基于Google Earth的唐山市区公共绿地分布状况分析

李 诚

（唐山师范学院 资源管理系，河北 唐山 063000）

基于Google Earth的唐山市区公共绿地分布状况分析

李 诚

（唐山师范学院 资源管理系，河北 唐山 063000）

城市绿地面积是衡量城市绿化程度的重要指标。以唐山市路南、路北、高新区的公共绿地为研究对象，从Google earth上获取多源融合的遥感影像数据，运用RS和GIS技术提取研究区绿地，建立研究区绿地数据库，获取绿地图斑数，进行区绿地内部、外部分析，对区域内绿地面积进行比较分析，为区域绿地规划和城市建设提出建议。

唐山市；公共绿地；RS；GIS

城市绿地是一座城市的有机组成部分，是衡量一座城市环境建设和人居环境的重要指标。城市绿地不仅可以美化城市环境，更是城市空气的主要净化器，具有非常重要的生态功能和效益[1,2]。国内外许多学者专家如此做了大量研究，本文选择唐山市路南、路北、高新区的公共绿地为研究区域，在遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术支持下，对研究区域的绿地进行研究，通过来源于Google earth的遥感影像数据和GIS技术提取唐山市绿地，建立唐山市绿地数据库，纵横向比较区域内城市公共绿地面积，以期为区域绿化建设和城市转型提供建设性意见。

1 研究区域概况

1.1 自然概况

唐山位于东经117°31′E - 119°19′E，38°55′N - 40°28′N，东隔滦河与秦皇岛市相望，西与天津市毗邻，南临渤海，北依燕山，以长城为界，与承德地区相接。唐山市位于燕山南麓，地势北高南低，自西、西北向东及东南趋向平缓，直至沿海。市区以平原为主，市内有大城山、凤凰山、弯道山三座山。主要河流有陡河、青龙河，较大的湖泊有南湖、凤凰湖等。唐山市属暖温带半湿润大陆性季风气候，冬季寒冷干燥，夏季高温多雨，季风明显。年平均气温 10.6摄氏度左右，年平均降水量644.2毫米，无霜期平均180天。

1.2 社会经济概况

唐山市是中国北方的一个重要沿海港口城市，河北省域中心城市，也是环渤海新型工业化基地、首都经济圈的重要支点，唐山市多次被评为国家园林城市和国家卫生城市及全国文明城市。

唐山市总面积13 472平方公里，辖2市6区6县6开发区。2市为遵化市、迁安市；6区为路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区；6县为滦县、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、唐海县。6开发区为高新技术开发区、曹妃甸工业区、南堡开发区、海港开发区、芦台经济技术开发区、汉沽管理区。本文研究范围主要涉及高新技术开发区、路北区和路南区。

1.3 绿地概况

唐山市绿化以创建生态城市为目标，开展绿化唐山行动，大力实施“主城区绿化、城市周边绿化、交通公路绿化、工业区绿化、乡村绿化、百里矿区生态修复绿化”六大工程。完成造林1.3万公顷，义务植树1 002万株，拆墙透绿10万多延长米。市中心区实施大城山、凤凰山绿化改造及城市道路住宅小区全覆盖工程。唐山市绿地系统是由公园、广场、道路绿地、居住区绿地、附属绿地五大系列组成的一个有机联系的体系，其中主要以公园绿地为特色，现有南湖、凤凰山、大城山、大钊、弯道山五座公园。

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源

2.1.1 影像数据的选取与拼接

绿地面积是一个城市建设的重要组成部分，城市绿地分布状况是衡量城市绿地面积程度的重要标准。要获取城市绿地分布状况关键在于绿地面积的获取。一般的作法是调查人员在实地调绘出绿地的范围，然后在地图上量算出绿地面积，由于所要计算的范围一般都会非常大，如果所有绿地都是通过调绘来确定范围，那么就需要花费大量的人力、物力和时间[3]。但是，随着航空遥感技术的发展，高分辨率遥感影像在国内开始得到广泛的应用，而这些遥感影像的出现，也给城市绿地面积的计算提供了更为有效而便捷的方法[3]。

本文所采用的遥感数据数据来源于Google Earth，影像采集制作时间为2009年11月15日。就唐山市区绿地变化而言，不同的季节季相变化较大，最为理想的时相为6月份—9月份，在这个时间段内，遥感影像上各种绿地类型光谱特征明显，易于判读。由于合适时相的遥感图像为收费数据，限于研究性质和经费，本次研究所选用遥感影像数据为Google Earth上多源遥感数据融合的高清影像数据，地表分辨率为1m。在获取遥感数据时，在Google Earth中所选视角海拔高度为1km，采用截图与顺序移屏方法，保证每幅影像具有一定重叠。在实际操作中，为保证研究区域遥感数据准确性和可操作性，我们共计截取图像522幅，然后将其拼接，获得整幅唐山市区遥感影像图像。

2.1.2 遥感图像预处理

遥感图像在成像过程中，由于种种原因使得所获取的遥感影像大部分或多或少有些问题，这样就不能直接把遥感图像应用到生产实践中，因此在使用之前首先要对遥感影像进行预处理。图像的预处理主要包括辐射校正和几何校正两种类型。

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辐射校正方法的选择可能对结果造成直接的影响，从理论上讲，辐射校正如果采取的方法正确，校正的正确率可以得到99.996，但实际应用中，一般达不到这种正确率。

几何校正包括系统误差校正和几何精校正包括两种类型。系统误差校正一般很少用到。几何精校正一般适合与在地势平坦的平原地区。在本次研究中，由于唐山市的大部分地区地势都比较平坦，因此比较适合运用几何精校正。

2.2 研究方法与技术流程

在对遥感影像绿地信息的提取中，主要采用的是目视解译的方法。目视解译的主要步骤有：首先要熟悉获取影像的平台、遥感器、成像方式、成像日期、彩色合成方案等；其次是建立解译标志，通过图像资料的对比分析、与实地的对比验证，建立各种地物在不同遥感图像的解译标志。具体根据影响特征，即形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置和布局建立起影响和实地目标物之间的对应关系。再次地面实况调查，在室内解译的图像不可避免地存在错误，这就需要野外实地调查与验证。根据野外实地调查结果，修正预解译图中的错误，细化预解译图，形成正式的解译原图[4]。

采用运用GIS技术对唐山城市绿地进行研究分析，以遥感影像为基础，通过运用GIS技术把遥感影像中的绿地信息提取出来，再进行分析。技术路线如图1所示。

图1 技术路线图

3 数据分析

3.1 公共绿地数据提取

唐山市公共绿地提取包括绿地的数量、面积及人均绿地面积等。这些指标可以从数量上反映唐山城市公共绿地的基本状况，也是传统上衡量一个城市绿化质量的重要指标。本次研究中，在ArcGIS中导入唐山市区的遥感影像图，通过遥感影像进行人机交互目视解译，获取公共绿地数据库。这里需要说明的是由于本项研究采用的尺度较大，这样造成小型斑块的绿地信息在遥感图片上无法精确提取（比如行道树之类），加上“异物同谱”和“同物异谱”现象，造成一些地会出现偏差[5]。最终获取的唐山市绿地分布状况如图 2、表1所示。

图2 绿地分布状况示意图

在本次研究中，依据（图2和表1）唐山市遥感影像建立的公共绿地数据库所获取的数据，得出图斑数为1 680个，最大图斑面积为 1 010 257.91平方米，最小图斑面积仅有22.65平方米，图斑总面积为8 504 069.95平方米，即在唐山市遥感影像图上有效提取绿地的绿地面积为8 504 069.95平方米，分布范围涉及高新区、路北区和路南区。

3.2 绿地数据对比分析

表1 唐山市绿地分布

表2 唐山市市区五大公园绿地对比

由表2可见，在唐山五大公园中，南湖绿地面积最多，占五大城市公园绿地总面积的 40.79%，南湖作为唐山中央生态公园和2016年世界园艺博览会的举办地，建设力度相当大，绿地率为各个公园之首；其次是大城山，占12.71%；弯道山绿地面积最少，仅占0.95%，弯道山公园的绿地率就相形见绌了，这主要是因为弯道山的所处区位的限制，在该区没有更多可以用来植树造林的土地。总之，造成不同区域公园绿地面积差异的原因是主要是因为各个公园所处地理位置不同，发展历史和经济文化状况各异，重视程度也不同，导致各个公园绿地面积的有别。

4 结论

通过对唐山市遥感影像进行解译，得出唐山市区公共绿地分布状况是以城市公园绿地，交通线绿化带，居民区绿化带为主体，其中城市公园绿地是本次研究的重点。

4.1 唐山市公共绿地分布不均匀，区域分布差异大

城市绿化是城市基础设施建设的重要组成部分，从图表分析中可知，唐山市公共绿地主要集中在五大公园区、沿陡河区，其他区域分布呈分散状；整体看南部好于北部，沿建设路两边区域好于其他区域。

4.2 公园绿地为主

在唐山五大公园中，南湖绿地面积最多，占五大城市公园绿地总面积的 40.79%，南湖作为唐山中央生态公园和2016年世界园艺博览会的举办地，建设力度相当大，绿地率为各个公园之首；其次是大城山，占 12.71%；弯道山绿地面积最少，仅占0.95%，弯道山公园的绿地率就相形见绌了，这主要是因为弯道山的所处区位的限制，在该区没有更多可以用来植树造林的土地。

4.3 城市空间有限，不适宜建设大规模的绿地

小面积的绿地建设有待于进一步加强。如加强小面积的防护绿地、交通绿地（街头绿地和行道树）、小区绿地、单位附属绿地的建设。这些小面积的生态绿地建设，可以灵活地补充城市的绿地不足。它们可以改善城市的环境质量和城市景观的视觉功能，美化城市环境。这对于空间有限的市区来说更有着重要的意义[6-9]。

4.4 图像解译水平有待进一步提高

在本次研究中，通过对唐山市遥感影像进行解译，所获取的绿地图斑数为1 680个。其中最为精确的是唐山市的五大公园的图像解译，精度可达95%。由于影像质量和解译经验的不足，有许多绿地未能有效提取，还有一些无法提取，比如道路系统两侧的绿化带，居民区楼与楼之间的绿化带等等，在今后的研究中有待改进。

[1] 朱定国.洪湖市绿地建设规划的对策研究[J].江汉大学学报(自然科学版),2009,(6).

[2] 王耕.大连城市园林绿地规划初探[J].地域研究与开发. 1999,(3).

[3] 黎展荣,王龙波.利用高分辨率影像计算影响城市绿地覆盖率[J].测绘通报,2006,(12).

[4] 杨博,刘义.农业遥感影像目视解译技术要点[J].现代化农业,2008,(4).

[5] 上海园林科学研究所.上海市绿化遥感综合调查专题论文集[J].上海园林科技,1990,(4).

[6] 沈涛,等.基于遥感的乌鲁木齐市绿地资源信息提取技术研究[J].福建林业科技,2004,(6).

[7] 许新莉.兰州市城市绿化建设研究[J].西北师范大学硕士论文,2009,(5).

[8] 刘业平,吴普英.城市绿地系统规划指标体系若干问题探讨[J].河北农业科学,2008,12(10)：69-72.

[9] 周焱.九江市区园林绿化现状分析与发展对策[J].现代园艺,2010,(6).

（责任编辑、校对：王淑娟）

Distribution of Urban Public Green Space Based on Google Earth in Tangshan

LI cheng

(Department of Resource Management, Tangshan teacher’s college, Hebei Tangshan 063000)

Urban green space is a measure of the degree of the key indicators of urban greening. In this paper, Lubei, Lunan, high-tech zones Tangshan, were taken as study objects. Multi-source remote sensing image data fusion was got from Google earth. RS and GIS technique is used to extract the study area green space, to establish a greenbelt study area database, to get the number of green polygons. On the base of analysis of green space and comparison of the regional green area, suggestons were given for area green space planning and urban construction.

Tangshan; public green space; RS; GIS

2010年唐山市科学技术研究与发展指导计划（10140215c）

2011-07-13

李诚（1981-），男，山西长治人，硕士，唐山师范学院资源管理系助教，研究方向为资源与环境遥感。

X87

A

1009-9115(2011)05-0108-03