一種城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法，利用衛(wèi)星遙感影像來進(jìn)行分析，根據(jù)遙感影像提取公園綠地覆蓋區(qū)域和該區(qū)域外的居住用地區(qū)域，并根據(jù)未被覆蓋到的居住用地區(qū)域的輪廓，來確定虛擬公園地址，這樣，可以通過影像客觀并直觀的獲得公園綠地信息，并方便的提取到未被覆蓋的區(qū)域，指導(dǎo)進(jìn)行公園選址，為公園選址提供依據(jù)，并未實(shí)現(xiàn)城市更好的綠化提供依據(jù)，大大減少了人工測量、統(tǒng)計(jì)的繁瑣工作量，并減少了認(rèn)為主觀因素導(dǎo)致的誤判，提高了準(zhǔn)確性。
【專利說明】-種城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及城市綠化領(lǐng)域，具體地說是一種城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 城市綠地是城市中重要的基礎(chǔ)設(shè)施，是城市生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分，在改善 城市生態(tài)環(huán)境、維護(hù)人與自然和諧相處中起著積極的作用。城市綠地的生態(tài)效應(yīng)與其自身 在城市當(dāng)中的空間分布格局密切相關(guān)，為了充分發(fā)揮城市綠地的"城市清潔器"的作用，必 須合理地進(jìn)行城市綠地的規(guī)劃、建設(shè)和管理，客觀、準(zhǔn)確地掌握城市綠地的變化情況。
[0003] 目前，有不少行業(yè)內(nèi)的專家學(xué)者將GIS技術(shù)應(yīng)用于城市綠地研究的諸多方面。國 外在該方面研究起步比較早，自上世紀(jì)50年代美國率先將計(jì)算機(jī)引入林業(yè)W來，經(jīng)過近半 個(gè)世紀(jì)，它從最初的科學(xué)運(yùn)算工具已經(jīng)發(fā)展到現(xiàn)在的綜合的信息管理和決策系統(tǒng)，促使園 林的管理技術(shù)和研究手段發(fā)生了很大的變化。上世紀(jì)70年代美國林業(yè)部口開始數(shù)字化建 設(shè)，美國森林調(diào)查局發(fā)展了一套全國林業(yè)統(tǒng)一使用的資源信息顯示系統(tǒng)。進(jìn)入21世紀(jì)W 來，隨著地理信息系統(tǒng)技術(shù)逐步被引入各行業(yè)，各國學(xué)者對城市綠地的研究也不斷深入和 細(xì)化。
[0004] 我國從20世紀(jì)90年代起，GIS和遙感技術(shù)開始應(yīng)用于城市綠化調(diào)查工作。起初行 業(yè)內(nèi)很少有人設(shè)足綠地規(guī)劃管理的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，很多人僅僅是借助GIS W及遙感技術(shù)研究城 市園林景觀的適宜度、綠地覆蓋調(diào)查等。進(jìn)入21世紀(jì)，不少業(yè)內(nèi)人±開始致力于將GIS技 術(shù)應(yīng)用于綠地園林規(guī)劃和管理，著眼于應(yīng)用型GIS系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。
[0005] 當(dāng)前3S信息技術(shù)已經(jīng)在國內(nèi)外園林綠化行業(yè)內(nèi)已經(jīng)有了一定的應(yīng)用，但是許多 園林綠化GIS系統(tǒng)還僅僅限于對于數(shù)據(jù)查詢、展示等淺層次應(yīng)用，無法指導(dǎo)數(shù)字園林進(jìn)行 建設(shè)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于現(xiàn)有技術(shù)中的園林綠化系統(tǒng)僅限于數(shù)據(jù)查 詢、展示等功能，從而提出一種城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法。
[0007] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的提供一種城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法和系 統(tǒng)。
[000引本發(fā)明提供一種城市園林?jǐn)?shù)字化選址方法，包括
[0009] 獲取待測區(qū)域的遙感影像；
[0010] 根據(jù)遙感影像提取第一區(qū)域和第二區(qū)域，所述第一區(qū)域是公園綠地覆蓋區(qū)域，所 述第二區(qū)域是所述公園綠地覆蓋區(qū)域外的居住用地區(qū)域.
[0011] 選擇距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的部分或全部所述第二區(qū)域；
[0012] 確定所選擇的第二區(qū)域的輪廓，根據(jù)輪廓確定虛擬公園地址。
[0013] 優(yōu)選地，根據(jù)遙感影像提取公園綠地覆蓋區(qū)域的步驟，包括：
[0014] 對所述遙感影像進(jìn)行處理；
[0015] 獲取待測區(qū)域的綠色信息；
[0016] 提取所述綠色信息的面積、分布特征；
[0017] 根據(jù)所述分布特征和面積獲取公園綠地；
[001引將所述公園綠地的邊緣向外延伸預(yù)設(shè)寬度，得到所覆蓋的區(qū)域作為綠地覆蓋區(qū) 域。
[0019] 優(yōu)選地，對所述遙感影像進(jìn)行處理的步驟包括：
[0020] 進(jìn)行多光譜數(shù)據(jù)處理，獲取遙感影像的波長信息，利用第四波段增強(qiáng)第二波段；
[0021] 進(jìn)行全色數(shù)據(jù)處理，對局部圖像進(jìn)行灰度的反差增強(qiáng)和紋理能量信息的增強(qiáng)處 理；
[0022] 針對全色波段和多光譜波段使用空間變換融合方法進(jìn)行處理；
[0023] 對融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正。
[0024] 優(yōu)選地，獲取待測區(qū)域的綠色信息的過程，包括：
[0025] 獲得可見光紅波段探測數(shù)據(jù)；
[0026] 獲取近紅外波段的探測數(shù)據(jù)；
[0027] 根據(jù)上述兩個(gè)波段的探測數(shù)據(jù)的組合得到植被指數(shù)，所述植被指數(shù)包括差值植被 指數(shù)、比值植被指數(shù)、歸一化植被指數(shù)；
[002引根據(jù)上述植被指數(shù)提取綠色信息。
[0029] 優(yōu)選地，確定所選擇的第二區(qū)域的輪廓，根據(jù)輪廓確定虛擬公園地址的過程包 括：
[0030] 在選擇區(qū)域內(nèi)，勾拉多邊形框，將沒有被覆蓋到的居住用地區(qū)域的最外側(cè)邊緣相 互連接，獲取最大凸多邊形，在此多邊形的基礎(chǔ)上向內(nèi)縮進(jìn)預(yù)設(shè)的距離，將得到的區(qū)域作為 虛擬公園地址。
[0031] 優(yōu)選地，根據(jù)輪廓確定虛擬公園地址之后還包括：
[0032] 計(jì)算多個(gè)所述虛擬公園的公園服務(wù)半徑覆蓋率，其中所述公園服務(wù)半徑覆蓋率是 將公園的半徑向外延伸預(yù)設(shè)長度，所覆蓋的居住用地區(qū)域與待測區(qū)域內(nèi)所有居住用地區(qū)域 的比值；
[0033] 將公園服務(wù)半徑覆蓋率大于預(yù)設(shè)條件的虛擬公園作為推薦虛擬公園。
[0034] 優(yōu)選地，根據(jù)輪廓確定虛擬公園地址步驟后，還包括；
[0035] 虛擬公園的位置無法建設(shè)公園時(shí)，獲取附近預(yù)設(shè)范圍內(nèi)可選位置，將該可選位置 作為虛擬公園位置，計(jì)算該虛擬公園的公園服務(wù)半徑覆蓋率，若大于預(yù)設(shè)闊值，則推薦該虛 擬公園選址，否則放棄。
[0036] 本發(fā)明還提供一種城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)，包括
[0037] 影響獲取單元；獲取待測區(qū)域的遙感影像；
[003引區(qū)域確定單元：根據(jù)遙感影像提取第一區(qū)域和第二區(qū)域，所述第一區(qū)域是公園綠 地覆蓋區(qū)域，所述第二區(qū)域是所述公園綠地覆蓋區(qū)域外的居住用地區(qū)域；
[0039] 區(qū)域選擇單元：選擇距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的部分或全部所述第二區(qū)域；
[0040] 選址單元：確定所選擇的第二區(qū)域的輪廓，根據(jù)輪廓確定虛擬公園地址。
[0041] 優(yōu)選地，區(qū)域確定單元包括：
[0042] 影像處理子單元；對所述遙感影像進(jìn)行處理；
[0043] 綠色信息獲取子單元；獲取待測區(qū)域的綠色信息；
[0044] 特征提取子單元；提取所述綠色信息的面積、分布特征；
[0045] 綠地獲取子單元；根據(jù)所述分布特征和面積獲取公園綠地；
[0046] 覆蓋區(qū)域子單元；將所述公園綠地的邊緣向外延伸預(yù)設(shè)寬度，得到所覆蓋的區(qū)域 作為綠地覆蓋區(qū)域。
[0047] 優(yōu)選地，所述影像處理子單元包括：
[0048] 多光譜數(shù)據(jù)處理模塊；進(jìn)行多光譜數(shù)據(jù)處理，獲取遙感影像的波長信息，利用第四 波段增強(qiáng)第二波段；
[0049] 全色數(shù)據(jù)處理模塊；進(jìn)行全色數(shù)據(jù)處理，對局部圖像進(jìn)行灰度的反差增強(qiáng)和紋理 能量信息的增強(qiáng)處理；
[0化0] 融合模塊；針對全色波段和多光譜波段使用空間變換融合方法進(jìn)行處理；
[0化1] 糾正模塊：對融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正。
[0化2] 優(yōu)選地，綠色信息獲取子單元包括：
[0化3] 第一探測模塊：獲得可見光紅波段探測數(shù)據(jù)；
[0化4] 第二探測模塊：獲取近紅外波段的探測數(shù)據(jù)；
[0055] 組合模塊：根據(jù)上述兩個(gè)波段的探測數(shù)據(jù)的組合得到植被指數(shù)，所述植被指數(shù)包 括差值植被指數(shù)、比值植被指數(shù)、歸一化植被指數(shù)；
[0056] 提取模塊；根據(jù)上述植被指數(shù)提取綠色信息。
[0化7] 優(yōu)選地，選址單元包括：
[005引選址處理子單元；在選擇區(qū)域內(nèi)，勾拉多邊形框，將沒有被覆蓋到的居住用地區(qū)域 的最外側(cè)邊緣相互連接，獲取最大凸多邊形，在此多邊形的基礎(chǔ)上向內(nèi)縮進(jìn)預(yù)設(shè)的距離，將 得到的區(qū)域作為虛擬公園地址。
[0059] 優(yōu)選地，還包括
[0060] 公園服務(wù)半徑覆蓋率計(jì)算單元；計(jì)算多個(gè)所述虛擬公園的公園服務(wù)半徑覆蓋率， 其中所述公園服務(wù)半徑覆蓋率是將公園的半徑向外延伸預(yù)設(shè)長度，所覆蓋的居住用地區(qū)域 與待測區(qū)域內(nèi)所有居住用地區(qū)域的比值；
[0061] 第一推薦單元：將公園服務(wù)半徑覆蓋率大于預(yù)設(shè)條件的虛擬公園作為推薦虛擬公 園。
[006引優(yōu)選地，還包括；
[0063] 第二推薦單元：虛擬公園的位置無法建設(shè)公園時(shí)，獲取附近預(yù)設(shè)范圍內(nèi)可選位置， 將該可選位置作為虛擬公園位置，計(jì)算該虛擬公園的公園服務(wù)半徑覆蓋率，若大于預(yù)設(shè)闊 值，則推薦該虛擬公園選址，否則放棄。
[0064] 本發(fā)明的上述技術(shù)方案相比現(xiàn)有技術(shù)具有W下優(yōu)點(diǎn)，
[00化](1)本發(fā)明提供一種城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法，利用衛(wèi)星遙感影像來進(jìn)行 分析，根據(jù)遙感影像提取公園綠地覆蓋區(qū)域和該區(qū)域外的居住用地區(qū)域，并根據(jù)未被覆蓋 到的居住用地區(qū)域的輪廓，來確定虛擬公園地址，該樣，可W通過影像客觀并直觀的獲得公 園綠地信息，并方便的提取到未被覆蓋的區(qū)域，指導(dǎo)進(jìn)行公園選址，為公園選址提供依據(jù)， 并未實(shí)現(xiàn)城市更好的綠化提供依據(jù)，大大減少了人工測量、統(tǒng)計(jì)的繁瑣工作量，并減少了認(rèn) 為主觀因素導(dǎo)致的誤判，提高了準(zhǔn)確性。
[0066] (2)本發(fā)明所述的城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法，對所述遙感影像進(jìn)行處理，獲 取待測區(qū)域的綠色信息，提取所述綠色信息的面積、分布特征；根據(jù)所述分布特征和面積獲 取公園綠地。通過該數(shù)字化的處理方式，根據(jù)公園綠地的特點(diǎn)，來獲得公園綠地，效果好，處 理速度快，準(zhǔn)確度高。
[0067] (3)本發(fā)明所述的城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法，通過多光譜數(shù)據(jù)處理，全色數(shù) 據(jù)處理，融合W及集合糾正的方式，對遙感影像進(jìn)行處理，并得到清晰度高、可反應(yīng)植物分 布特性的影響數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
[0068] (4)本發(fā)明所述的城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法，利用衛(wèi)星不同波段探測數(shù)據(jù) 的組合，獲取反應(yīng)植物擅長狀況的指數(shù)，來提取綠色信息，準(zhǔn)確度高，易于實(shí)現(xiàn)，處理速度 快。
[0069] (5)本發(fā)明所述的城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法，將沒有被覆蓋到的居住用地 區(qū)域的最外側(cè)邊緣相互連接，獲取最大凸多邊形，在此基礎(chǔ)上通過內(nèi)縮得到虛擬公園選擇， 最大程度上滿足了公園綠地對城市中居住用地區(qū)域的覆蓋程度，提高了計(jì)劃建設(shè)的公園的 利用率。
[0070] (6)本發(fā)明所述的城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法，通過多種選擇未被覆蓋的居 住用地區(qū)域的方式，可W獲得多種虛擬公園選址，通過計(jì)算公園服務(wù)半徑覆蓋率，獲取每個(gè) 公園的利用效率，將利用效率高的虛擬公園優(yōu)先推薦，可W大大提高計(jì)劃在建公園的利用 率。
[0071] (7)本發(fā)明所述的城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法，虛擬公園的位置無法建設(shè)公 園時(shí)，還可W進(jìn)一步提供可選方案，提供參考，可W更好的指導(dǎo)城市綠地公園進(jìn)行建設(shè)。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0072] 為了使本發(fā)明的內(nèi)容更容易被清楚的理解，下面根據(jù)本發(fā)明的具體實(shí)施例并結(jié)合 附圖，對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明，其中
[0073] 圖1是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的流程圖；
[0074] 圖2A是本發(fā)明實(shí)施例中的公園綠地影像示意圖；
[0075] 圖2B是本發(fā)明實(shí)施例中的附屬綠地影像示意圖；
[0076] 圖2C是本發(fā)明實(shí)施例中的防護(hù)綠地影像示意圖；
[0077] 圖2D是本發(fā)明實(shí)施例中的生產(chǎn)綠地影像示意圖；
[007引圖2E是本發(fā)明實(shí)施例中的其他綠地影像示意圖；
[0079] 圖3是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的公園服務(wù)半徑示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0080] 本具體實(shí)現(xiàn)方式中的城市園林?jǐn)?shù)字化選址方法，可W通過編程實(shí)現(xiàn)，具有編程能 力的計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、控制器等智能可編程設(shè)備，都可W用于實(shí)現(xiàn)該方法，如可W通過具有 實(shí)現(xiàn)如下過程的指令的計(jì)算機(jī)設(shè)備來實(shí)現(xiàn)。
[0081] 連施例1:
[0082] 本實(shí)施例中提供一種城市園林?jǐn)?shù)字化選址方法，用于城市數(shù)字化園林建設(shè)過程 中，對城市園林的選址工作，包括如下過程：
[0083] SI、獲取待測區(qū)域的遙感影像?？蒞采用衛(wèi)星拍攝的影像數(shù)據(jù)。
[0084] S2、根據(jù)遙感影像提取第一區(qū)域和第二區(qū)域，所述第一區(qū)域是公園綠地覆蓋區(qū)域， 所述第二區(qū)域是所述公園綠地覆蓋區(qū)域外的居住用地區(qū)域。
[0085] 本步驟中，對于公園綠地覆蓋區(qū)域的提取包括兩部分，首選獲取公園綠地，然后， 通過將公園綠地的邊緣向外延伸獲得公園綠地覆蓋區(qū)域，具體過程如下：
[0086] S21、對所述遙感影像進(jìn)行處理。通過對遙感影像的處理來獲得清晰度高、易于辨 別綠色信息的圖像，該過程包括：
[0087] S211、對所述遙感影像進(jìn)行處理的步驟包括：
[008引 S212、進(jìn)行多光譜數(shù)據(jù)處理，獲取遙感影像的波長信息，利用第四波段增強(qiáng)第二波 段。
[0089] 利用第四波段增強(qiáng)第二波段，制作效果較好的衛(wèi)星影像圖，使融合影像具有豐富 的綠化信息，地物清晰，同時(shí)利用植被指數(shù)法提取綠色信息，使建成區(qū)內(nèi)的綠色信息被提取 出來
[0090] S213、進(jìn)行全色數(shù)據(jù)處理，對局部圖像進(jìn)行灰度的反差增強(qiáng)和紋理能量信息的增 強(qiáng)處理。
[0091] 全色波段數(shù)據(jù)圖像主要提供的是空間信息，處理的方法根據(jù)所購買的原始影像質(zhì) 量的優(yōu)劣而制定，保證圖像具有清晰的空間分辨能力。當(dāng)圖像噪音較大時(shí)，在融合前需對局 部圖像進(jìn)行灰度的反差增強(qiáng)和紋理能量信息的增強(qiáng)處理。包括：
[0092] ①灰度線性拉伸
[0093] 經(jīng)過非線性拉伸后的圖像數(shù)據(jù)，原來灰度值的大小關(guān)系會發(fā)生變化，產(chǎn)生的灰度 扭曲會帶來一些含義不明確的偽變化，影響監(jiān)測精度。因此從圖像數(shù)據(jù)上直接監(jiān)測變化信 息，在拉伸方法選擇上運(yùn)用直觀而簡單的線性拉伸方法可W達(dá)到信息增強(qiáng)的效果。
[0094] ②紋理能量增強(qiáng)
[0095] 將兩兩相鄰像元之間亮度值的差異作為紋理的測度，當(dāng)差異大于闊值時(shí)，則認(rèn)為 該處存在著要考慮的紋理特征，并將此類特征累積統(tǒng)計(jì)，稱之為紋理能量。當(dāng)局部紋理特征 豐富時(shí)，紋理能量強(qiáng)而呈現(xiàn)亮度值高。
[0096] S214、針對全色波段和多光譜波段使用空間變換融合方法進(jìn)行處理。制作遙感影 像圖時(shí)，對全色波段和多光譜波段用HSV空間變換融合的方法，具體步驟包括：
[0097] ①將2波段與4波段作波段增強(qiáng)運(yùn)算形成新的波段，即5波段，選擇351波段合成 RGB影像；
[009引②將RGB變換至服V，用高分辨率數(shù)據(jù)代替V波段，進(jìn)行HSV到RGB的逆變換；
[0099] ⑨調(diào)整色調(diào)，使圖像地物信息更加豐富，主要是植被信息豐富，易于提取識別。
[0100] S215、對融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正。
[0101] 為了消除遙感數(shù)據(jù)的幾何崎變，確保分析研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要參照地形圖數(shù) 據(jù)對融合數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正。
[0102] 遙感圖像幾何校正，一般采用間接法處理，根據(jù)控制點(diǎn)解算出校正多項(xiàng)式系數(shù)，建 立起控制點(diǎn)的地圖空間和圖像空間之間的坐標(biāo)變換函數(shù)式。校正技術(shù)路線是在粗加工的遙 感圖像與地圖上，對整個(gè)像幅，按控制點(diǎn)的選取規(guī)則，選擇控制點(diǎn)對，分別讀出地圖上或參 考圖像上的坐標(biāo)（X，y)和被校正遙感圖像上的行列號（U，V)，圖像數(shù)據(jù)坐標(biāo)（U，V)與地圖 坐標(biāo)（x，y)之間的函數(shù)關(guān)系式：
[010引 U = F(x，y) V = G(x，y)
[0104] 該個(gè)關(guān)系式通常是用一個(gè)多項(xiàng)式來表示：
[0105] ui = aO+alxi+a 巧 i+a3xi 化 a4xiyi+a5yi2............
[0106] vi = bO+blxi+b巧i+b3xi2+b4xiyi+b5yi2............
[0107] 式中；ui，vi為第i點(diǎn)的圖像坐標(biāo)（行列號）；xi，^為第i點(diǎn)對應(yīng)的地面坐標(biāo)（可 W是經(jīng)紳度坐t不，也可W是大地坐標(biāo)0 ;an, bn, n = 0, 1,2, 3,....為多項(xiàng)式系數(shù)。
[0108] 采用上述控制點(diǎn)坐標(biāo)，按最小二乘法求出多項(xiàng)式的系數(shù)，利用求得的系數(shù)和確定 的坐標(biāo)換算函數(shù)式對全區(qū)進(jìn)行坐標(biāo)變換，即根據(jù)變換函數(shù)解算每個(gè)像元的空間位置，最終 完成對影像數(shù)據(jù)的幾何糾正。
[0109] 上述過程中，通過多光譜數(shù)據(jù)處理，全色數(shù)據(jù)處理，融合W及集合糾正的方式，對 遙感影像進(jìn)行處理，并得到清晰度高、可反應(yīng)植物分布特性的影響數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理提供基 礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
[0110] S22、獲取待測區(qū)域的綠色信息。利用衛(wèi)星不同波段探測數(shù)據(jù)組合而成的，能反映 植物生長狀況的指數(shù)提取植被信息。植物葉面在可見光紅光波段有很強(qiáng)的吸收特性，在近 紅外波段有很強(qiáng)的反射特性，該是植被遙感監(jiān)測的物理基礎(chǔ)，通過該兩個(gè)波段測值的不同 組合可得到不同的植被指數(shù)。植被指數(shù)可分為差值植被指數(shù)、比值植被指數(shù)、歸一化植被指 數(shù)。具體過程如下：
[0111] S221、獲得可見光紅波段探測數(shù)據(jù)；
[0112] S222、獲取近紅外波段的探測數(shù)據(jù)；
[0113] S223、根據(jù)上述兩個(gè)波段的探測數(shù)據(jù)的組合得到植被指數(shù)，所述植被指數(shù)包括差 值植被指數(shù)、比值植被指數(shù)、歸一化植被指數(shù)；
[0114] S224、根據(jù)上述植被指數(shù)提取綠色信息。
[0115] 上述綠色信息的提取過程，利用衛(wèi)星不同波段探測數(shù)據(jù)的組合，獲取反應(yīng)植物擅 長狀況的指數(shù)，來提取綠色信息，準(zhǔn)確度高，易于實(shí)現(xiàn)，處理速度快。
[0116] S23、提取所述綠色信息的面積、分布特征。由于綠色信息中包括多種綠地，如除公 園綠地外，還包括附屬綠地、防護(hù)綠地、生產(chǎn)綠地和其他綠地等，由于不同的綠地分布特征 不同，因此通過面積W及分布特征等特點(diǎn)，可W從綠色信息中得到公園綠地。
[0117] S24、根據(jù)所述分布特征和面積獲取公園綠地。通過針對綠色信息的上述分析，可 W得到公園綠地。由于公園綠地的面積有一定要求，分布特征有獨(dú)特之處，根據(jù)面積和分布 特征可W從綠地信息中提取到屬于公園綠地的信息。通過該數(shù)字化的處理方式，根據(jù)公園 綠地的特點(diǎn)，來獲得公園綠地，效果好，處理速度快，準(zhǔn)確度高
[0118] S25、將所述公園綠地的邊緣向外延伸預(yù)設(shè)寬度，得到所覆蓋的區(qū)域作為綠地覆蓋 區(qū)域。公園綠地覆蓋區(qū)域覆蓋到的范圍就是其周圍的一定距離如500-1000米，通過該方法 得到了提取到的公園綠地所覆蓋的區(qū)域。
[0119] 在得到公園綠覆蓋區(qū)域后，其余的區(qū)域便是其未覆蓋的區(qū)域，想要獲得公園綠地 覆蓋區(qū)域外的居住用地區(qū)域，需要提取居住用地區(qū)域，過程為；預(yù)先提取居住用地區(qū)域的特 征參數(shù)，根據(jù)遙感影像提取待測區(qū)域的上述特征參數(shù)；通過特征匹配的方式獲取待測區(qū)域 內(nèi)的居住用地區(qū)域，在得到居住用地區(qū)域后，在公園綠地未覆蓋的區(qū)域中，找到居住用地區(qū) 域，就得到了第二區(qū)域，即公園綠地覆蓋區(qū)域外的居住用地區(qū)域。
[0120] S3、選擇距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的部分或全部所述第二區(qū)域。
[0121] 公園綠地覆蓋區(qū)域外的居住用地區(qū)域，可W是多個(gè)連續(xù)或不連續(xù)的圖塊，因此選 擇在一定距離內(nèi)的上述居住用地區(qū)域，如選擇相距在5公里-10公里內(nèi)的未覆蓋的居住用 地區(qū)域，此時(shí)會有多種選擇，可W根據(jù)每種選擇進(jìn)行后續(xù)虛擬公園選擇，獲得多種虛擬公園 選址方案，然后再從中進(jìn)行優(yōu)選。
[0122] S4、確定所選擇的第二區(qū)域的輪廓，根據(jù)輪廓確定虛擬公園地址。
[0123] 具體為；在選擇區(qū)域內(nèi)，勾拉多邊形框，將沒有被覆蓋到的居住用地區(qū)域的最外側(cè) 邊緣相互連接，獲取最大凸多邊形，在此多邊形的基礎(chǔ)上向內(nèi)縮進(jìn)預(yù)設(shè)的距離，將得到的區(qū) 域作為虛擬公園地址。
[0124] 上述方法，將沒有被覆蓋到的居住用地區(qū)域的最外側(cè)邊緣相互連接，獲取最大凸 多邊形，在此基礎(chǔ)上通過內(nèi)縮得到虛擬公園選擇，最大程度上滿足了公園綠地對城市中居 住用地區(qū)域的覆蓋程度，提高了計(jì)劃建設(shè)的公園的利用率
[0125] 本實(shí)施例中的城市園林?jǐn)?shù)字化選址方法，利用衛(wèi)星遙感影像來進(jìn)行分析，根據(jù)遙 感影像提取公園綠地覆蓋區(qū)域和該區(qū)域外的居住用地區(qū)域，并根據(jù)未被覆蓋到的居住用地 區(qū)域的輪廓，來確定虛擬公園地址，該樣，可W通過影像客觀并直觀的獲得公園綠地信息， 并方便的提取到未被覆蓋的區(qū)域，指導(dǎo)進(jìn)行公園選址，為公園選址提供依據(jù)，并未實(shí)現(xiàn)城市 更好的綠化提供依據(jù)，大大減少了人工測量、統(tǒng)計(jì)的繁瑣工作量，并減少了認(rèn)為主觀因素導(dǎo) 致的誤判，提高了準(zhǔn)確性。
[01%] 作為進(jìn)一步優(yōu)選的實(shí)施方案，在其他的實(shí)施例中，還可W在根據(jù)輪廓確定虛擬公 園地址之后，進(jìn)一步在針對每種S3中選擇的區(qū)域得到的虛擬公園中進(jìn)行優(yōu)選，選擇利用效 率最高的，具體方式為：計(jì)算多個(gè)所述虛擬公園的公園服務(wù)半徑覆蓋率，其中所述公園服務(wù) 半徑覆蓋率是將公園的半徑向外延伸預(yù)設(shè)長度，所覆蓋的居住用地區(qū)域與待測區(qū)域內(nèi)所有 居住用地區(qū)域的比值；將公園服務(wù)半徑覆蓋率大于預(yù)設(shè)條件的虛擬公園作為推薦虛擬公 園。
[0127] 該方法，通過多種選擇未被覆蓋的居住用地區(qū)域的方式，可W獲得多種虛擬公園 選址，通過計(jì)算公園服務(wù)半徑覆蓋率，獲取每個(gè)公園的利用效率，將利用效率高的虛擬公園 優(yōu)先推薦，可W大大提高計(jì)劃在建公園的利用率。
[0128] 作為其他的進(jìn)一步的實(shí)施方式，在虛擬公園選址位置無法建設(shè)公園時(shí)，獲取附近 預(yù)設(shè)范圍內(nèi)可選位置，將該可選位置作為虛擬公園位置，計(jì)算該虛擬公園的公園服務(wù)半徑 覆蓋率，若大于預(yù)設(shè)闊值，則推薦該虛擬公園選址，否則放棄。該方案虛擬公園的位置無法 建設(shè)公園時(shí)，還可W進(jìn)一步提供可選方案，提供參考，可W更好的指導(dǎo)城市綠地公園進(jìn)行建 設(shè)。
[0129] 上述方案，通過獲得綠化面積，還可W通過設(shè)置公園的服務(wù)半徑，對建成區(qū)范圍內(nèi) 所有公園進(jìn)行服務(wù)半徑覆蓋分析，并計(jì)算出覆蓋區(qū)域內(nèi)各類用地的綠化覆蓋情況，從而對 公園的服務(wù)效率進(jìn)行評價(jià)。即公園覆蓋到的居住區(qū)和單位規(guī)模較大的，則服務(wù)效率高，反之 則服務(wù)效率低。而沒有被覆蓋到的區(qū)域則是缺少公園的區(qū)域，對未來新建公園的選址提供 了科學(xué)依據(jù)。
[0。0] 連施例2:
[0131] 本實(shí)施例中提供一種城市園林?jǐn)?shù)字化選址方法，用于城市園林?jǐn)?shù)字化管理系統(tǒng) 中，運(yùn)用地理信息系統(tǒng)佑IS)、遙感巧巧、全球定位系統(tǒng)佑P巧、數(shù)據(jù)庫、MIS、OA等空間信 息技術(shù)，建立園林綠化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，結(jié)合園林綠化專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)從園林?jǐn)?shù)據(jù)采集入 庫，園林綠化規(guī)劃設(shè)計(jì)、建設(shè)施工、養(yǎng)護(hù)管理，公園與風(fēng)景名勝管理，園林綠化節(jié)水、OA辦公、 電子政務(wù)、WeB信息分發(fā)等全過程的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、可視化、自動化和智能化的技術(shù)系統(tǒng)， 實(shí)現(xiàn)園林信息數(shù)據(jù)的一體化管理，為行政決策提供科學(xué)依據(jù)，完善數(shù)字城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。
[0132] 本實(shí)施例中運(yùn)用了地理信息系統(tǒng)（GIS)，又稱為"地學(xué)信息系統(tǒng)"或"資源與環(huán)境信 息系統(tǒng)"。它是一種特定的十分重要的空間信息系統(tǒng)。它是在計(jì)算機(jī)硬、軟件系統(tǒng)支持下， 對整個(gè)或部分地球表層（包括大氣層）空間中的有關(guān)地理分布數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲存、管理、 運(yùn)算、分析、顯示和描述的技術(shù)系統(tǒng)。
[0133] 遙感巧巧是指非接觸的，遠(yuǎn)距離的探測技術(shù)。一般指運(yùn)用傳感器/遙感器對物體 的電磁波的福射、反射特性的探測，并根據(jù)其特性對物體的性質(zhì)、特征和狀態(tài)進(jìn)行分析的理 論、方法和應(yīng)用的科學(xué)技術(shù)。
[0134] 數(shù)據(jù)庫值at油ase)是按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫，它產(chǎn)生于距 今五十年前，隨著信息技術(shù)和市場的發(fā)展，特別是二十世紀(jì)九十年代W后，數(shù)據(jù)管理不再僅 僅是存儲和管理數(shù)據(jù)，而轉(zhuǎn)變成用戶所需要的各種數(shù)據(jù)管理的方式。數(shù)據(jù)庫有很多種類型， 從最簡單的存儲有各種數(shù)據(jù)的表格到能夠進(jìn)行海量數(shù)據(jù)存儲的大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都在各個(gè) 方面得到了廣泛的應(yīng)用。S化是英文Structured Query Language的縮寫，意思為結(jié)構(gòu)化查 詢語言。S化語言的主要功能就是同各種數(shù)據(jù)庫建立聯(lián)系，進(jìn)行溝通。按照ANSI (美國國 家標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會）的規(guī)定，S化被作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)語言。SQL Server是一個(gè) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。本系統(tǒng)所用的Microsoft SQL Server 2005是一個(gè)全面的數(shù)據(jù)庫平 臺，使用集成的商業(yè)智能炬I)工具提供了企業(yè)級的數(shù)據(jù)管理。其數(shù)據(jù)庫引擎為關(guān)系型數(shù)據(jù) 和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供了更安全可靠的存儲功能，可W構(gòu)建和管理用于業(yè)務(wù)的高可用和高性能 的數(shù)據(jù)應(yīng)用程序，同時(shí)也結(jié)合了分析、報(bào)表、集成和通知功能。本實(shí)施例中的數(shù)據(jù)存儲W及 調(diào)用通過S化數(shù)據(jù)庫來完成。
[01巧]本實(shí)施例提供一種城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)及選址方法，包括如下過程：
[0136] S1 ;獲取待測區(qū)域的遙感影像，如獲取選定區(qū)域如一個(gè)城市的衛(wèi)星遙感影像。此處 的衛(wèi)星遙感圖像可W通過WordView-2衛(wèi)星獲得。
[0137] WorldView-2衛(wèi)星是美國數(shù)字全球公司值igital Globe)于2009年10月8日成 功發(fā)射，其突出特點(diǎn)是全色分辨率為0. 46m，多光譜分辨率為1. 8m，是一顆更快捷、更精確、 更大容量、更多波段掃描能力的卓越商業(yè)衛(wèi)星。該衛(wèi)星先進(jìn)的地理位置技術(shù)，在掃描的精確 度上有了非常大的進(jìn)步，其精確度已經(jīng)達(dá)到了 6. 5米CE90。該是沒有經(jīng)過處理，沒有地面控 審IJ，也沒有高程模型的數(shù)據(jù)。
[0138] WorldView-2衛(wèi)星是世界上首顆能夠提供8個(gè)波段多光譜數(shù)據(jù)的高分辨商業(yè)衛(wèi) 星，該衛(wèi)星不僅具有4個(gè)業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)譜段(紅、綠、藍(lán)、近紅外)，還包括四個(gè)額外譜段(海岸、黃、 紅色邊緣、和近紅外2)(見表-1)。多樣行的譜段能夠?yàn)橛脩籼峁┻M(jìn)行精確變化驗(yàn)測和制 圖的能力，可W更為真實(shí)地表示地球的本色。圖像幅寬16.4km。
[0139] 表-IWor ldView-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)各波段波長及主要應(yīng)用
[0140]

【權(quán)利要求】
1. 一種城市園林?jǐn)?shù)字化選址方法，其特征在于，包括 獲取待測區(qū)域的遙感影像； 根據(jù)遙感影像提取第一區(qū)域和第二區(qū)域，所述第一區(qū)域是公園綠地覆蓋區(qū)域，所述第 二區(qū)域是所述公園綠地覆蓋區(qū)域外的居住用地區(qū)域； 選擇距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的部分或全部所述第二區(qū)域； 確定所選擇的第二區(qū)域的輪廓，根據(jù)輪廓確定虛擬公園地址。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)遙感影像提取公園綠地覆蓋區(qū)域的 步驟，包括： 對所述遙感影像進(jìn)行處理； 獲取待測區(qū)域的綠色信息； 提取所述綠色信息的面積、分布特征； 根據(jù)所述分布特征和面積獲取公園綠地； 將所述公園綠地的邊緣向外延伸預(yù)設(shè)寬度，得到所覆蓋的區(qū)域作為綠地覆蓋區(qū)域。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，對所述遙感影像進(jìn)行處理的步驟包括： 進(jìn)行多光譜數(shù)據(jù)處理，獲取遙感影像的波長信息，利用第四波段增強(qiáng)第二波段； 進(jìn)行全色數(shù)據(jù)處理，對局部圖像進(jìn)行灰度的反差增強(qiáng)和紋理能量信息的增強(qiáng)處理； 針對全色波段和多光譜波段使用空間變換融合方法進(jìn)行處理； 對融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，獲取待測區(qū)域的綠色信息的過程，包 括： 獲得可見光紅波段探測數(shù)據(jù)； 獲取近紅外波段的探測數(shù)據(jù)； 根據(jù)上述兩個(gè)波段的探測數(shù)據(jù)的組合得到植被指數(shù)，所述植被指數(shù)包括差值植被指 數(shù)、比值植被指數(shù)、歸一化植被指數(shù)； 根據(jù)上述植被指數(shù)提取綠色信息。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，確定所選擇的第二區(qū)域的輪廓，根 據(jù)輪廓確定虛擬公園地址的過程包括： 在選擇區(qū)域內(nèi)，勾拉多邊形框，將沒有被覆蓋到的居住用地區(qū)域的最外側(cè)邊緣相互連 接，獲取最大凸多邊形，在此多邊形的基礎(chǔ)上向內(nèi)縮進(jìn)預(yù)設(shè)的距離，將得到的區(qū)域作為虛擬 公園地址。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，根據(jù)輪廓確定虛擬公園地址之后 還包括： 計(jì)算多個(gè)所述虛擬公園的公園服務(wù)半徑覆蓋率，其中所述公園服務(wù)半徑覆蓋率是將公 園的半徑向外延伸預(yù)設(shè)長度，所覆蓋的居住用地區(qū)域與待測區(qū)域內(nèi)所有居住用地區(qū)域的比 值； 將公園服務(wù)半徑覆蓋率大于預(yù)設(shè)條件的虛擬公園作為推薦虛擬公園。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，根據(jù)輪廓確定虛擬公園地址步驟后，還包 括； 虛擬公園的位置無法建設(shè)公園時(shí)，獲取附近預(yù)設(shè)范圍內(nèi)可選位置，將該可選位置作為 虛擬公園位置，計(jì)算該虛擬公園的公園服務(wù)半徑覆蓋率，若大于預(yù)設(shè)閾值，則推薦該虛擬公 園選址，否則放棄。
8. -種城市園林?jǐn)?shù)字化系統(tǒng)，其特征在于，包括 影響獲取單元：獲取待測區(qū)域的遙感影像； 區(qū)域確定單元：根據(jù)遙感影像提取第一區(qū)域和第二區(qū)域，所述第一區(qū)域是公園綠地覆 蓋區(qū)域，所述第二區(qū)域是所述公園綠地覆蓋區(qū)域外的居住用地區(qū)域； 區(qū)域選擇單元：選擇距離在預(yù)設(shè)距離內(nèi)的部分或全部所述第二區(qū)域； 選址單元：確定所選擇的第二區(qū)域的輪廓，根據(jù)輪廓確定虛擬公園地址。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，區(qū)域確定單元包括： 影像處理子單元：對所述遙感影像進(jìn)行處理； 綠色信息獲取子單元：獲取待測區(qū)域的綠色信息； 特征提取子單元：提取所述綠色信息的面積、分布特征； 綠地獲取子單元：根據(jù)所述分布特征和面積獲取公園綠地； 覆蓋區(qū)域子單元：將所述公園綠地的邊緣向外延伸預(yù)設(shè)寬度，得到所覆蓋的區(qū)域作為 綠地覆蓋區(qū)域。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述影像處理子單元包括： 多光譜數(shù)據(jù)處理模塊：進(jìn)行多光譜數(shù)據(jù)處理，獲取遙感影像的波長信息，利用第四波段 增強(qiáng)第二波段； 全色數(shù)據(jù)處理模塊：進(jìn)行全色數(shù)據(jù)處理，對局部圖像進(jìn)行灰度的反差增強(qiáng)和紋理能量 信息的增強(qiáng)處理； 融合模塊：針對全色波段和多光譜波段使用空間變換融合方法進(jìn)行處理； 糾正模塊：對融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正。
11. 根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的系統(tǒng)，其特征在于，綠色信息獲取子單元包括： 第一探測模塊：獲得可見光紅波段探測數(shù)據(jù)； 第二探測模塊：獲取近紅外波段的探測數(shù)據(jù)； 組合模塊：根據(jù)上述兩個(gè)波段的探測數(shù)據(jù)的組合得到植被指數(shù)，所述植被指數(shù)包括差 值植被指數(shù)、比值植被指數(shù)、歸一化植被指數(shù)； 提取模塊：根據(jù)上述植被指數(shù)提取綠色信息。
12. 根據(jù)權(quán)利要求8-11任一所述的系統(tǒng)，其特征在于，選址單元包括： 選址處理子單元：在選擇區(qū)域內(nèi)，勾拉多邊形框，將沒有被覆蓋到的居住用地區(qū)域的最 外側(cè)邊緣相互連接，獲取最大凸多邊形，在此多邊形的基礎(chǔ)上向內(nèi)縮進(jìn)預(yù)設(shè)的距離，將得到 的區(qū)域作為虛擬公園地址。
13. 根據(jù)權(quán)利要求8-12任一所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括 公園服務(wù)半徑覆蓋率計(jì)算單元：計(jì)算多個(gè)所述虛擬公園的公園服務(wù)半徑覆蓋率，其中 所述公園服務(wù)半徑覆蓋率是將公園的半徑向外延伸預(yù)設(shè)長度，所覆蓋的居住用地區(qū)域與待 測區(qū)域內(nèi)所有居住用地區(qū)域的比值； 第一推薦單元：將公園服務(wù)半徑覆蓋率大于預(yù)設(shè)條件的虛擬公園作為推薦虛擬公園。
14. 根據(jù)權(quán)利要求13任一所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括； 第二推薦單元：虛擬公園的位置無法建設(shè)公園時(shí)，獲取附近預(yù)設(shè)范圍內(nèi)可選位置，將該 可選位置作為虛擬公園位置，計(jì)算該虛擬公園的公園服務(wù)半徑覆蓋率，若大于預(yù)設(shè)閾值，則 推薦該虛擬公園選址，否則放棄。
【文檔編號】G06T5/00GK104504603SQ201410727205
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月3日
【發(fā)明者】張曉軍, 師衛(wèi)華, 許士翔, 蔡文婷, 李倩, 張芳 申請人:住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部城鄉(xiāng)規(guī)劃管理中心