绿量快速测算模式

着重讨论绿量快速测算方法中的原始数据自动采集问题。这里以原LVV基本测算模型的分树种径-高方程（D-HEqs）为基础,通过加权归纳和系统误差调整,给出了测算精度较好的模糊径-高相关方程（G_D_HEq）,LVV测算误差与原基本模型相比仅低7．6％;通过树冠信息提取、噪声去除和边界跟踪等技术,给出了树冠边界周长面积比与冠径的相关方程（P／A_DEq）,并由实验证明了树冠的周长面积比（P／A）对冠径变化敏感。冠径自动提取和计算误差约为10％。该研究不仅改变了原来LVV遥感测算模式中多数原始数据必须通过人工判读量算的现状,也实现了LVV数据更新的自动化。     

基于背包式激光雷达测量系统的城市绿地树木三维绿量估算方法

三维绿量能够客观、准确描述城市绿化水平,可为定量研究城市绿地生态功能的机理提供可靠的数据基础。针对单位附属绿地分布分散、规模较小等特点,本研究提出一种面向该类城市绿地的三维绿量估算方案,该方案包括数据获取、处理、实体分割、分类和单木冠层提取以及三维绿量计算的环节。首先,利用背包式激光雷达测量系统获取三维点云数据,利用变尺度地面点滤波算法剔除地面点云;然后,利用基于密度的聚类算法对非地面点云进行聚类,且基于密度特征的竞争算法对重叠区域进行二次分割,形成独立对象;接着,利用PointNet++模型提取植物点云,根据枝叶点云主方向差异性以及轴向分布密度提取冠层点云;最后,使用凸包法计算单木冠层三维绿量,累计每株木的三维绿量得到区域三维绿量。以某科技园区为例,估算其总三维绿量为21034.95 m³,其中,芒果树株数最多,三维绿量总量最大,为4868.64 m³,占23.2%;单株三维绿量最大的树种为小叶榄仁,平均每株为120.37 m³。本研究方案估算的树木三维绿量与传统方法的相对误差在10.7%～33.7%,平均相对误差为20.9%;与台积法的相对误差在2.7%～16.0%,平均相对误差为8.7%。本研究方案充分利用三维点云数据特性,所用凸多面体逼近树冠的原始形态,更符合树木的实际情况。该三维绿量测量和估算方案可为城市三维绿量快速、精确估算提供新思路。     

树木冠层消光度与三维绿量的关系

利用野外调查和实地测量的方法, 从植物群落和单株树木两个方面研究树木冠层消光度与其三维绿量的关系。结果表明: 冠层消光度与其三维绿量之间的相关性达到极显著水平, 在群落水平上, 群落内的郁闭度和群落面积与冠层消光度之间都呈现明显的正相关, 而乔木层的消光度与灌木层的消光度呈现明显的负相关, 树木在单株水平下,冠层的消光度与树木枝下高呈现明显的负相关。因此, 可用冠层消光作为衡量树木三维绿量的指标。     

基于GIS的城市绿地景观空间结构研究——以宁波市为例

城市绿地景观的空间结构分析是城市景观生态系统研究的重要内容和基本特色之一。分析了;城市绿地景观生态系统的空间结构元素及其特征。运用景观生态学的原理,在GIS支持下对宁波市城市绿地景观缀块的等级与分布、空间结构的度量进行了研究和分析,并对该市的城市绿地景观按行政单元进行了综合评价。研究结果表明,宁波市城市绿地线块个数以面积小于500m^2的小型缀块为主(95．32％),而缀块面积大于3000m^2的大中型和大型缀块虽然个数较少(仅0．75％),却是构成该市城市绿地景观的主体(面积占35．99％)。宁波市城市绿地景观多样性指数为0．717,均匀度为0．629,景观优势度为0．669,聚集度为0．870．破碎度为0．292,总分离度为1．456,绿地廊道密度为2．237,分维数为1．373。城市绿地景观总体表现为类型分布不均。各种类型相差较大,破碎度较小,多样性程度不高。综合评价结果为江东区最佳,景观结构最为合理,海曙区次之,江北区较差,全市总体上较好。研究结果为宁波市城市绿地景观生态系统的规划、设计提供了生态学依据,为“生态园林城市”建设提供了理论依据。     

居住区植物绿量与其气温调控效应的关系

选取了深圳市3个居住小区,在对各小区植被分布调查的基础上,各选取20m×20m样区25个,统计了每个样区内植物的绿化三维量作为绿地量化指标。在实地气象观测的基础上,对温度与样区绿化三维量值进行了非线性回归,结果表明20m×20m样区内绿化三维量与植物的降温能力之间具有很高的拟合精度(Adj. R²=0.88),据此提出深圳市居住小区20m×20m范围内绿化三维量的合理指标。同时,通过对样区内不同结构植物绿化三维量与温度的相关性分析,得出乔木的遮阳作用是植物降温效应的主要影响因子。因此,若要有效发挥植物降温效应,城市居住区绿化应以乔木为主,同时在特定范围内(如20m×20m)满足植物绿量的要求。     

沈阳城市绿化生态工程树种综合评价分级选择

开展城市绿化生态工程建设是保护城市生态环境、促进城市可持续发展的必由之路,对城市绿化树种生态适应性及生态功能性相结合的综合评价,是构建城市生态工程、合理应用选择城市绿化植物的科学依据,通过专家咨询评价的方法,从生态适应能力、绿化生态效益、美化效果、抗病虫害性、抗污染性、经济效益等方面全面系统地建立了沈阳市绿化树种生态功能与生态适应性评价应用的综合指标体系。并根据专家第一轮评价和沈阳市特定区域和范围,在对绿化树种的综合应用评价的基础上,选定耐寒性、耐旱性、耐瘠薄、抗病虫能力、抗污染能力、观赏性和生态效益7项评价指标为主要的评价指标因子。对沈阳常见的200种绿化树种进行了综合评判与分级,评价结果表明,综合效能为1级植物有58种;2级植物为93种;3级植物38种;4级植物11种。     

沈阳城市森林三维绿量模拟及其影响因子

为探求便捷有效的小面积城市森林三维绿量的测算方法,根据林木生长的分形原理,采用逐步回归方法获取了沈阳城市森林三维绿量的13个模拟方程,并对其影响因素进行分析.结果表明：13个模拟方程的决定系数（R²）在0.612～0.842,残差分析没有呈现明显图样,模型精度均在87%（α=0.05）和83%（α=0.01）以上,其中最便捷的模拟方程是lnY=7.468+0.926lnx1［Y为模拟三维绿量,x₁为每公顷胸高断面积（SDB）］.模拟方程的标准回归系数与16个树木特征间的相关关系显示,影响沈阳城市森林三维绿量的最主要因素是每公顷胸高断面积（SDB）.     

基于生态绿当量的城市土地利用结构优化——以宁国市为例

基于生态绿当量的概念,探讨了城市生态用地合理性的生态标准,构建了土地利用结构优化模型。并在此基础上,以安徽省宁国市为例对该研究区不同空间范围下生态用地的结构及其优化方法进行实例分析。分析结果表明:宁国市域和城乡结合部均达到最佳绿地覆盖率的要求,而城区综合绿当量仅为0.66,需要进行用地调整。市域、城乡结合部和城区3个空间范围下的绿容率(GPR)分别为:4.89、4.22和2.77,可见城区绿化结构简单,树种单一,乔木和水体景观缺乏。同时,城区人口密集,但绿地生态系统服务功能较低,人均绿地率(ELP)仅为41.7 hm²/人。由此提出宁国市城区土地利用结构的优化调整方案,通过整个城市中心增绿、外围拓展;路林结合,蓝、绿交融,城乡一体,构筑内外环抱的多功能、多效益、完整的城市发展生态网架,保障城市长远的生态安全,促进良好的城市生态环境的形成。     

黄淮海平原玉米施氮量对后茬小麦土壤剖面硝态氮和产量的影响

在冬小麦-夏玉米一年两熟模式下,玉米品种“郑单958”（植株密度9株/m^2）和小麦品种“93-9”（基本苗704株/m^2）,冬小麦基施144kg N/hm^2,研究了玉米5个施N量（0、90、180、270和360kg/hm^2）对后茬小麦期间土壤剖面硝态氮含量、无机氮总量,以及小麦氮素吸收利用和产量的影响.结果表明：（1）与不施氮相比,玉米施氮显著增加小麦季0～200cm土壤硝态氮含量;自拔节起,0～40cm、0～130cm和0～200cm硝态氮含量均随施氮量增加而递增,在硝态氮含量较高的小区增幅也大.（2）轮作一周期后,不施氮和施氮360kg/hm^2显著影响0～130cm和0～200cm无机氮总量,但在90～270 kg/hm^2之间,施氮量的影响不明显.（3）施氮小于180kg/hm^2时,成熟期小麦植株氮素和籽粒氮素积累量、氮肥利用率均随施氮量增加而递增,但不明显.（4）与不施氮相比,施氮90kg/hm^2的小麦产量和麦玉轮作总产均增加但不明显,施氮180 kg/hm^2均显著增加,施氮270kg/hm^2与180kg/hm^2无明显差异.本试验条件下,夏玉米施氮90～180 kg/hm^2是适宜的.     

多尺度生态系统健康综合评价——以宁波市为例

以宁波市为例,从市域、所辖县(市/区)、生态系统3个尺度,划分出城市、森林、河流、农田、湖库及海岸带六类生态系统,选定56个指标因子建立了宁波市生态系统健康评价体系,并采用生态系统健康指数法进行了多尺度综合评价。结果显示:(1)宁波市生态系统处于亚健康状态,(2)县(市/区)生态系统中慈溪、象山和镇海为亚健康偏向预警水平,主城区(海曙区、江东区和江北区)、北仑、余姚、鄞州、奉化和宁海为一般健康水平;(3)对宁波市生态系统健康影响的生态系统类型主要是海岸带、河流和农田,县(市/区)主要是慈溪、镇海和象山,影响因子主要是海岸带初级生产力、海水综合污染指数、河流水环境质量和农田系统生产力。根据评价结果,提出重点在农田、河流和海岸带相关方面制定管理措施和开发政策。同时本研究表明,多尺度综合评价方法有助于生态环境管理部门全面直观认识不同尺度上生态系统健康状态,并具体分析主要的影响因子,进行区域生态环境管理的科学决策。     

城市绿地的生态环境效应研究进展

工业化的快速发展和城市化进程的加剧,使得城市生态环境的破坏和污染愈来愈严重,加速了城市的“生态环境危机”.城市绿地能够通过植被的光合作用、吸收作用、隔离阻挡作用、蒸腾以及蒸散作用改善城市的生态环境.目前研究主要集中在降温、增湿、固碳释氧、降噪、抗污染、生物多样性保护等6个方面.关于城区绿地对6种生态环境要素的改善程度、影响范围、机理问题以及不同植被种类生态环境效应的差异情况等,国内外学者都进行了大量详细的研究.基于传统实地观测数据进行城市绿地的生态环境效应研究是目前主要使用的研究方法,部分学者开始使用遥感技术手段研究城区绿地的降温增湿效应.在总结和分析前人研究成果的基础上,从研究内容的不同着手,主要总结并系统评估了目前关于城市绿地6种生态环境效应的研究,为今后相关研究提供参考.     

3S技术在城市绿地生态研究中的应用

介绍了城市绿地生态研究中的遥感特点 ,并论述了 3S技术在城市绿地覆盖清查、绿地三维量估测、绿地生态质量监测、绿地景观格局及其动态分析、适宜度评价和城市绿地景观生态规划上的应用现状 ,提出了现存的问题 ,并对其未来发展的方向作了展望。     

基于地面调查与遥感调查协同的城市绿地规模和分布研究——以青岛市为例

城市绿地调查作为园林绿化规划建设管理的基础工作，其数据准确程度直接影响着城市园林绿化的科学发展。提出了基于遥感调查与地面调查协同的城市绿地调查的技术方法，通过该方法获得数据与单独使用遥感调查或地面调查技术获得数据相比提升了城市绿地，尤其是公园绿地和附属绿地调查的时效性和准确性，为城市绿地调查提供了可操作的技术方法。     

武汉钢铁公司厂区绿地绿量的定量研究

针对城市绿地结构复杂、破碎化程度高的特点,在武汉钢铁公司厂区园林绿地层片结构及其盖度调查的基础上,借助GIS对其绿量进行了定量研究.结果表明,不同生活型植物的单叶面积和叶面积指数差异较大,植物种的叶面积指数大小不仅取决于单叶面积,而且取决于树冠的冠形和枝叶的密集程度.该厂区园林绿地的平均叶面积指数为7.75,总绿量为1 694.2 hm².其中,乔-灌-草型和乔 灌型绿地的面积和绿量分别占厂区总绿地面积和总绿量的79.7%和92.3%,反映了该厂区绿化以乔木为主,乔-灌-草型和乔-灌型绿地类型占绝对优势.结构单一的纯草坪型绿地在厂区应用较少,但草本层片的绿量占总绿量的22.9%.园林绿地的绿量取决于绿地面积、绿地的层片结构、不同层片植物的叶面积指数及其盖度.城市园林绿地应在扩大绿地面积的基础上,尽量选择叶面积指数较高的树种,完善层次结构,以增加总体绿量.以层片作为基础定量单元,在各层片代表种叶面积指数测定的基础上,通过绿地群落类型的层片结构及其盖度调查,并借助遥感影像和GIS提取各类群落的面积,可较为准确地定量城市园林绿地的绿量.     

基于CFD的城市绿地空间格局热环境效应分析

运用CFD数值模拟方法,结合RS技术,对城市中五类常见的绿地空间格局在垂直和水平方向上进行温度场和风速场数值模拟,以探讨绿地空间格局对城市热环境的影响程度及方式。在绿地的垂直结构上,灌木层对流场的影响要大于乔木层;而乔木层对绿地内部的降温作用更为明显。在绿地的水平布局形式中,在绿地率相当的情况下,楔状格局具有较好的热环境效应,即该格局在城市中的降温效果最为明显;放射状和条带状的次之,点状格局对周边环境的降温效果要弱些,但各"绿点"(即组成该格局的各块绿地)在小范围内降温效果比较明显,可以作为改善局部小气候的手段;环状格局热环境效应最弱。将CFD技术引入城市热环境研究,利用遥感技术对其进行参数修正,使热环境研究更加准确完整,具有经济高效方便等优点。     

近20年城市遥感研究现状及其发展趋势

随着城市化进程的不断加速,城市遥感研究已成为地理学、生态学、城市规划学等学科领域主要发展方向之一。城市化使人口与经济增长的同时,也使得城市原有的生态环境状况发生改变,从而引起了一系列城市生态环境问题。城市遥感是一门多学科交叉研究领域,近年来已经取得了一系列显著的研究成果。对近年来城市遥感研究涉及的城市地表温度、边界扩张、不透水表面、景观格局以及生态安全5个方面的理论、研究方法、应用动态以及发展方向进行了较为详细的总结与探讨。主要得出如下结论：（1）数据源从单个遥感数据研究走向多源遥感数据融合发展,多源遥感数据尤其是结合高分辨率数据越来越多的被应用到城市研究的各个领域中;（2）城市遥感的研究目标不断扩展、深化和聚焦;（3）城市遥感研究已开始从二维空间向三维空间拓展;（4）城市遥感涉及的研究对象之间相互作用,相互影响在深入解读城市遥感研究理论意义和潜在挑战的基础上,结合最新研究对本文所涉及的主题进行了补充和完善,为城市典型生态环境问题的解决提供新的思路;今后应按照城市形态与构成、城市关键要素、生态环境响应、生态环境评价以及城市扩展与环境预测的体系结构进行综合分析。     

基于百度街景图像的行人视角城市街道植被绿化格局分析

城市街道绿化植被作为城市景观的重要组成部分, 其分布格局对城市景观美学发展及行人身心健康有显著影响, 立足行人视角准确监测街道绿植分布信息对城市规划与管理有明确的辅助作用。该文针对已有研究多采用沿天底方向垂直向下观测的遥感影像监测地表植被而对行人视角的绿色植被分布格局研究涉及不多的现状, 基于免费获取的百度街景图像, 选取绿植覆被典型的泰安市区为案例区, 结合网络信息抓取与空间地理信息处理技术, 分析百度街景图像提取侧视绿植信息的可行性, 统计并对比其计算结果与遥感影像提取结果的关系, 以期为城市规划与管理提供辅助参考信息。网络抓取案例区273个样点共3 276幅百度街景图像, 利用计算机监督分类提取图像中的绿植区域; 基于空间分析模型分析街道绿色植被的分布格局; 利用SPSS软件趋势拟合模块分析百度街景图像与遥感影像提取的植被信息的相关性。主要结果为: 百度街景图像可作为主数据源提取城市街道的侧视绿植分布情况; 案例区不同区域植被分布指数区别较大, 空间格局差异明显; 百度街道植被分布指数与基于遥感图像提取的10、20、50 m缓冲距离范围内植被覆盖面积呈显著正相关关系, 但两者的变化趋势并非完全一致。百度街道植被分布结果可作为遥感监测结果的辅助信息更好地指导城市绿色景观规划与精准管理。     

Using LiDAR Data to Measure the 3D Green Biomass of Beijing Urban Forest in China

The purpose of the paper is to find a new approach to measure 3D green biomass of urban forest and to testify its precision. In this study, the 3D green biomass could be acquired on basis of a remote sensing inversion model in which each standing wood was first scanned by Terrestrial Laser Scanner to catch its point cloud data, then the point cloud picture was opened in a digital mapping data acquisition system to get the elevation in an independent coordinate, and at last the individual volume captured was associated with the remote sensing image in SPOT5(System Probatoired''Observation dela Tarre)by means of such tools as SPSS (Statistical Product and Service Solutions), GIS (Geographic Information System), RS (Remote Sensing) and spatial analysis software (FARO SCENE and Geomagic studio11). The results showed that the 3D green biomass of Beijing urban forest was 399.1295 million m³, of which coniferous was 28.7871 million m³ and broad-leaf was 370.3424 million m³. The accuracy of 3D green biomass was over 85%, comparison with the values from 235 field sample data in a typical sampling way. This suggested that the precision done by the 3D forest green biomass based on the image in SPOT5 could meet requirements. This represents an improvement over the conventional method because it not only provides a basis to evalue indices of Beijing urban greenings, but also introduces a new technique to assess 3D green biomass in other cities.     

基于遥感和图论的绿地空间演变和连通性研究——以郑州为例

绿地空间是人类和自然生态环境的重要组成部分,其连通性是绿地有效发挥生态和社会服务功能的重点,对促进生物多样性保护、人类户外空间游憩和城乡空间的健康可持续发展具有重要意义。以郑州为例,基于图论的原理和算法,以4个时期30m分辨率的Landsat 5和Landsat 8影像为基本数据源,在Arc GIS 10.2、ENVI 5.0和Graphab 1.2.1软件中,提取郑州市域范围内的绿地空间信息,分析了绿地斑块规模、数量和空间分布特征的动态变化过程,揭示了绿地空间连通性动态变化的规律和原因,探讨了图论指数在诊断和优化绿地空间连通性上的应用。结果表明:2000年到2013年间,随郑州市域绿地空间总量和斑块规模的增加,绿地空间整体连通性指数增加了4.7倍,且在2009年到2013年间增加幅度最大;绿地斑块规模与绿地空间整体连通性指数、最大连通单元体规模和绿地斑块节点度指数呈显著正相关关系;绿地空间连通性的区域差异特征与绿地空间分布特征一致,均呈现西高东低的分布规律,且随时间变化呈现出由西向东扩展的趋势;图论指数可以用来反映各种尺度上绿地空间的连通性,其中绿地斑块的节点度指数和中间度核心性指数可以用来诊断和筛选对整体绿地空间连通性起关键性和脚踏石作用的绿地斑块,在今后城乡绿地系统规划和绿地生态网络优化上具有重要的应用前景。     

轻小型无人机低空遥感及其在生态学中的应用进展

无人机低空遥感系统弥补了航天和航空遥感在影像分辨率、重访周期、云层影响以及高成本等方面的不足,为中观尺度的生态学研究提供了新方法.本文介绍了轻小型无人机低空遥感系统的组成,从物种、种群、群落和生态系统尺度综述了其在生态学中的应用现状,并指出目前存在的不足和未来的发展方向,以期为无人机生态学的后续研究提供参考.无人机生态学当前面临的挑战和未来发展的方向主要有物种形态和光谱特征库的建立、物种自动识别、光谱数据与植物生理生态过程之间关系的进一步挖掘、生态系统三维立体监测、多来源多尺度遥感数据融合等.随着无人机平台技术、传感器技术以及数据传输处理技术的成熟,以无人机低空遥感技术为基础的无人机生态学将迎来发展的机遇和曙光.