關于特征提取的城市綠化景觀合并規劃研究

鄔鈺涵（江西省煤礦設計院）

關于特征提取的城市綠化景觀合并規劃研究

鄔鈺涵（江西省煤礦設計院）

在城市綠化建設和設計中，使用空間信息特征提取的方式來進行城市綠化景觀合并方式，對于整體的規劃和設計防范改良將產生重要的意義。本次研究主要對特征提取的城市綠化景觀合并規劃內容進行了分析，希望通過信息特征提取的方式來逐漸的優化設計方案，從而實現城市景觀的合并規劃。

特征提取；城市綠化；景觀合并規劃

前言

城市綠色生態景觀的建設是現代城市建設中的重要建設內容，需要將生態理念完全的融入到設計當中去，從而實現一個城市綜合生態體系。從景觀的角度來看，城市綠化信息的快速提取和分析，將對于設計工作的開展提供極大的幫助，促使景觀建設更加的合理化和科學化。通過特征提取方式能夠有效的解決城市建筑與綠化之間的陰影遮蓋問題，對于城市的園林規劃意義重大。下面將對特征提取的城市綠化景觀合并規劃進行詳細的討論和分析。

1 城市綠化景觀合并規劃概述

城市綠化景觀和風景園林的建設對于現代城市發展和建設來說是十分重要的組成部分，不僅滿足了人們對于生活環境的高品質要求，同時也將直接的影響到一個城市的形象，對城市的環境建設和改善都具有重要的意義。城市的綠化景觀建設中傳統的方式主要基于綠化特征遙感技術基礎上進行城市綠化景觀的特征提取方法，使用遙感圖像信息，提取城市園林的綠化景觀信息，然后進行分類，從而解決掉建筑物陰影遮蓋信息特征的難題。也有很多工程中選擇基于保護當地的鄉土特色的規劃方案，保護建筑的整體風貌，對城市綠化園林進行規劃保護方案設計，從而為城市的特色保護提供可靠性方案。近年來隨著科學技術的快速發展，各種不同的方案得到了發展和實施，關于城市綠化景觀的特征提取方案，近年來也有了一定的進展[1]。在城市環境藝術設計中，使用空間信息特征提取的方式來進行城市綠化景觀合并規劃，能夠更好的達到優化城市規劃效果。本次研究中主要在光譜空間信息特征技術上進行了城市綠化景觀合并規劃的研究。同時為了實現城市綠化景觀合并規劃的效果，也采取了仿真實驗的方式進行了驗證，提升方案的可實施性和有效性。

2 城市綠化景觀格局規劃中的問題分析

①在城市綠化景觀的設計和建設過程中，很多的設計師意圖和內涵沒有完全的體現在最終的效果上，這是因為設計單位與建設單位之間缺少有效溝通所導致的。同時也缺少相應的定量分析和評價機制，從而導致無法進行量化評估特征采集和系統化的分析。②在城市的綠化景觀設計規劃中，城市風景園林的設計和建設缺少量化分析體系，導致缺少必要性的溝通和協調，從而導致工序上出現混亂現象，甚至直接的影響到生態園林綠化景觀的建設美感。對于城市綠化景觀格局的特征提取是實現綠化景觀建設合理性的關鍵所在，只有提供了相對準確的數據信息內容，才能在城市綠化景觀建設中實現科學的規劃。

3 城市綠化景觀光譜生成與特征預處理

3.1 城市綠化景觀光譜生成技術

首先，在進行城市綠化景觀合并規劃的過程中要先進行城市的綠化景觀處理和描述。城市的生態園林綠化景觀的建設中需要通過設計師對于美的把握和感受，同時要將其他的文化融入到其中，促使人們對此能產生向往和關注。城市綠化景觀和生態園林綠化景觀的建設在為人們創造美好的生活的同時，也將為一些旅游景觀和外資引入提供一定的幫助和保障，因此在進行城市綠化景觀的光譜特征提取的過程中，需要使用四元數小波變換方式進行處理[2]。同時要對城市綠化景觀進行相應的曝光圖層輪廓平滑處理，促使綠化景觀的規劃結構能夠更加的清晰，如圖1。

3.2 光譜空間信息特征提取與預處理

在進行城市綠化景觀圖像的設計中，要求目標函數中零均勻便歷特性和邏輯差分變尺度特征，實現對復雜城市景觀格局的分析。在進行綠化景觀格局的光譜綠化特征提取和分析中，需要求得其邊緣特征的最大權值[3]。計算公式為：

假設，圖像受到零均值的光譜圖像，進行信息熵的邊緣檢測，那么要想得到城市綠化景觀合并規劃分析的基礎，就需要進行城市綠化斑塊的植物群落空間信息特征提取，方程式為：

u（n+1）（x，y）=u（n）（x，y）+δu1（n）（x，y）

基于信息熵的邊緣檢測區域之間的差值為連接這兩個部分的最小權值邊，從而實現對城市綠化景觀合并規劃光譜信息特征提取。

4 城市綠化景觀合并規劃算法的改進

本次研究中主要在圖像處理的基礎上，通過光譜空間信息特征提取的方式來進行城市綠化景觀合并規劃的研究。基于不同的參數，對一組已經給定的控制頂點來說，既可以通過設置構成整條曲線的各個曲線段來控制曲線的形狀，從而達到控制城市綠化圖像的目的。然后要使用三維方式來進行城市綠化圖像的生成，從而促使城市綠化景觀合并三維樹狀圖能夠形成，如圖2。

圖2

在信息的提取的基礎上，對于城市綠化景觀格局的光譜遙感信息特征進行壓縮，從而實現對城市綠化景觀格局的全面規劃和調整[4]。這將對城市綠化景觀建設中的數據準確性提升和模型的合理性提升產生重要意義。當對實際的城市綠化景觀合并規劃算法進行改進以后，城市綠化景觀布置合理性自然會得到提升。事實上城市綠化景觀分析的主要目的是為了對城市綠化景觀的分布實際情況進行了解，從而為接下來的景觀建設提供可靠的數據保障。

5 仿真實現分析

為了能夠驗證本次研究中的算法正確性，需要采取仿真實驗的方式進行驗證。仿真實驗中，所使用的圖像處理技術為光譜特征信息分類，在信息提取的基礎上，進行進一步的綠化景觀規劃和分析。首先要進行的是對原始數據的采集和整理，根據圖像的實際大小256×256×224，碼書尺寸為256的情況下，所得到的數據如圖3所示[5]。

圖3

在研究的過程中我們使用的算法與傳統的算法之間相比較而言，所得到的城市綠化景觀合并規劃的結果顯示，使用本次研究的這種算法能夠更多的體現出城市綠化景觀規劃的全面性和細節性特點，并且對提升光譜空間信息特征提取的準確度有著較好的效果[6]。通過本次研究發現，將城市的居住人口作為平均容量的衡量指標，能夠得到不同的規劃方案以及用戶平均容量。使用本次研究中的設計規劃方式，能夠在一定程度上提升用戶的城市綠化容積，從而進一步的體現出規劃的科學性和優越性。

6 結語

在城市綠化景觀合并規劃中，首先要解決的是數據上的問題，只有有了充足的數據保障才能為接下來的工作提供更加可靠的保障。城市綠化景觀建設將直接關系到一個城市的未來發展和人們的生活質量，對此一定要加以重視，通過更加科學的方式來進行信息特征的提取，從而實現對城市規劃的優化效果。本次研究中主要在光譜空間基礎上行進行了特征提取，使用城市綠化景觀合并的方式來對城市綠化景觀的光譜進行重新構建，從而實現綠化景觀合并規劃。從實驗結果中可以看出，本次研究是具有可行性和有效性的，能夠更進一步的顯示出城市綠化景觀中的細節特征，從而達到設計中準確度提升的目的。這將對提升城市綠化景觀的容積和整體規劃的合理性提升產生重要作用，展現出城市綠化景觀建設的真正優越性和價值。

[1]馬玉峻.包頭首份城市規劃中探尋未來城市綠化的門徑[J].農業與技術，2015（07）：44～45.

[2]競 霞，魏 曼，王紀華，宋曉宇，胡榮明.基于邊界域修正粗糙熵模型的遙感影像分類不確定性評價[J].中國農業科學，2014（11）.

[3]崔一嬌，朱 琳，趙力娟.基于面向對象及光譜特征的植被信息提取與分析[J].生態學報，2013（03）：61～69.

[4]劉 卉.關于加強城市綠化規劃突出新城生態特色的思考[J].綠化與生活，2012（07）：56～58.

[5]黃恩興.淺談綠化斑塊合并的景觀格局光譜綠化廊道分區[J].中國農學通報，2010（05）：421～425.

[6]馬建貴，馬 亮，王麗宏.淺談城市園林綠化規劃問題及對策[J].吉林農業，2010（12）：42～49.

TU985.12

A

2095-2066（2016）35-0185-02

2016-12-2

鄔鈺涵（1981-），女，工程師，本科，主要從事城市規劃設計工作。