基于卫星遥感和数据挖掘技术的人居绿化评价

张 霞 胡 苗 毛 颖 陈丽章 黄 雯

（湖南环境生物职业技术学院，湖南 衡阳 421005）

随着城市化进程的快速发展和人口持续增长，改善农村人居环境变得越来越重要[1]。绿化覆盖率作为衡量人居环境质量的重要指标之一，对于提升农村地区的生态环境、改善居民居住条件以及增加社区可持续发展具有重要意义[2]。衡阳市作为一个典型的农业大市，其农村地区的绿化覆盖率评价和改善具有紧迫性和现实意义。卫星遥感技术的广泛应用为绿化覆盖率评价提供了强有力的工具[3]。卫星遥感数据能够提供大范围、高时空分辨率的地表信息，对绿化覆盖率进行全面、准确地分析成为可能。此外，数据挖掘技术的发展为从海量数据中挖掘出有价值的信息提供有效手段。运用数据挖掘技术，可以从卫星遥感数据中提取特征、建立模型，并预测和分析绿化覆盖率与其他影响因素之间的关系。该研究旨在基于卫星遥感和数据挖掘技术，对衡阳农村人居环境的绿化覆盖率进行评价，并深入分析影响绿化覆盖率的因素。对衡阳农村人居环境绿化覆盖率的评价，可以深入了解其现状和空间分布特征，并探讨影响绿化覆盖率的关键因素，这将为制定科学合理的绿化规划和环境保护政策提供重要依据。

1 衡阳农村人居环境绿化覆盖率分析

1.1 获取卫星遥感数据

在进行衡阳农村人居环境绿化覆盖率分析的过程中，使用卫星遥感数据获取相关信息[4]。首先，确定衡阳农村地区需要进行研究的具体区域，根据需要选择合适Landsat 系列卫星传感器，访问相关卫星数据提供的NASA EOS Data Gateway 数据存储库。在数据存储库中选择合适的高光谱卫星影像数据，下载所选卫星影像数据并保存到本地计算机，通过下载获得的卫星图像如图1所示。

图1 获取卫星图像

提取衡阳农村人居环境绿化覆盖信息，使用遥感图像分类算法对预处理后的卫星影像进行分类，将影像中的不同地物类别分割出来。对分类结果进行矢量化，将分类后的影像转换为矢量数据，以便后续分析[5]。从分类结果中提取绿化相关类别，例如森林、草地等。根据研究区域的范围和边界，计算绿化覆盖面积（绿地总面积），计算绿化覆盖率P如公式（1）所示。

式中：Sl为绿化覆盖面积；Sy为研究区域总面积。

在明确衡阳农村人居环境绿化覆盖率后，对获得的数据进行预处理，以便于后续开展评价工作。

1.2 数据预处理

在衡阳农村人居环境绿化覆盖率分析中，对获得的卫星遥感数据进行预处理十分重要，具体的处理流程如图2所示。

图2 数据预处理

首先，需要辐射定标，获取卫星影像的辐射定标系数，这些系数通常包括在卫星数据的元数据中，然后使用辐射定标系数将数字值转换为辐射亮度。辐射定标流程如公式（2）所示。

式中：R为辐射亮度；DN为影像的数字值；g为辐射定标系数中的增益；O为辐射定标系数中的偏移量。

采用大气校正反演算法进行大气校正，获取大气校正所需的气象数据，例如气溶胶光学厚度、水汽含量等。大气校正公式如公式（3）所示。

式中：ρ（surface）为地表反射率；Ls为地表反射辐亮度；Lp为气路径辐亮度；ESUN为太阳辐亮度；θ为太阳天顶角。

应用选择的大气校正方法，将辐射亮度转换为地表反射率。收集地面控制点（GCP）或地面测量数据，用于校正影像的几何变形，使用ArcGIS 遥感影像处理软件，进行影像的几何校正。使用GCP 或地面测量数据对影像进行校正，以确保影像与实际地理位置的对应关系。如果使用多个卫星影像，将它们进行镶嵌，生成无缝的影像拼接，使用影像处理软件进行影像的镶嵌操作，确保边界无缝连接，具体步骤如下：1）打开ArcGIS 影像处理软件。ArcGIS 是一种功能强大的地理信息系统软件，用于处理和分析地理数据。打开ArcGIS 软件并准备进行影像镶嵌处理。2）通过在软件中选择导入功能，将需要进行镶嵌的影像数据加载到工作环境中。确保每个影像都具有一定的重叠区域，这样可以提供更好的拼接结果。3）根据项目需求和研究目的，确定影像镶嵌的范围和边界。选择需要进行拼接的影像，这些影像可以是同一区域的不同角度或时间拍摄的影像，或者是相邻区域的影像。4）在ArcGIS 软件中，通过调用镶嵌模块或拼接工具来进行影像的镶嵌操作。这些工具通常位于软件的菜单栏或工具栏上，具体名称和位置可能因软件而异。5）根据软件提供的选项，选择适合的拼接算法。在这种情况下，选择光束法平差拼接算法，该算法能够准确地匹配和拼接影像，保证拼接结果的质量和准确性。6）根据具体情况和需求对拼接参数进行调整。这些参数可能包括图像配准方法、重采样方法等，可以根据需要选择合适的选项。确保调整的参数能够最大程度地提高拼接结果的质量。7）设定参数后，运行镶嵌工具，软件将根据选择的算法和参数对影像进行自动拼接操作。这个过程可能需要一定的时间，取决于影像的数量和分辨率。8）拼接完成后检查拼接结果，确保影像边界无缝连接，并且重叠区域的匹配效果良好。9）如有必要，对拼接后的影像进行进一步处理，例如调整色彩平衡、影像增强等。

拼接后的图像是预处理完成后的具体衡阳农村人居环境绿化覆盖率概况，需要进一步数据挖掘，以便获得更多信息。

1.3 数据挖掘分析

在数据挖掘过程中，首先要对数据进行探索性数据分析，了解数据的特征和分布。根据分析目标和领域知识，选择与绿化覆盖率分析相关的特征，如土地利用类型、地形因素、人口密度等。根据数据的特点，采用填充、删除或插值等方法处理缺失值，使用统计方法或基于领域知识的方法检测并处理异常值。对特征进行缩放，标准化和归一化数据，以确保不同特征具有相同的量级。根据回归分析算法将数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和评估。在回归分析中，线性回归如公式（4）所示。

式中：y为目标变量，即绿化覆盖率；x1，x2，...，xn为特征变量，例如土地利用类型、地形因素以及人口密度等；β0，β1，β2，...，βn为回归系数，表示各特征对绿化覆盖率。

当使用线性回归模型进行数据挖掘分析时，通过最小二乘法来估计回归系数。最小二乘法的目标是最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和，使残差平方和最小化，回归系数向量如公式（5）所示。

式中：β是回归系数向量；x是一个n×（p+1）的矩阵；包括n个样本的p个特征变量和一个全为1 的列向量（用于估计截距项），y是一个n×1 的向量，包括n个样本的目标变量。

这样，通过计算β的估计值就可以得到线性回归模型的方程，然后使用该模型进行预测和解释分析，对训练集进行模型训练，优化模型参数。分析模型的性能指标，评估模型在预测绿化覆盖率方面的准确性和可靠性。如果模型性能不理想，可以考虑调整算法参数、引入特征选择、采用集成学习方法等来优化模型。分析模型的输出结果，解释模型对绿化覆盖率的预测影响因素。根据模型结果提出相关的建议，用于提高农村人居环境的绿化覆盖率。

2 衡阳农村人居环境绿化覆盖率评价

2.1 数据分析与结果

2.1.1 卫星遥感数据分析

在衡阳农村人居环境绿化覆盖率评价的卫星遥感数据见表1。表1 中的卫星遥感数据分析结果显示了不同影像的绿化指数和绿化覆盖率，并提供影响绿化覆盖率的特征值。通过比较不同影像之间的绿化覆盖率和特征值，可以发现不同土地利用类型、人口密度和距离城市中心的差异对绿化覆盖率有所影响。

表1 卫星遥感数据分析结果

根据以上卫星遥感数据分析结果，可推测影像1 具有较高的绿化指数和绿化覆盖率，可能是由于其农田占比较高、人口密度较低且距离城市中心较远的特征所致。影像2 具有较高的绿化指数和绿化覆盖率，可能是由于其林地占比较高、人口密度适中且距离城市中心较近的特征所致。影像3具有较低的绿化指数和绿化覆盖率，可能是由于其工业用地占比较高、人口密度较高且距离城市中心较近的特征所致。

2.1.2 数据挖掘结果分析

通过比较绿化覆盖率的实际值和预测值，可以评估数据挖掘模型的准确性。在衡阳农村人居环境绿化覆盖率评价的数据挖掘结果分析见表2。可以看到每个样本的特征变量和相应的绿化覆盖率实际值与预测值。

表2 数据挖掘结果分析

根据数据挖掘结果分析可知，样本1 的绿化覆盖率预测值略高于实际值，可能是由于其他特征未被考虑到或数据噪声的影响。样本2 的绿化覆盖率预测值与实际值较为接近，表明数据挖掘模型对该样本的预测较为准确。样本3 的绿化覆盖率预测值略低于实际值，可能是由于其他特征的影响未被充分考虑到。

2.2 绿化覆盖率评价结果

根据表格1 中的卫星遥感数据分析结果，可以观察到不同地区的绿化覆盖率存在空间分布差异，包括以下2 点：1）区域差异。不同地区的绿化覆盖率存在明显差异。例如影像1 所代表的区域具有较高的绿化覆盖率，可能是由于该区域农田占比较高的特征所致。与影响1 相比，由于工业用地占比较高，因此影响3 所代表的区域绿化覆盖率较低。2）环境因素。绿化覆盖率受环境因素的影响。观察距离城市中心的差异，可以发现距离城市中心较远的地区（如影像1）往往具有较高的绿化覆盖率，而距离城市中心较近的地区（如影像3）绿化覆盖率较低。这可能是由于城市中心的发展活动和人口聚集导致了绿化资源的相对稀缺。

通过观察表格1 中的卫星遥感数据分析结果以及表格2中的数据挖掘结果分析，可以得出以下因素对绿化覆盖率的影响有以下3 点：1）土地利用类型。不同的土地利用类型对绿化覆盖率产生影响。例如在影像1 中，由于农田占比较高，因此绿化覆盖率较高。与影响1 相比，影像3 中工业用地占比较高，导致绿化覆盖率较低。2）人口密度。人口密度对绿化覆盖率也有影响。观察表1 中的数据，可以发现人口密度较低的地区往往具有较高的绿化覆盖率，而人口密度较高的地区绿化覆盖率较低。这可能是由于人口密度高的地区需要更多的土地用于居住和基础设施建设，从而限制了绿化空间的发展。3）距离城市中心。距离城市中心的远近也会对绿化覆盖率产生影响。表1 中的数据显示，距离城市中心较远的地区往往具有较高的绿化覆盖率，而距离城市中心较近的地区绿化覆盖率较低。这可以解释为城市中心的发展活动和人口聚集导致了绿化资源的相对稀缺，因此较远离城市中心的农村地区通常具有更多的绿化空间和植被覆盖。4）其他因素。除了土地利用类型、人口密度和距离城市中心，还有其他因素可能对绿化覆盖率产生影响，例如气候条件、土地管理政策和居民意识等。这些因素在表格中并未直接列出，但可以在进一步研究中加以考虑。

综上所述，绿化覆盖率的空间分布和影响因素分析表明，农村地区的绿化覆盖率受到多种因素的综合影响。分析这些因素对绿化覆盖率的影响有助于制定相应的政策，促进农村地区的绿化发展，提高绿化覆盖率。

3 结语

综上所述，该研究利用卫星遥感数据和数据挖掘技术对衡阳农村人居环境的绿化覆盖率进行评价。结果显示，不同土地利用类型、人口密度和距离城市中心的差异对绿化覆盖率产生了显著影响。这为制定农村地区的绿化规划和环境改善提供了重要依据。未来的研究可以进一步细化绿化评价指标，加入更多的影响因素，并结合更多的地面调查数据进行验证。相信通过不断地努力，可以更好地解决衡阳农村人居环境的绿化问题，为农村地区的可持续发展做出贡献。