CN114186889A - 一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，包括步骤一、城市绿地景观区域分布图的获取和范围等级划分，步骤二、获取每一等级的代表性绿地景观实景图并基于深度卷积神经网络模型进行语义分割和层次划分，步骤三、获取城市所有绿地景观的实景图和空间结构，步骤四、建立评价模型并对城市绿地景观进行评价，步骤五、城市绿地景观规划的均衡化调整；本发明从城市绿地景观分布范围划分等级，并在同等级内进行内部层次化评价，有效的降低了城市绿地景观的偏向发展，为绿地景观均衡规划发展提供了很好的参考，同时基于语义分割对绿地景观图像进行处理，获得了更加精确的层次评价指标，使得评价更具有说服力。
Description
技术领域
本发明涉及城市绿地景观评价技术领域，尤其涉及一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法。
背景技术
城市绿地景观是人工与自然耦合的城市景观之一,是城市景观的重要组成部分,是人类改善城市环境的重要手段，城市绿地景观包括公园绿地、街头绿地、道路绿地、庭院绿地、河湖绿地等，这些绿地保留了城市一定的非市场价值空间,改善着城市环境质量，公园绿地是在自然残存斑块的基础上引进新的人工斑块,并长时间人为干扰而形成的人工景观，道路绿地和河湖绿地属于人类塑造的一种特殊的绿色廊道，绿色廊道交织构成的网络为实现城市生态景观性质的再次转换、城市环境的彻底改变,以及“园林城市”、“生态城市”的逐步实现提供了可能；
目前城市绿地景观大多是围绕居住地和商业圈集中分布，导致城市绿地景观分布集中，且对于绿地景观的评价也都是围绕中心地带进行规划评价，进一步加重绿地景观的偏向发展，影响城市的均衡发展，因此，本发明提出一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提出一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，该基于层次分析的城市绿地景观评价方法从城市绿地景观分布范围划分等级，并在同等级内进行内部层次化评价，有效的降低了城市绿地景观的偏向发展，为绿地景观均衡规划发展提供了很好的参考，同时基于语义分割对绿地景观图像进行处理，获得了更加精确的层次评价指标，使得评价更具有说服力。
为实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，包括以下步骤：
步骤一、获取城市绿地景观区域分布图，并按照分布图将绿地景观进行范围和等级划分，获得绿地景观等级分布图；
步骤二、在绿地景观等级分布图的每个等级中选取一个具有代表性的绿地景观获取实景图像并结合空间结构进行语义分割和层次划分，以代表性的绿地景观划分的层次为标准得到绿地景观层次评价指标；
步骤三、获取城市绿地景观分布区域图并采集绿地景观全方位实景图像，同时采集各区域绿地景观的空间结构元素；
步骤四、利用绿地景观层次评价指标建立层次化评价模型，并将城市各区域的绿地景观实景图像和空间结构元素输入至评价模型中得出评价结果；
步骤五、根据不同等级的绿地景观分布特点和绿植生长趋势和环境特点，结合景观生态学的空间分析方法对各个区域的绿地景观未来规划进行系统性评价，并根据评价做出对应均衡化调整。
进一步改进在于：所述步骤一中绿地景观的范围和等级划分是按照城市的道路堤岸走向、居住区的分布、公共设施的分布及绿地景观的面积和密度进行划分，划分后在城市地图上进行标记标注。
进一步改进在于：所述步骤一中城市绿地景观区域分布图是通过无人机组高空扫描获取，所述步骤二和步骤三中的绿地景观实景图像是在无人机组获取绿地景观区域分布图时控制无人机低空拍摄获取。
进一步改进在于：所述步骤二和步骤三中空间结构是基于遥感技术和地理信息系统技术获取的，所述空间结构的指标包括多样性、均匀度、景观优势度、聚集度、分离度、破碎度、绿地廊道密度和分形维度八个指标。
进一步改进在于：所述空间结构的指标计算方法如下
多样性指标
均匀度指标
景观优势度指标
聚集度指标
分离度指标
破碎度指标
绿地廊道密度指标
分形维度指标
l为周长，s为面积，c为截矩；
式中m为绿地景观类型总数，Pi为第i级绿地景观类型所占面积比例，Hmax为给定多样性指标条件下景观最大均匀度，P(i，j)表示同j级元素相邻的i级元素所占的比例，C为复杂性指数，Cmax为C的最大可能值，Fi为绿地景观i级的分离度指标，Ni表示绿地景观等级中第i级绿化区域的个数，Ai为第i级绿地景观类型的总面积，A为城市绿地景观总面积，S为城市总面积，∑Ni为区域中所有景观类型的总个数，L为城市廊道长度。
进一步改进在于：所述步骤二中是基于深度卷积神经网络对获取的实景图像进行语义分割，具体为将采集的绿地景观图像输入深度卷积神经网络模型中进行像素化处理，再由深度卷积神经网络根据像素之间的颜色差别预测判断所属的语义类别，最后将预测出相同类别的像素块区域融合后进行语义分割证实并输出。
进一步改进在于：所述步骤四中层次化评价模型是利用历史绿地景观实景图像评价数据库中的数据进行训练，所述步骤五中均衡化调整包括根据步骤二中划分的标准结合绿植生长趋势对绿地景观规划的区域进行调整，并对绿地景观的生长环境进行限定控制。
本发明的有益效果为：本发明从城市绿地景观分布范围划分等级，并在同等级内进行内部层次化评价，有效的降低了城市绿地景观的偏向发展，为绿地景观均衡规划发展提供了很好的参考，同时基于语义分割对绿地景观图像进行处理，获得了更加精确的层次评价指标，使得评价更具有说服力，适合推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一评价流程图。
图2为本发明实施例二评价流程图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
实施例一
根据图1所示，本实施例提供了一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，包括以下步骤：
步骤一、通过无人机组高空扫描获取城市绿地景观区域分布图，并按照分布图将绿地景观进行范围和等级划分，获得绿地景观等级分布图；
划分是按照城市的道路堤岸走向、居住区的分布、公共设施的分布及绿地景观的面积和密度进行划分，划分后在城市地图上进行标记标注；
步骤二、在绿地景观等级分布图的每个等级中选取一个具有代表性的绿地景观获取实景图像并结合空间结构进行语义分割和层次划分，以代表性的绿地景观划分的层次为标准得到绿地景观层次评价指标；
其中获取的实景图像的语义分割是基于深度卷积神经网络进行的，具体为将采集的绿地景观图像输入深度卷积神经网络模型中进行像素化处理，再由深度卷积神经网络根据像素之间的颜色差别预测判断所属的语义类别，最后将预测出相同类别的像素块区域融合后进行语义分割证实并输出；
绿地景观实景图像是在无人机组获取绿地景观区域分布图时控制无人机低空拍摄获取，空间结构是基于遥感技术和地理信息系统技术获取的；
步骤三、获取城市绿地景观分布区域图并采集绿地景观全方位实景图像，同时采集各区域绿地景观的空间结构元素；
空间结构元素的指标包括多样性、均匀度、景观优势度、聚集度、分离度、破碎度、绿地廊道密度和分形维度八个指标，计算方法如下
多样性指标
均匀度指标
景观优势度指标
聚集度指标
分离度指标
破碎度指标
绿地廊道密度指标
分形维度指标
l为周长，s为面积，c为截矩；
式中m为绿地景观类型总数，Pi为第i级绿地景观类型所占面积比例，Hmax为给定多样性指标条件下景观最大均匀度，P(i，j)表示同j级元素相邻的i级元素所占的比例，C为复杂性指数，Cmax为C的最大可能值，Fi为绿地景观i级的分离度指标，Ni表示绿地景观等级中第i级绿化区域的个数，Ai为第i级绿地景观类型的总面积，A为城市绿地景观总面积，S为城市总面积，∑Ni为区域中所有景观类型的总个数，L为城市廊道长度；
步骤四、利用绿地景观层次评价指标建立层次化评价模型，利用历史绿地景观实景图像评价数据库中的数据进行训练，并将城市各区域的绿地景观实景图像和空间结构元素输入至评价模型中得出评价结果；
步骤五、根据不同等级的绿地景观分布特点和绿植生长趋势和环境特点，结合景观生态学的空间分析方法对各个区域的绿地景观未来规划进行系统性评价，并根据评价做出对应均衡化调整，具体为根据步骤二中划分的标准结合绿植生长趋势对绿地景观规划的区域进行调整，并对绿地景观的生长环境进行限定控制。
实施例二
根据图2所示，本实施例提供了一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，包括以下步骤：
步骤一、通过无人机组高空扫描获取城市绿地景观区域分布图，并按照分布图将绿地景观进行范围和等级划分，获得绿地景观等级分布图；
划分是按照城市的道路堤岸走向、居住区的分布、公共设施的分布及绿地景观的面积和密度进行划分，划分后在城市地图上进行标记标注；
步骤二、在绿地景观等级分布图的每个等级中选取一个具有代表性的绿地景观获取实景图像并结合空间结构进行语义分割和层次划分，以代表性的绿地景观划分的层次为标准得到绿地景观层次评价指标；
其中获取的实景图像的语义分割是基于多尺度特征提取进行的，具体为利用不同尺度的图像作为输出提取不同尺度图像的特征，在进行特征融合完成图像语义分割。
绿地景观实景图像是在无人机组获取绿地景观区域分布图时控制无人机低空拍摄获取，空间结构是基于遥感技术和地理信息系统技术获取的；
步骤三、获取城市绿地景观分布区域图并采集绿地景观全方位实景图像，同时采集各区域绿地景观的空间结构元素；
空间结构的指标包括多样性、均匀度、景观优势度、聚集度、分离度、破碎度、绿地廊道密度和分形维度八个指标，计算方法如下
多样性指标
均匀度指标
景观优势度指标
聚集度指标
分离度指标
破碎度指标
绿地廊道密度指标
分形维度指标
l为周长，s为面积，c为截矩；
式中m为绿地景观类型总数，Pi为第i级绿地景观类型所占面积比例，Hmax为给定多样性指标条件下景观最大均匀度，P(i，j)表示同j级元素相邻的i级元素所占的比例，C为复杂性指数，Cmax为C的最大可能值，Fi为绿地景观i级的分离度指标，Ni表示绿地景观等级中第i级绿化区域的个数，Ai为第i级绿地景观类型的总面积，A为城市绿地景观总面积，S为城市总面积，∑Ni为区域中所有景观类型的总个数，L为城市廊道长度；
步骤四、利用绿地景观层次评价指标建立层次化评价模型，利用历史绿地景观实景图像评价数据库中的数据进行训练，并将城市各区域的绿地景观实景图像和空间结构元素输入至评价模型中得出评价结果；
步骤五、根据不同等级的绿地景观分布特点和绿植生长趋势和环境特点，结合景观生态学的空间分析方法对各个区域的绿地景观未来规划进行系统性评价，并根据评价做出对应均衡化调整，具体为根据步骤二中划分的标准结合绿植生长趋势对绿地景观规划的区域进行调整，并对绿地景观的生长环境进行限定控制。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、获取城市绿地景观区域分布图，并按照分布图将绿地景观进行范围和等级划分，获得绿地景观等级分布图；
步骤二、在绿地景观等级分布图的每个等级中选取一个具有代表性的绿地景观获取实景图像并结合空间结构进行语义分割和层次划分，以代表性的绿地景观划分的层次为标准得到绿地景观层次评价指标；
步骤三、获取城市绿地景观分布区域图并采集绿地景观全方位实景图像，同时采集各区域绿地景观的空间结构元素；
步骤四、利用绿地景观层次评价指标建立层次化评价模型，并将城市各区域的绿地景观实景图像和空间结构元素输入至评价模型中得出评价结果；
步骤五、根据不同等级的绿地景观分布特点和绿植生长趋势和环境特点，结合景观生态学的空间分析方法对各个区域的绿地景观未来规划进行系统性评价，并根据评价做出对应均衡化调整。
2.根据权利要求1所述的一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，其特征在于：所述步骤一中绿地景观的范围和等级划分是按照城市的道路堤岸走向、居住区的分布、公共设施的分布及绿地景观的面积和密度进行划分，划分后在城市地图上进行标记标注。
3.根据权利要求1所述的一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，其特征在于：所述步骤一中城市绿地景观区域分布图是通过无人机组高空扫描获取，所述步骤二和步骤三中的绿地景观实景图像是在无人机组获取绿地景观区域分布图时控制无人机低空拍摄获取。
4.根据权利要求1所述的一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，其特征在于：所述步骤二和步骤三中空间结构是基于遥感技术和地理信息系统技术获取的，所述空间结构的指标包括多样性、均匀度、景观优势度、聚集度、分离度、破碎度、绿地廊道密度和分形维度八个指标。
5.根据权利要求4所述的一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，其特征在于：所述空间结构的指标计算方法如下
多样性指标
均匀度指标
景观优势度指标
Hmax＝lnm
聚集度指标
RC＝1-C/Cmax，Cmax＝mln(m)，
分离度指标
破碎度指标
绿地廊道密度指标
分形维度指标
l为周长，s为面积，c为截矩；
式中m为绿地景观类型总数，Pi为第i级绿地景观类型所占面积比例，Hmax为给定多样性指标条件下景观最大均匀度，P(i，j)表示同j级元素相邻的i级元素所占的比例，C为复杂性指数，Cmax为C的最大可能值，Fi为绿地景观i级的分离度指标，Ni表示绿地景观等级中第i级绿化区域的个数，Ai为第i级绿地景观类型的总面积，A为城市绿地景观总面积，S为城市总面积，∑Ni为区域中所有景观类型的总个数，L为城市廊道长度。
6.根据权利要求1所述的一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，其特征在于：所述步骤二中是基于深度卷积神经网络对获取的实景图像进行语义分割，具体为将采集的绿地景观图像输入深度卷积神经网络模型中进行像素化处理，再由深度卷积神经网络根据像素之间的颜色差别预测判断所属的语义类别，最后将预测出相同类别的像素块区域融合后进行语义分割证实并输出。
7.根据权利要求1所述的一种基于层次分析的城市绿地景观评价方法，其特征在于：所述步骤四中层次化评价模型是利用历史绿地景观实景图像评价数据库中的数据进行训练，所述步骤五中均衡化调整包括根据步骤二中划分的标准结合绿植生长趋势对绿地景观规划的区域进行调整，并对绿地景观的生长环境进行限定控制。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220315 |
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