基于衛星遙感和數據挖掘技術的人居綠化評價

張 霞 胡 苗 毛 穎 陳麗章 黃 雯

（湖南環境生物職業技術學院，湖南 衡陽 421005）

隨著城市化進程的快速發展和人口持續增長，改善農村人居環境變得越來越重要[1]。綠化覆蓋率作為衡量人居環境質量的重要指標之一，對于提升農村地區的生態環境、改善居民居住條件以及增加社區可持續發展具有重要意義[2]。衡陽市作為一個典型的農業大市，其農村地區的綠化覆蓋率評價和改善具有緊迫性和現實意義。衛星遙感技術的廣泛應用為綠化覆蓋率評價提供了強有力的工具[3]。衛星遙感數據能夠提供大范圍、高時空分辨率的地表信息，對綠化覆蓋率進行全面、準確地分析成為可能。此外，數據挖掘技術的發展為從海量數據中挖掘出有價值的信息提供有效手段。運用數據挖掘技術，可以從衛星遙感數據中提取特征、建立模型，并預測和分析綠化覆蓋率與其他影響因素之間的關系。該研究旨在基于衛星遙感和數據挖掘技術，對衡陽農村人居環境的綠化覆蓋率進行評價，并深入分析影響綠化覆蓋率的因素。對衡陽農村人居環境綠化覆蓋率的評價，可以深入了解其現狀和空間分布特征，并探討影響綠化覆蓋率的關鍵因素，這將為制定科學合理的綠化規劃和環境保護政策提供重要依據。

1 衡陽農村人居環境綠化覆蓋率分析

1.1 獲取衛星遙感數據

在進行衡陽農村人居環境綠化覆蓋率分析的過程中，使用衛星遙感數據獲取相關信息[4]。首先，確定衡陽農村地區需要進行研究的具體區域，根據需要選擇合適Landsat 系列衛星傳感器，訪問相關衛星數據提供的NASA EOS Data Gateway 數據存儲庫。在數據存儲庫中選擇合適的高光譜衛星影像數據，下載所選衛星影像數據并保存到本地計算機，通過下載獲得的衛星圖像如圖1所示。

圖1 獲取衛星圖像

提取衡陽農村人居環境綠化覆蓋信息，使用遙感圖像分類算法對預處理后的衛星影像進行分類，將影像中的不同地物類別分割出來。對分類結果進行矢量化，將分類后的影像轉換為矢量數據，以便后續分析[5]。從分類結果中提取綠化相關類別，例如森林、草地等。根據研究區域的范圍和邊界，計算綠化覆蓋面積（綠地總面積），計算綠化覆蓋率P如公式（1）所示。

式中：Sl為綠化覆蓋面積；Sy為研究區域總面積。

在明確衡陽農村人居環境綠化覆蓋率后，對獲得的數據進行預處理，以便于后續開展評價工作。

1.2 數據預處理

在衡陽農村人居環境綠化覆蓋率分析中，對獲得的衛星遙感數據進行預處理十分重要，具體的處理流程如圖2所示。

圖2 數據預處理

首先，需要輻射定標，獲取衛星影像的輻射定標系數，這些系數通常包括在衛星數據的元數據中，然后使用輻射定標系數將數字值轉換為輻射亮度。輻射定標流程如公式（2）所示。

式中：R為輻射亮度；DN為影像的數字值；g為輻射定標系數中的增益；O為輻射定標系數中的偏移量。

采用大氣校正反演算法進行大氣校正，獲取大氣校正所需的氣象數據，例如氣溶膠光學厚度、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為太陽輻亮度；θ為太陽天頂角。

應用選擇的大氣校正方法，將輻射亮度轉換為地表反射率。收集地面控制點（GCP）或地面測量數據，用于校正影像的幾何變形，使用ArcGIS 遙感影像處理軟件，進行影像的幾何校正。使用GCP 或地面測量數據對影像進行校正，以確保影像與實際地理位置的對應關系。如果使用多個衛星影像，將它們進行鑲嵌，生成無縫的影像拼接，使用影像處理軟件進行影像的鑲嵌操作，確保邊界無縫連接，具體步驟如下：1）打開ArcGIS 影像處理軟件。ArcGIS 是一種功能強大的地理信息系統軟件，用于處理和分析地理數據。打開ArcGIS 軟件并準備進行影像鑲嵌處理。2）通過在軟件中選擇導入功能，將需要進行鑲嵌的影像數據加載到工作環境中。確保每個影像都具有一定的重疊區域，這樣可以提供更好的拼接結果。3）根據項目需求和研究目的，確定影像鑲嵌的范圍和邊界。選擇需要進行拼接的影像，這些影像可以是同一區域的不同角度或時間拍攝的影像，或者是相鄰區域的影像。4）在ArcGIS 軟件中，通過調用鑲嵌模塊或拼接工具來進行影像的鑲嵌操作。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）根據軟件提供的選項，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，該算法能夠準確地匹配和拼接影像，保證拼接結果的質量和準確性。6）根據具體情況和需求對拼接參數進行調整。這些參數可能包括圖像配準方法、重采樣方法等，可以根據需要選擇合適的選項。確保調整的參數能夠最大程度地提高拼接結果的質量。7）設定參數后，運行鑲嵌工具，軟件將根據選擇的算法和參數對影像進行自動拼接操作。這個過程可能需要一定的時間，取決于影像的數量和分辨率。8）拼接完成后檢查拼接結果，確保影像邊界無縫連接，并且重疊區域的匹配效果良好。9）如有必要，對拼接后的影像進行進一步處理，例如調整色彩平衡、影像增強等。

拼接后的圖像是預處理完成后的具體衡陽農村人居環境綠化覆蓋率概況，需要進一步數據挖掘，以便獲得更多信息。

1.3 數據挖掘分析

在數據挖掘過程中，首先要對數據進行探索性數據分析，了解數據的特征和分布。根據分析目標和領域知識，選擇與綠化覆蓋率分析相關的特征，如土地利用類型、地形因素、人口密度等。根據數據的特點，采用填充、刪除或插值等方法處理缺失值，使用統計方法或基于領域知識的方法檢測并處理異常值。對特征進行縮放，標準化和歸一化數據，以確保不同特征具有相同的量級。根據回歸分析算法將數據集劃分為訓練集和測試集，用于模型訓練和評估。在回歸分析中，線性回歸如公式（4）所示。

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

當使用線性回歸模型進行數據挖掘分析時，通過最小二乘法來估計回歸系數。最小二乘法的目標是最小化觀測值與模型預測值之間的殘差平方和，使殘差平方和最小化，回歸系數向量如公式（5）所示。

式中：β是回歸系數向量；x是一個n×（p+1）的矩陣；包括n個樣本的p個特征變量和一個全為1 的列向量（用于估計截距項），y是一個n×1 的向量，包括n個樣本的目標變量。

這樣，通過計算β的估計值就可以得到線性回歸模型的方程，然后使用該模型進行預測和解釋分析，對訓練集進行模型訓練，優化模型參數。分析模型的性能指標，評估模型在預測綠化覆蓋率方面的準確性和可靠性。如果模型性能不理想，可以考慮調整算法參數、引入特征選擇、采用集成學習方法等來優化模型。分析模型的輸出結果，解釋模型對綠化覆蓋率的預測影響因素。根據模型結果提出相關的建議，用于提高農村人居環境的綠化覆蓋率。

2 衡陽農村人居環境綠化覆蓋率評價

2.1 數據分析與結果

2.1.1 衛星遙感數據分析

在衡陽農村人居環境綠化覆蓋率評價的衛星遙感數據見表1。表1 中的衛星遙感數據分析結果顯示了不同影像的綠化指數和綠化覆蓋率，并提供影響綠化覆蓋率的特征值。通過比較不同影像之間的綠化覆蓋率和特征值，可以發現不同土地利用類型、人口密度和距離城市中心的差異對綠化覆蓋率有所影響。

表1 衛星遙感數據分析結果

根據以上衛星遙感數據分析結果，可推測影像1 具有較高的綠化指數和綠化覆蓋率，可能是由于其農田占比較高、人口密度較低且距離城市中心較遠的特征所致。影像2 具有較高的綠化指數和綠化覆蓋率，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和綠化覆蓋率，可能是由于其工業用地占比較高、人口密度較高且距離城市中心較近的特征所致。

2.1.2 數據挖掘結果分析

通過比較綠化覆蓋率的實際值和預測值，可以評估數據挖掘模型的準確性。在衡陽農村人居環境綠化覆蓋率評價的數據挖掘結果分析見表2。可以看到每個樣本的特征變量和相應的綠化覆蓋率實際值與預測值。

表2 數據挖掘結果分析

根據數據挖掘結果分析可知，樣本1 的綠化覆蓋率預測值略高于實際值，可能是由于其他特征未被考慮到或數據噪聲的影響。樣本2 的綠化覆蓋率預測值與實際值較為接近，表明數據挖掘模型對該樣本的預測較為準確。樣本3 的綠化覆蓋率預測值略低于實際值，可能是由于其他特征的影響未被充分考慮到。

2.2 綠化覆蓋率評價結果

根據表格1 中的衛星遙感數據分析結果，可以觀察到不同地區的綠化覆蓋率存在空間分布差異，包括以下2 點：1）區域差異。不同地區的綠化覆蓋率存在明顯差異。例如影像1 所代表的區域具有較高的綠化覆蓋率，可能是由于該區域農田占比較高的特征所致。與影響1 相比，由于工業用地占比較高，因此影響3 所代表的區域綠化覆蓋率較低。2）環境因素。綠化覆蓋率受環境因素的影響。觀察距離城市中心的差異，可以發現距離城市中心較遠的地區（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（如影像3）綠化覆蓋率較低。這可能是由于城市中心的發展活動和人口聚集導致了綠化資源的相對稀缺。

通過觀察表格1 中的衛星遙感數據分析結果以及表格2中的數據挖掘結果分析，可以得出以下因素對綠化覆蓋率的影響有以下3 點：1）土地利用類型。不同的土地利用類型對綠化覆蓋率產生影響。例如在影像1 中，由于農田占比較高，因此綠化覆蓋率較高。與影響1 相比，影像3 中工業用地占比較高，導致綠化覆蓋率較低。2）人口密度。人口密度對綠化覆蓋率也有影響。觀察表1 中的數據，可以發現人口密度較低的地區往往具有較高的綠化覆蓋率，而人口密度較高的地區綠化覆蓋率較低。這可能是由于人口密度高的地區需要更多的土地用于居住和基礎設施建設，從而限制了綠化空間的發展。3）距離城市中心。距離城市中心的遠近也會對綠化覆蓋率產生影響。表1 中的數據顯示，距離城市中心較遠的地區往往具有較高的綠化覆蓋率，而距離城市中心較近的地區綠化覆蓋率較低。這可以解釋為城市中心的發展活動和人口聚集導致了綠化資源的相對稀缺，因此較遠離城市中心的農村地區通常具有更多的綠化空間和植被覆蓋。4）其他因素。除了土地利用類型、人口密度和距離城市中心，還有其他因素可能對綠化覆蓋率產生影響，例如氣候條件、土地管理政策和居民意識等。這些因素在表格中并未直接列出，但可以在進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，農村地區的綠化覆蓋率受到多種因素的綜合影響。分析這些因素對綠化覆蓋率的影響有助于制定相應的政策，促進農村地區的綠化發展，提高綠化覆蓋率。

3 結語

綜上所述，該研究利用衛星遙感數據和數據挖掘技術對衡陽農村人居環境的綠化覆蓋率進行評價。結果顯示，不同土地利用類型、人口密度和距離城市中心的差異對綠化覆蓋率產生了顯著影響。這為制定農村地區的綠化規劃和環境改善提供了重要依據。未來的研究可以進一步細化綠化評價指標，加入更多的影響因素，并結合更多的地面調查數據進行驗證。相信通過不斷地努力，可以更好地解決衡陽農村人居環境的綠化問題，為農村地區的可持續發展做出貢獻。