單一指標對城市建筑周邊綠地景觀格局描述過于單薄，在描述景觀水平的過程中，引入了針對面積、蔓延度和形狀3個景觀特征，邊緣斑塊密度(PD)、對梯度(ED)和綠地景觀格局化指數(shù)(DIVI)。

2．2分析方法

為了更加清晰的表示出該區(qū)域綠地景觀的格局化水平，采用窗口移動法對分布格局進行描述。從整個待研究區(qū)域的最左端開始逐漸向右移動，設定每10米為一個單位距離，每次移動10個單位距離。通過公式(1)、(2)、(3)對這10個單位距離內(nèi)部3個景觀特征指數(shù)的計算，得到各小區(qū)域內(nèi)部的綠地景觀分布格局［8－9］。

3實驗結(jié)果與分析

選擇北京市五環(huán)以外邊緣區(qū)域，6塊大小不同的林地作為實驗對象，因此，在對該區(qū)域進行景觀格局檢測實驗之前，首先要對這6類林地區(qū)域進行基礎(chǔ)參數(shù)的設定。

3．1參數(shù)的設定

Rsi指數(shù)為瑞利散射指數(shù)，瑞利散射是由波長遠小于光波長的氣體分子，自發(fā)地產(chǎn)生散射現(xiàn)象所形成的一種物理現(xiàn)象，該指數(shù)對肉眼可見光的影響程度極大。因此，在實驗進行前所設置的瑞利散射指數(shù)與10－4成正比。此次實驗所采集的圖像，均為SPOT遙感技術(shù)所采集，因此，不同類型景觀的高空分辨率與像素都不同。通常情況下，景觀區(qū)域自身的亮度越高，則經(jīng)過SPOT遙感采集后圖像的像素越大。HSR為所選定區(qū)域的面積大小，Pix為大小不同林地區(qū)域，經(jīng)過SPOT遙感技術(shù)采集到圖像的像素清晰程度。

3．2梯度變化不規(guī)律問題的改善

為了驗證所提出的方法能夠改善梯度變化不規(guī)律問題，對該區(qū)域內(nèi)各林地區(qū)域進行水平景觀格局檢測。

3．3邊緣斑塊密度不均的避免

為了驗證所提出的方法，能夠避免邊緣斑塊密度不均現(xiàn)象的發(fā)生，對該區(qū)域內(nèi)各林地區(qū)域進行豎直景觀格局檢測。

4結(jié)語

為了改善現(xiàn)有綠地景觀格局優(yōu)化方法，存在的梯度變化不規(guī)律和邊緣斑塊密度分配不均的情況，通過對研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來源的確定，結(jié)合綠地景觀格局化指數(shù)，提出了一種新型的檢測方法，并通過實驗證明了該方法確實具有極高的使用價值。

參考文獻:

［1］李俊英，施拓，閆紅偉，等．基于可達性的沈陽市城市綠地景觀格局優(yōu)化［J］．西北林學院學報，2016，31(3):285－290．

［2］雒峰，馮蕾，任鵬成，等．太原城市綠地景觀格局動態(tài)變化研究［J］．山西農(nóng)業(yè)科學，2017，45(5):805－808．

［3］付暉，付廣，許先升．海口市公園綠地景觀格局及服務功能分析［J］．福建林業(yè)科技，2016，43(1):120－125．

［4］王秀琳，黃磊昌．城市中心地區(qū)綠地景觀格局與生態(tài)規(guī)劃設計分析［J］．現(xiàn)代園藝，2017(4):75－76．

［5］程素娜，張永彬．唐山城市綠地景觀格局［J］．河北聯(lián)合大學學報(自然科學版)，2015(1):117－120．

［6］辛悅，孟麗麗．基于Fragstats的城市綠地景觀格局分析［J］．城市建設理論研究(電子版)，2015，5(31)．

［7］朱玉果，杜靈通，謝應忠，等．基于GF－1數(shù)據(jù)的西部小城鎮(zhèn)綠地景觀格局研究［J］．北方園藝，2017(1):88－94．

［8］買提托合提，買提薩依木，阿里木江，等．喀什市綠地景觀格局分析［J］．遙感信息，2016，31(3):130－135．

［9］馬亞鑫，叢輝，周維博，等．西安市土地利用景觀格局動態(tài)演變及驅(qū)動力分析［J］．西北林學院學報，2017，32(4):186－192．

作者：齊蘭蘭1；周素紅2；3；閆小培2 單位：1．廣東輕工職業(yè)技術(shù)學院，2．中山大學地理科學與規(guī)劃學院，3．廣東省城市化與地理環(huán)境空間模擬重點實驗室