Research progress of urban green space landscape pattern change based on satellite remote sensing

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0071

Abstract

Abstract: Urban green space landscape is the ecological basis for the natural elements of urban landscape and the sustainable development of social economy,which plays an important role in the structure,function and change of urban landscape.Using satellite remote sensing technology to study urban green space pattern has become a hot spot.By reading and organizing the relevant literatures,this study expounds the remote sensing classification method of urban green space landscape,the selection of landscape pattern index,and the specific content of driving force analysis of urban green space landscape pattern dynamic change.The results shows that there are some deficiencies in the data source and landscape pattern index selection of urban green space landscape pattern research based on remote sensing technology.This study puts forward to the prospect of urban green space landscape pattern analysis from the aspects of remote sensing data sources,classification methods,landscape index selection,and multidisciplinary and multi-angle cross-synthesis research method

Key words: urban green;remote sensing;landscape pattern;dynamic change;driving force analysis

CLC Number:

P237

YE Jun, KANG Siqi, FU Genshen, LÜ Haiyan, QIAN Wenqi, TANG Xuehai. Research progress of urban green space landscape pattern change based on satellite remote sensing[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2022, 0(3): 23-27.

References

[1] 刘艳红,郭晋平.基于植被指数的太原市绿地景观格局及其热环境效应[J].地理科学进展, 2009, 28(5):798-804.
[2] 吴江华,刘康,张红娟,等.西安市主城区景观格局演变对地表径流的影响[J].水土保持通报, 2021, 41(4):83-92.
[3] 周媛,石铁矛.基于数值模拟的城市绿地景观格局优化研究[J].环境科学与技术, 2017, 40(11):167-174.
[4] 韩依纹,李英男,李方正.城市绿地景观格局对"核心生境"质量的影响探究[J].风景园林, 2020, 27(2):83-87.
[5] KONDO M, FLUEHR J, MCKEON T, et al. Urban green space and its impact on human health[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2018, 15(3):445.
[6] 魏绪英,蔡军火,叶英聪,等.基于GIS的南昌市公园绿地景观格局分析与优化设计[J].应用生态学报, 2018, 29(9):2852-2860.
[7] MYINT S W. A robust texture analysis and classification approach for urban land-use and land-cover feature discrimination[J]. Geocarto International, 2001, 16(4):29-40.
[8] 肖鹏峰,刘顺喜,冯学智,等.中分辨率遥感图像土地利用与覆被分类的方法及精度评价[J].国土资源遥感, 2004, 16(4):41-45.
[9] 张超,李智晓,李鹏山,等.基于高分辨率遥感影像分类的城镇土地利用规划监测[J].农业机械学报, 2015, 46(11):323-329.
[10] 李晓红,陈尔学,李增元,等.综合应用多源遥感数据的面向对象土地覆盖分类方法[J].林业科学, 2018, 54(2):68-80.
[11] 裴欢,孙天娇,王晓妍.基于Landsat 8 OLI影像纹理特征的面向对象土地利用/覆盖分类[J].农业工程学报, 2018, 34(2):248-255.
[12] 王李娟,孔钰如,杨小冬,等.基于特征优选随机森林算法的农耕区土地利用分类[J].农业工程学报, 2020, 36(4):244-250.
[13] 韩伟孝,黄春林,王昀琛,等.基于长时序Landsat 5/8多波段遥感影像的青海湖面积变化研究[J].地球科学进展,2019,34(4):346-355.
[14] 石小伟,冯广京,苏培添,等.大都市郊区土地利用时空演变特征与生境质量评价[J].农业工程学报, 2021, 37(4):275-284.
[15] 黄晓玲,陈能,叶伟婷,等.基于ALOS数据的厦门岛城市绿地景观格局分析[J].地理空间信息, 2020, 18(2):86-89.
[16] 周雯,曹福亮,张瑞,等.绿地格局对城市地表热环境调节作用的多尺度分析[J].南京林业大学学报(自然科学版), 2020, 44(3):133-141.
[17] 桂国敏,魏雯,黄贞珍.高原湖滨城市公园绿地景观格局研究:以昆明市主城区为例[J].中国城市林业, 2019, 17(2):27-32.
[18] 汪雪淼,孟庆岩,赵少华,等. GF-2在城市绿地分类及景观格局度量中的应用[J].地球信息科学学报, 2020, 22(10):1971-1982.
[19] 杨瑞卿,杨学民,徐德兰.生态园林城市建设驱动下的城市绿地景观格局变化研究[J].广西师范大学学报(自然科学版), 2020, 38(6):140-147.
[20] 任梅,王志杰,王志泰,等.黔中喀斯特山地城市景观格局指数粒度效应:以安顺市为例[J].生态学杂志, 2018, 37(10):3137-3145.
[21] BHOSLE K, MUSANDE V. Evaluation of deep learning CNN model for land use land cover classification and crop identification using hyperspectral remote sensing images[J]. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 2019, 47(11):1949-1958.
[22] 杨瑞,祁元,苏阳.深度学习U-Net方法及其在高分辨卫星影像分类中的应用[J].遥感技术与应用, 2020, 35(4):767-774.
[23] MAHDIANPARI M, SALEHI B, REZAEE M, et al. Very deep convolutional neural networks for complex land cover mapping using multispectral remote sensing imagery[J]. Remote Sensing, 2018, 10(7):1119.
[24] 袁静文,武辰,杜博,等.高分五号高光谱遥感影像的城市土地利用景观格局分析[J].遥感学报, 2020, 24(4):465-478.
[25] 刘大伟,韩玲,韩晓勇.基于深度学习的高分辨率遥感影像分类研究[J].光学学报, 2016, 36(4):428.
[26] 史路路,郑柯,唐娉,等.一种面向土地覆盖分类的卷积神经网络模型[J].遥感信息, 2019, 34(3):34-42.
[27] 张鑫龙,陈秀万,李飞,等.高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法[J].测绘学报, 2017, 46(8):999-1008.
[28] 陈斌,王宏志,徐新良,等.深度学习GoogleNet模型支持下的中分辨率遥感影像自动分类[J].测绘通报, 2019(6):29-33.
[29] 郭少壮,白红英,孟清,等. 1980-2015年秦岭地区景观格局变化及其对人为干扰的响应[J].应用生态学报, 2018, 29(12):4080-4088.
[30] 郑新奇,付梅臣.景观格局空间分析技术及其应用[M].北京:科学出版社, 2010.
[31] 蔡春雨,冯潇.基于GIS的天津市主城区公园绿地景观格局[J].中国城市林业, 2020, 18(5):83-87.
[32] 张利利,佘济云,李锐,等. 1998-2010年五指山市土地利用景观格局变化分析[J].西北林学院学报, 2016, 31(1):221-225.
[33] 张艳娇.安丘市景观动态变化及其驱动力研究[D].北京:中国林业科学研究院, 2014.
[34] 翟端强,叶强,何玮琪.湖南丘陵城市土地生态敏感性评价及景观生态格局优化研究[J].中国园林, 2019, 35(1):133-138.
[35] 付晖,付广,许先升.基于RS和GIS的海口市绿地景观空间结构分析[J].热带作物学报,2015,36(1):205-210.
[36] 邬紫荆,李枝坚,曾辉.惠州市景观格局空间分异特征的梯度分析[J].生态学杂志, 2021, 40(2):490-500.
[37] 王天宇,惠怡安,师莹,等.延河流域景观格局的演变、预测及优化:以陕西省延长县为例[J].水土保持通报, 2020, 40(6):130-136.
[38] 周文霞,石培基,王永男,等.河谷型城市生态系统服务价值效应:以兰州为例[J].干旱区研究, 2017, 34(1):232-241.
[39] 佟光臣,林杰,陈杭,等. 1986-2013年南京市土地利用/覆被景观格局时空变化及驱动力因素分析[J].水土保持研究, 2017, 24(2):240-245.
[40] 张磊,武友德,李君,等.中缅泰老"黄金四角"地区缅甸段土地利用与景观格局变化分析[J].世界地理研究, 2018, 27(4):21-33.
[41] 周昊昊,杜嘉,南颖,等. 1980年以来5个时期珠江三角洲滨海湿地景观格局及其变化特征[J].湿地科学, 2019, 17(5):559-566.
[42] HE, MAI, SHEN. Delineation of urban growth boundaries with SD and CLUE-s models under multiscenarios in Chengdu metropolitan area[J]. Sustainability, 2019, 11(21):5919.
[43] ZHOU Liang, DANG Xuewei, SUN Qinke, et al. Multiscenario simulation of urban land change in Shanghai by random forest and CA-Markov model[J]. Sustainable Cities and Society, 2020, 55:102.
[44] 陈颐,林毅伟,林丽丽,等.基于Markov和Logistic模型的莆田市土地利用变化及林地转出空间模拟[J].中国农业大学学报, 2017, 22(2):87-97.
[45] 韩淑梅.海南东寨港红树林景观格局动态及其驱动力研究[D].北京:北京林业大学, 2012.
[46] 丁雪姣.区域土地覆被景观格局变化及驱动因素分析:以安徽省和淮南市为例[D].淮南:安徽理工大学, 2019.
[47] 杨苗,龚家国,赵勇,等.白洋淀区域景观格局动态变化及趋势分析[J].生态学报, 2020, 40(20):7165-7174.
[48] 谢念斯,刘胜华.广州市城市绿地空间格局及其关联性分析[J].生态科学, 2019, 38(3):55-63.
[49] 王永军,李团胜,刘康,等.榆林地区景观格局分析及其破碎化评价[J].资源科学, 2005, 27(2):161-166.