关键字： 航空遥感 彩红外 数字化 绿化调查

近年来，随着我国经济水平的不断提高，人们对城市生活环境的要求也日渐提高，建设生态城市的观点越来越被受到关注。上海、天津、哈尔滨、扬州、常州、成都等城市纷纷提出建设生态城市的目标[2]。城市的绿化建设则是城市生态化的一个重要方面，有关专家指出，加强绿地生态建设应该是城市生态环境建设“十五”规划的重要措施之一，城市绿地生态建设要以扩大绿地面积、提高绿地覆盖率、以质取胜为目标[3]。城市的绿化现状如何则是进一步进行绿化规划与建设的直接、重要依据，在建设部创建国家园林城区的工作中起到了管理与监控的作用。因此，开展绿化现状调查必不可少。要使绿化调查的结果更为精确，必须结合高科技手段。其中，采用彩红外航空遥感数字化信息进行解译是一种比较可行的方法。

1．彩红外航空遥感数字化信息用于绿化精细调查的优点

彩红外航空遥感是一种适用于植被勘察、伪装侦察和地上资源探测的航空遥感手段，所采用的光学成像胶片一般为非真实彩色反转片，成像光谱范围介于0.5~0.9μm[1],即处于主要绿光、红光和近红外波段，可以有效地减少因空气分子对蓝光散射所造成的影像清晰度下降的不良影响，非常适用于捕获城市地表信息。在彩红外反转片上，地表植被呈现的是不同饱和度的红色，而非日常所见的绿色。

彩红外航空遥感数字化信息是由两方面组成的，一是数字化的彩红外航空遥感影像，二是在计算机内解译的数字化矢量图。该数字化信息用于绿化精细调查具有如下几方面的优点。

1.1 不同生长期的植物都能清晰记录

植物对不同光谱段能量的反射和吸收的状况与其叶绿素含量有关，叶绿素能够大量反射近红外能量，而吸收大部份的可见光波段的能量。健康的绿色植物含有大量的叶绿素，通常反射40~50%的近红外（0.7~1.1μm）波段的能量，吸收将近80~90%的可见光波段（0.4~0.7μm）的能量（详见图1）。相反，枯萎和衰老植物的在可见光波段所反射的能量要大大高于健康植物的反射值，而在近红外波段所反射的能量则要低于健康植物的反射值[1]。因此，在彩红外影像中，处于成长期的健康植物呈现出红色，植物越嫩，红色越鲜艳；枯萎和衰老的植物则不呈现红色，而是黄偏红的颜色。这样，处于不同生长期的植物就能明显地区分出来。同时，城市中的植物和城市的水面、路面、建筑物顶面之间也有很明显的区别。水面主要呈现蓝色或绿色；路面多为灰色、青灰色或蓝黑色；建筑物的顶面多呈现青色、暗黄色或蓝黑色等，即便平时肉眼所见的红色屋顶，在彩红外影像中呈现出黄绿色或暗黄色，很容易与植物区分开。有些平时肉眼所见的非植被绿色地面或屋顶，由于在近红外波段所反射的能量很小，所以在彩红外影像中不会呈现红色，而是紫色或其他颜色。

图1 健康绿草、枯草和干裸土地在0.4~1.1μm波段的光谱反射特征[1]

此外，对于城市而言，要获取高清晰度的航空遥感影像，航摄飞行一般选择在冬季进行。在此季节，许多植物已经落叶，但在枝、茎和近根等处依然含有一定的叶绿素，其在近红外波段仍然有相当的反射，所以这些植物在真彩色航片上可能不易与其他地物或地面分开来，但在彩红外航片上确较容易识别。

总之，彩红外影像既能够区分出不同生长期的植物，又能够明显地把城市中的植物和其他地物区分开来，这对于绿化的精细调查是极为有利的。

1.2 绿化调查具有高精确性和可信度

利用数字化的彩红外航空遥感信息进行绿化调查，主要是在计算机内对数字化影像进行解译，高精确度和高可信度主要来自绿化解译时影像的高清晰度和解译后面积统计的精确性。

经过数字化的彩红外航空遥感照片可以获得大比例尺、高清晰度的影像图，且在计算机内可以迅速缩放成不同的比例尺效果，例如，一幅原始比例尺为1:10000的照片以600dpi扫描转换成数字化影像输入计算机，在图像处理软件PhotoShop的支持下，可以在1:10000~1:200的比例尺效果之间迅速缩放（不出现马赛克效果），这种数码显示比原先仅采用光学相纸显示更为灵活方便。同时，利用数字化的彩红外影像可对调查地点进行即时的放大察看，并可以对阴暗部分、模糊部分进行增强处理，以改善视觉效果，提高解译的精度，这是仅采用照片解译所无法做到的。由于有上述优点，在计算机内对绿化进行解译时，就能把绿化覆盖的边界准确地勾绘出来，为统计结果的准确性打下基础。另一方面，利用计算机对绿化面积进行统计，可以避免采用求积仪进行人工量算时的操作误差，从而获得精确的面积统计结果。

1.3 调查效率高

利用数字化航空遥感影像进行城市绿化调查，与人工实地量算相比，效率大为提高。由于使用数字化航空影像观察地物，具有空间快速转移的优点，即可以迅速地从不同的角度观测到建筑物的不同侧面，或迅速地从一个调查地点移动到另一个调查地点，如此，既可节省实地空间转换所消耗的时间，又可以即时发现遗漏之处。根据在上海市的实际操作经验，采用数字化影像进行绿化解译，单人单机即可独立负责一片区域，每天大约可完成0.5平方公里区域内的绿化解译和面积量算工作；而人工实地量算，一般需要3人为一个工作小组， 要完成上述面积区域内的绿化量算工作，至少需要3~4个小组。也就是说，采用数字化航空遥感影像进行城市绿化调查，相对于人工实地量算而言，效率可提高10倍以上。

1.4 易于更新

调查区域内的绿化遥感信息经矢量化成图后，各个绿化单元的边界就被确定下来。将来绿化如果有增加和改造，只要在矢量图上将相应的部分做修改，变化信息实时地在矢量图上反映出来，并能很快获得新的统计结果，从而实现绿化信息的快速更新。

2． 数字化的彩红外航空遥感绿化调查方法

下面介绍在上海市第三轮航空遥感综合调查应用中探索出的趋于成熟的航空遥感绿化数字化调查方法。

2.1 绿化调查范围的确定与数字化影像的获取

首先确定进行绿化调查的区域范围，然后将覆盖该区域的彩红外航片以相同的分辨率进行数字化扫描。

2.2 航片定位校正

这项工作可以在某一地理信息系统(GIS)软件中进行。将数字化的影像与矢量地图进行定位匹配和几何校正运算，以便将调查区域的影像与地理坐标联系起来，并纠正航片拍摄时形成的畸变。这样，一方面可以将覆盖调查区域的所有航片拼接在一起，便于绿化解译；另一方面可以使所有校正好的航片的实际比例尺基本达到一致，确保绿化矢量多边形的面积统计的准确性。

2.3 阴影内绿化的增强处理

阴影区域内地物的光谱分辨率一般会显著下降，给地物识别造成很大的困难，这对于绿化的精细解译是一个不利的因素。为了能够识别出阴影内的绿化信息，需要先对影像进行非线性拉伸的亮度增强处理。由于城市的地面多为水泥或其他材料，其所含的水分要大大低于植被，故对可见光的反射要强于植被。根据实验以及实际应用情况表明，在经过增强处理后的阴影区域内，植被往往呈现较暗的斑块，再结合人工绿化分布的规律性，基本上能够较准确地把阴影内的绿化解译出来。

2.4 绿化解译与面积统计

在某一GIS软件环境中，将已经定位校正和增强处理好的数字化影像（航片）以图层叠置的方式显示出来，以这些影像为背景将其中的每一块绿化沿着其边缘矢量化成相应的多边形。在解译时，针对某一幢建筑，需要将呈现其不同侧面的航片分别设置为当前活动图层（航向重叠和旁向重叠的航片），这样便能将建筑物各个侧面的绿化基本解译出来。同时，还可以根据要求将不同功能类别的绿化（公共绿地、居住区绿地、单位绿地、生产绿地、临时绿地、行道树等）的矢量多边形分别以不同颜色表示，或者放在不同的层内。待调查区域内所有的绿化都解译完后，利用GIS软件中的面积统计功能计算不同功能类别的绿化覆盖面积和总的绿化覆盖面积，再结合土地面积、人口数可计算出绿化覆盖率、绿地率以及人均绿地面积等绿化水平的评价指标。

2.5 覆盖面积的季节变化分析

如果航片是冬季所摄，则道树中落叶树的树冠面积要比夏季有明显减小，可以结合落叶树形态、生态习性加以分析，以便估算出行道树在夏季的覆盖面积。以上海市区为例，行道树中以悬铃木较为典型，该树种属于落叶树，冬季时绝大部分树叶和小树枝枯落，同时某些树被修剪，树冠直径缩小；春、夏季时再生新枝，树叶茂盛，覆盖面积扩展，直径外延。生长期内的树枝，一般以向阳、向上方式生长，依据园林部门的积累的经验数值，其平面拓展的状况为树冠直径外延0.5~1米。根据该经验数值可以大体估算出夏季行道树覆盖的拓展面积，进而得出夏季绿化覆盖的增加比例。据上海已进行的绿化调查结果表明，行道树夏季覆盖面积的拓展对于整体覆盖率的提高的影响是十分有限的，一般不超过0.15% 。

2.6 实地采样进行误差分析

采用航空遥感手段进行调查是为了最大限度地减少野外工作量，提高调查效率，但并不能完全脱离或丢弃实地调查工作。事实上，进行实地采样是检验计算机内解译误差的最好手段。绿化的实地调查主要针对阴影区域和建筑物密集区域进行，因为在航空遥感影像上处于这些区域内的绿化容易被遮挡或出现边界模糊的情况，直接影响到解译的准确性。以实地采样测量的绿地面积为衡量标准，可对计算机内解译的误差情况及原因做相应的评估，以确定计算机内绿化解译结果是偏大抑或偏小。

2.7 撰写绿化调查报告与制作绿化现状影像图

绿化调查报告应详细说明各个类别的绿化覆盖面积、总体覆盖面积以及绿化覆盖率、绿地覆盖率，还可以列举出一些特殊绿地的面积统计结果，并分析行道树覆盖面积的季节变化以及解译误差的情况。此外，还可以根据需要，对调查区域内的绿化分布特点进行分析，并对绿化建设提出一些建设性的意见。

为了直观反映调查区域的绿化现状，便于绿化管理和规划，还需要将数字化的航空遥感影像做无缝拼接，制作出航空遥感现状图。

3．应用与展望

3.1 在上海市四个区的绿化调查应用

上海市第三轮航空遥感综合调查始于1999年底，至2000年4月份完成航摄，随后开展数字化和有关的应用工作。从2000年6月至2001年5月，应用上述彩红外航空遥感方法，上海市航空遥感综合调查办公室已先后为上海市闵行区、长宁区、嘉定建城区、金山建城区进行了绿化的精细调查，并获得了建设部和委托调查方的好评。闵行区据此已经申报并成功获得国家园林城区称号，金山区的申报工作正在进行，长宁和嘉定依据调查的结果，已经就进一步提高区内的绿化水平做了详细的规划。

3.2彩红外航空遥感绿化调查方法今后的发展方向

彩红外航空遥感绿化调查虽然目前已经发展到数字化并与GIS软件结合的阶段，野外量测与核对工作大大减少了，效率、准确率也大为提高，但是，目前国内外遥感软件的自动分类功能尚不十分完善，尤其是对于阴影内的信息自动分类显得无能为力。因此，用航空遥感进行绿化精细调查，下一步应该朝着半自动提取的方向努力，即结合人工智能进行分类，对于阴影内的绿化必须进行人机交互解译，这也是实践得出的重要经验。

4．结语

城市绿化的精细调查能为城市绿化的规划和建设提供直接、重要依据。本文从植被光谱反射特征的角度论述了采用彩红外航空遥感手段能够清晰反映处于不同生长期的植被信息的优点，并从数字化应用的角度进一步论证了彩红外航空遥感数字化信息用于绿化精细调查所具有的精确性、可靠性、高效率、易于更新等优点。本文介绍在实践中摸索出来的数字化的彩红外航空遥感绿化调查方法，已经先后为上海的四个区（建城区）进行了绿化现状的精细调查，并为创建国家园林城区的管理与监控做出了贡献。目前的彩红外航空遥感绿化调查方法正朝着半自动提取的方向发展。

[参考文献]

[1] John R. Jensen. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. Upper Saddle River, New Jersey

[2] 黄光宇. 中国生态城市规划与建设进展. 城市环境与城市生态，2001.3：6~8

[3] 王祥荣. “十五”规划期上海城市生态环境建设的战略重点与对策.

城市环境与城市生态，2001.3：9~12