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《昆明學(xué)院學(xué)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(shè)計實驗結(jié)果表明，采用改進(jìn)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(xué)定量法對城市綠地景觀指數(shù)進(jìn)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(jìn)程中各景觀的格局變化進(jìn)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(jìn)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(shè)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(xì)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(shè)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(biāo)，各基礎(chǔ)支持?jǐn)?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(qiáng)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(biāo)準(zhǔn)。通過最鄰近內(nèi)插法對多項式進(jìn)行幾何精度的校對，使用ERDASImage9.1對獲得的遙感圖像進(jìn)行處理，并保證每幀圖像的配準(zhǔn)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(fù)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(jìn)行處理，并通過最近鄰函數(shù)對處理結(jié)果進(jìn)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(yīng)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(biāo)準(zhǔn)，并對建筑綠地空間分布進(jìn)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(jìn)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(biāo)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(jìn)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(shè)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(jìn)行景觀格局檢測實驗之前，首先要對這6類林地區(qū)域進(jìn)行基礎(chǔ)參數(shù)的設(shè)定。

3．1參數(shù)的設(shè)定

Rsi指數(shù)為瑞利散射指數(shù)，瑞利散射是由波長遠(yuǎn)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(jìn)行前所設(shè)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(jìn)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(jìn)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。

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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(xué)院，2．中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院，3．廣東省城市化與地理環(huán)境空間模擬重點實驗室