基于衛(wèi)星遙感和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的人居綠化評(píng)價(jià)

張 霞 胡 苗 毛 穎 陳麗章 黃 雯

（湖南環(huán)境生物職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 衡陽(yáng) 421005）

隨著城市化進(jìn)程的快速發(fā)展和人口持續(xù)增長(zhǎng)，改善農(nóng)村人居環(huán)境變得越來(lái)越重要[1]。綠化覆蓋率作為衡量人居環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)之一，對(duì)于提升農(nóng)村地區(qū)的生態(tài)環(huán)境、改善居民居住條件以及增加社區(qū)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[2]。衡陽(yáng)市作為一個(gè)典型的農(nóng)業(yè)大市，其農(nóng)村地區(qū)的綠化覆蓋率評(píng)價(jià)和改善具有緊迫性和現(xiàn)實(shí)意義。衛(wèi)星遙感技術(shù)的廣泛應(yīng)用為綠化覆蓋率評(píng)價(jià)提供了強(qiáng)有力的工具[3]。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)能夠提供大范圍、高時(shí)空分辨率的地表信息，對(duì)綠化覆蓋率進(jìn)行全面、準(zhǔn)確地分析成為可能。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展為從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息提供有效手段。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以從衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)中提取特征、建立模型，并預(yù)測(cè)和分析綠化覆蓋率與其他影響因素之間的關(guān)系。該研究旨在基于衛(wèi)星遙感和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境的綠化覆蓋率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并深入分析影響綠化覆蓋率的因素。對(duì)衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境綠化覆蓋率的評(píng)價(jià)，可以深入了解其現(xiàn)狀和空間分布特征，并探討影響綠化覆蓋率的關(guān)鍵因素，這將為制定科學(xué)合理的綠化規(guī)劃和環(huán)境保護(hù)政策提供重要依據(jù)。

1 衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境綠化覆蓋率分析

1.1 獲取衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)

在進(jìn)行衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境綠化覆蓋率分析的過(guò)程中，使用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取相關(guān)信息[4]。首先，確定衡陽(yáng)農(nóng)村地區(qū)需要進(jìn)行研究的具體區(qū)域，根據(jù)需要選擇合適Landsat 系列衛(wèi)星傳感器，訪問(wèn)相關(guān)衛(wèi)星數(shù)據(jù)提供的NASA EOS Data Gateway 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中選擇合適的高光譜衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，下載所選衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)并保存到本地計(jì)算機(jī)，通過(guò)下載獲得的衛(wèi)星圖像如圖1所示。

圖1 獲取衛(wèi)星圖像

提取衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境綠化覆蓋信息，使用遙感圖像分類(lèi)算法對(duì)預(yù)處理后的衛(wèi)星影像進(jìn)行分類(lèi)，將影像中的不同地物類(lèi)別分割出來(lái)。對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行矢量化，將分類(lèi)后的影像轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)，以便后續(xù)分析[5]。從分類(lèi)結(jié)果中提取綠化相關(guān)類(lèi)別，例如森林、草地等。根據(jù)研究區(qū)域的范圍和邊界，計(jì)算綠化覆蓋面積（綠地總面積），計(jì)算綠化覆蓋率P如公式（1）所示。

式中：Sl為綠化覆蓋面積；Sy為研究區(qū)域總面積。

在明確衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境綠化覆蓋率后，對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以便于后續(xù)開(kāi)展評(píng)價(jià)工作。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境綠化覆蓋率分析中，對(duì)獲得的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理十分重要，具體的處理流程如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先，需要輻射定標(biāo)，獲取衛(wèi)星影像的輻射定標(biāo)系數(shù)，這些系數(shù)通常包括在衛(wèi)星數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)中，然后使用輻射定標(biāo)系數(shù)將數(shù)字值轉(zhuǎn)換為輻射亮度。輻射定標(biāo)流程如公式（2）所示。

式中：R為輻射亮度；DN為影像的數(shù)字值；g為輻射定標(biāo)系數(shù)中的增益；O為輻射定標(biāo)系數(shù)中的偏移量。

采用大氣校正反演算法進(jìn)行大氣校正，獲取大氣校正所需的氣象數(shù)據(jù)，例如氣溶膠光學(xué)厚度、水汽含量等。大氣校正公式如公式（3）所示。

式中：ρ（surface）為地表反射率；Ls為地表反射輻亮度；Lp為氣路徑輻亮度；ESUN為太陽(yáng)輻亮度；θ為太陽(yáng)天頂角。

應(yīng)用選擇的大氣校正方法，將輻射亮度轉(zhuǎn)換為地表反射率。收集地面控制點(diǎn)（GCP）或地面測(cè)量數(shù)據(jù)，用于校正影像的幾何變形，使用ArcGIS 遙感影像處理軟件，進(jìn)行影像的幾何校正。使用GCP 或地面測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)影像進(jìn)行校正，以確保影像與實(shí)際地理位置的對(duì)應(yīng)關(guān)系。如果使用多個(gè)衛(wèi)星影像，將它們進(jìn)行鑲嵌，生成無(wú)縫的影像拼接，使用影像處理軟件進(jìn)行影像的鑲嵌操作，確保邊界無(wú)縫連接，具體步驟如下：1）打開(kāi)ArcGIS 影像處理軟件。ArcGIS 是一種功能強(qiáng)大的地理信息系統(tǒng)軟件，用于處理和分析地理數(shù)據(jù)。打開(kāi)ArcGIS 軟件并準(zhǔn)備進(jìn)行影像鑲嵌處理。2）通過(guò)在軟件中選擇導(dǎo)入功能，將需要進(jìn)行鑲嵌的影像數(shù)據(jù)加載到工作環(huán)境中。確保每個(gè)影像都具有一定的重疊區(qū)域，這樣可以提供更好的拼接結(jié)果。3）根據(jù)項(xiàng)目需求和研究目的，確定影像鑲嵌的范圍和邊界。選擇需要進(jìn)行拼接的影像，這些影像可以是同一區(qū)域的不同角度或時(shí)間拍攝的影像，或者是相鄰區(qū)域的影像。4）在ArcGIS 軟件中，通過(guò)調(diào)用鑲嵌模塊或拼接工具來(lái)進(jìn)行影像的鑲嵌操作。這些工具通常位于軟件的菜單欄或工具欄上，具體名稱和位置可能因軟件而異。5）根據(jù)軟件提供的選項(xiàng)，選擇適合的拼接算法。在這種情況下，選擇光束法平差拼接算法，該算法能夠準(zhǔn)確地匹配和拼接影像，保證拼接結(jié)果的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。6）根據(jù)具體情況和需求對(duì)拼接參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。這些參數(shù)可能包括圖像配準(zhǔn)方法、重采樣方法等，可以根據(jù)需要選擇合適的選項(xiàng)。確保調(diào)整的參數(shù)能夠最大程度地提高拼接結(jié)果的質(zhì)量。7）設(shè)定參數(shù)后，運(yùn)行鑲嵌工具，軟件將根據(jù)選擇的算法和參數(shù)對(duì)影像進(jìn)行自動(dòng)拼接操作。這個(gè)過(guò)程可能需要一定的時(shí)間，取決于影像的數(shù)量和分辨率。8）拼接完成后檢查拼接結(jié)果，確保影像邊界無(wú)縫連接，并且重疊區(qū)域的匹配效果良好。9）如有必要，對(duì)拼接后的影像進(jìn)行進(jìn)一步處理，例如調(diào)整色彩平衡、影像增強(qiáng)等。

拼接后的圖像是預(yù)處理完成后的具體衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境綠化覆蓋率概況，需要進(jìn)一步數(shù)據(jù)挖掘，以便獲得更多信息。

1.3 數(shù)據(jù)挖掘分析

在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析，了解數(shù)據(jù)的特征和分布。根據(jù)分析目標(biāo)和領(lǐng)域知識(shí)，選擇與綠化覆蓋率分析相關(guān)的特征，如土地利用類(lèi)型、地形因素、人口密度等。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，采用填充、刪除或插值等方法處理缺失值，使用統(tǒng)計(jì)方法或基于領(lǐng)域知識(shí)的方法檢測(cè)并處理異常值。對(duì)特征進(jìn)行縮放，標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化數(shù)據(jù)，以確保不同特征具有相同的量級(jí)。根據(jù)回歸分析算法將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用于模型訓(xùn)練和評(píng)估。在回歸分析中，線性回歸如公式（4）所示。

式中：y為目標(biāo)變量，即綠化覆蓋率；x1，x2，...，xn為特征變量，例如土地利用類(lèi)型、地形因素以及人口密度等；β0，β1，β2，...，βn為回歸系數(shù)，表示各特征對(duì)綠化覆蓋率。

當(dāng)使用線性回歸模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析時(shí)，通過(guò)最小二乘法來(lái)估計(jì)回歸系數(shù)。最小二乘法的目標(biāo)是最小化觀測(cè)值與模型預(yù)測(cè)值之間的殘差平方和，使殘差平方和最小化，回歸系數(shù)向量如公式（5）所示。

式中：β是回歸系數(shù)向量；x是一個(gè)n×（p+1）的矩陣；包括n個(gè)樣本的p個(gè)特征變量和一個(gè)全為1 的列向量（用于估計(jì)截距項(xiàng)），y是一個(gè)n×1 的向量，包括n個(gè)樣本的目標(biāo)變量。

這樣，通過(guò)計(jì)算β的估計(jì)值就可以得到線性回歸模型的方程，然后使用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和解釋分析，對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)。分析模型的性能指標(biāo)，評(píng)估模型在預(yù)測(cè)綠化覆蓋率方面的準(zhǔn)確性和可靠性。如果模型性能不理想，可以考慮調(diào)整算法參數(shù)、引入特征選擇、采用集成學(xué)習(xí)方法等來(lái)優(yōu)化模型。分析模型的輸出結(jié)果，解釋模型對(duì)綠化覆蓋率的預(yù)測(cè)影響因素。根據(jù)模型結(jié)果提出相關(guān)的建議，用于提高農(nóng)村人居環(huán)境的綠化覆蓋率。

2 衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境綠化覆蓋率評(píng)價(jià)

2.1 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

2.1.1 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分析

在衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境綠化覆蓋率評(píng)價(jià)的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。表1 中的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示了不同影像的綠化指數(shù)和綠化覆蓋率，并提供影響綠化覆蓋率的特征值。通過(guò)比較不同影像之間的綠化覆蓋率和特征值，可以發(fā)現(xiàn)不同土地利用類(lèi)型、人口密度和距離城市中心的差異對(duì)綠化覆蓋率有所影響。

表1 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分析結(jié)果

根據(jù)以上衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可推測(cè)影像1 具有較高的綠化指數(shù)和綠化覆蓋率，可能是由于其農(nóng)田占比較高、人口密度較低且距離城市中心較遠(yuǎn)的特征所致。影像2 具有較高的綠化指數(shù)和綠化覆蓋率，可能是由于其林地占比較高、人口密度適中且距離城市中心較近的特征所致。影像3具有較低的綠化指數(shù)和綠化覆蓋率，可能是由于其工業(yè)用地占比較高、人口密度較高且距離城市中心較近的特征所致。

2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析

通過(guò)比較綠化覆蓋率的實(shí)際值和預(yù)測(cè)值，可以評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘模型的準(zhǔn)確性。在衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境綠化覆蓋率評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析見(jiàn)表2。可以看到每個(gè)樣本的特征變量和相應(yīng)的綠化覆蓋率實(shí)際值與預(yù)測(cè)值。

表2 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析

根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析可知，樣本1 的綠化覆蓋率預(yù)測(cè)值略高于實(shí)際值，可能是由于其他特征未被考慮到或數(shù)據(jù)噪聲的影響。樣本2 的綠化覆蓋率預(yù)測(cè)值與實(shí)際值較為接近，表明數(shù)據(jù)挖掘模型對(duì)該樣本的預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確。樣本3 的綠化覆蓋率預(yù)測(cè)值略低于實(shí)際值，可能是由于其他特征的影響未被充分考慮到。

2.2 綠化覆蓋率評(píng)價(jià)結(jié)果

根據(jù)表格1 中的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可以觀察到不同地區(qū)的綠化覆蓋率存在空間分布差異，包括以下2 點(diǎn)：1）區(qū)域差異。不同地區(qū)的綠化覆蓋率存在明顯差異。例如影像1 所代表的區(qū)域具有較高的綠化覆蓋率，可能是由于該區(qū)域農(nóng)田占比較高的特征所致。與影響1 相比，由于工業(yè)用地占比較高，因此影響3 所代表的區(qū)域綠化覆蓋率較低。2）環(huán)境因素。綠化覆蓋率受環(huán)境因素的影響。觀察距離城市中心的差異，可以發(fā)現(xiàn)距離城市中心較遠(yuǎn)的地區(qū)（如影像1）往往具有較高的綠化覆蓋率，而距離城市中心較近的地區(qū)（如影像3）綠化覆蓋率較低。這可能是由于城市中心的發(fā)展活動(dòng)和人口聚集導(dǎo)致了綠化資源的相對(duì)稀缺。

通過(guò)觀察表格1 中的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分析結(jié)果以及表格2中的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析，可以得出以下因素對(duì)綠化覆蓋率的影響有以下3 點(diǎn)：1）土地利用類(lèi)型。不同的土地利用類(lèi)型對(duì)綠化覆蓋率產(chǎn)生影響。例如在影像1 中，由于農(nóng)田占比較高，因此綠化覆蓋率較高。與影響1 相比，影像3 中工業(yè)用地占比較高，導(dǎo)致綠化覆蓋率較低。2）人口密度。人口密度對(duì)綠化覆蓋率也有影響。觀察表1 中的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)人口密度較低的地區(qū)往往具有較高的綠化覆蓋率，而人口密度較高的地區(qū)綠化覆蓋率較低。這可能是由于人口密度高的地區(qū)需要更多的土地用于居住和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從而限制了綠化空間的發(fā)展。3）距離城市中心。距離城市中心的遠(yuǎn)近也會(huì)對(duì)綠化覆蓋率產(chǎn)生影響。表1 中的數(shù)據(jù)顯示，距離城市中心較遠(yuǎn)的地區(qū)往往具有較高的綠化覆蓋率，而距離城市中心較近的地區(qū)綠化覆蓋率較低。這可以解釋為城市中心的發(fā)展活動(dòng)和人口聚集導(dǎo)致了綠化資源的相對(duì)稀缺，因此較遠(yuǎn)離城市中心的農(nóng)村地區(qū)通常具有更多的綠化空間和植被覆蓋。4）其他因素。除了土地利用類(lèi)型、人口密度和距離城市中心，還有其他因素可能對(duì)綠化覆蓋率產(chǎn)生影響，例如氣候條件、土地管理政策和居民意識(shí)等。這些因素在表格中并未直接列出，但可以在進(jìn)一步研究中加以考慮。

綜上所述，綠化覆蓋率的空間分布和影響因素分析表明，農(nóng)村地區(qū)的綠化覆蓋率受到多種因素的綜合影響。分析這些因素對(duì)綠化覆蓋率的影響有助于制定相應(yīng)的政策，促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)的綠化發(fā)展，提高綠化覆蓋率。

3 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，該研究利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境的綠化覆蓋率進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果顯示，不同土地利用類(lèi)型、人口密度和距離城市中心的差異對(duì)綠化覆蓋率產(chǎn)生了顯著影響。這為制定農(nóng)村地區(qū)的綠化規(guī)劃和環(huán)境改善提供了重要依據(jù)。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步細(xì)化綠化評(píng)價(jià)指標(biāo)，加入更多的影響因素，并結(jié)合更多的地面調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。相信通過(guò)不斷地努力，可以更好地解決衡陽(yáng)農(nóng)村人居環(huán)境的綠化問(wèn)題，為農(nóng)村地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。