本文摘要：摘要：快速准确掌握都会绿地信息和动态变化是正确评估都会绿地生态效益和有效计划治理都会绿地的重要基础。无人机遥感技术的运用为快速准确获取都会绿地信息提供了技术条件，成为微中观尺度上绿地监测的重要工具。 文章深入研究无人机系统在都会绿地监测中的应用现状，从绿地信息提取、变化检测、生态系统服务3方面综述了海内外最新研究希望，效果讲明，无人机遥感在都会绿地信息提取方面的技术已经较为成熟，且在都会绿地变化监测和评估都会绿地生态系统服务方面已经举行开端实验。

摘要：快速准确掌握都会绿地信息和动态变化是正确评估都会绿地生态效益和有效计划治理都会绿地的重要基础。无人机遥感技术的运用为快速准确获取都会绿地信息提供了技术条件，成为微中观尺度上绿地监测的重要工具。

文章深入研究无人机系统在都会绿地监测中的应用现状，从绿地信息提取、变化检测、生态系统服务3方面综述了海内外最新研究希望，效果讲明，无人机遥感在都会绿地信息提取方面的技术已经较为成熟，且在都会绿地变化监测和评估都会绿地生态系统服务方面已经举行开端实验。关键词：无人机，遥感技术，都会绿地，绿地监测作者：张敏霞 梅丹英 高伟俊 鲍沁星 李方正　　快速准确掌握都会绿地信息和动态变化，准确评估都会绿地生态效益，客观分析都会承载力，是合理制定都会绿地计划的事情基础。近年来，无人机遥感作为一种新型空间遥感获得了快速生长，并在全球规模内引起了广泛关注，许多组织或小我私家开始研制集成多种传感器的无人机系统。

传感器设备的更新和图像处置惩罚技术的生长为都会绿地监测研究带来新的契机，而消费级无人机市场占有率急剧增加，无人机与传感器设备朝着微型化生长，则为具有广泛需求的都会绿地微观尺度的研究探索提供了设备支持。我国都会绿地监测业务需要更为细致灵活地对样地举行定期观察，微小型无人机在此方面具有辽阔的应用前景，特别是对于人和大型飞机不易到达的区域具有更为显著的优势。

　　1 无人机系统　　1.1 无人机类型　　无人机系统主要由3部门组成，即无人驾驶航行器、地面控制站、由地面控制站卖力指挥和控制无人机的数据传输系统。无人机类型多样，因其所对应的有效载荷、续航时间和目的差别，无人机应用研究的尺度也差别，从而可获得分辨率各异的遥感数据。无人机可以按动力泉源、控制方式、用途、结构、航程分为差别类型，如根据结构分为牢固翼、旋翼、多旋翼无人机，按动力泉源分为油动、电动、混淆动力。

关于无人机的分类现在还没有通用的规范，常用的分类方式是依据无人机的机身重量分为微小型（<5 kg）、小型（<30 kg）和战术型（<150 kg）。　　1.2 无人机应用领域　　无人机的生长始于1916年由美国人Lawrence 和 Elmer Sperry发现的第一台无人机。

至20世纪中后期，无人机被广泛用于军事领域，特别适用于执行有危险、人无法进入或涉及空中监视时间过长的任务。20世纪90年月，随着无人机技术的生长和体量的减小，无人机开始应用于民用领域，并在随后的20年中获得迅速的扩展。至今，无人机已经进入全民应用阶段，并被世界各地的研究人员用于各专业领域的全新探索。　　无人机在林业与农业监测中已经获得广泛的应用，此外在考古探测、灾害响应、气象监测、都会建设计划等方面也获得了显著的研究结果。

在都会建设计划中无人机可以执行建设监控、交通羁系和施工管控等方面的任务。在都会绿地监测方面，无人机的使用对判别都会绿地结构、类型、空间漫衍以及识别植物种类具有显著优势。　　随着空间遥感技术的生长，具有更高时空分辨率的无人机遥感技术越来越多地被应用于都会研究，这给都会绿地监测研究带来了生长的契机。　　1.3 无人机在都会绿地监测中的优势　　无人机遥感具有高时效、高灵活性、高分辨率、云下低空航行、成本低等优势，为都会绿地识别与监测提供了新的方式和视角，可以作为地面遥感、卫星遥感和航空遥感的增补。

无人机具有的时间可调理性和高度可控性可以满足差别绿地监测规模的实时数据传输，在非入侵式绿地探测研究中发挥着庞大的作用。无人机小型化获得的高灵活性极大支持了其在修建与树木麋集区域的行动力。同时，其在云层下成像的特点去除了大气云层的影响，较低的拍摄高度可使空间分辨率到达亚米级，且可获取准确的三维空间数据。另外，低成本的消费级无人机的普及能够满足各相关部门差别尺度都会绿地监测研究需求。

　　基于以上优势，无人机遥感无疑将成为都会绿地监测的利器，其获取的遥感图像被认为是都会绿地研究的合适数据泉源。本文将从都会绿地信息提取、变化监测和生态系统服务3方面探讨无人机的研究希望。　　2 都会绿地信息提取　　无人机遥感技术为快速准确提取绿地信息提供了大比例尺度的高分辨率影像数据，便于获取都会绿地空间分类制图、绿地特征参数及绿地三维数据。

　　2.1 都会绿地制图　　都会绿地制图关键在于对都会植被区域的土地笼罩类型的识别，其使用的数据包罗卫星图像（中平分辨率或高分辨率）、航空摄影图像（高分辨率）和无人机图像（超高分辨率）。其中，中平分辨率的多光谱卫星图像，例如Landsat TM和Landsat ETM+，可以被用来量化都会植被品貌；高分辨率的IKONOS，QuickBird等卫星数据和航空摄影现在已经广泛应用于都会植被制图和分类识别。

只管卫星图像和航空摄影具有区分大面积土地覆被类型的能力，但对于都会内部微观尺度的植被笼罩信息却缺少准确提取的能力。无人机遥感则为准确提取和绘制都会微观尺度的土地覆被类型提供了技术方法。由于能够在低海拔获得超高分辨率的图像，在高度异质的都会植被制图方面具有庞大的潜力。

近年来越来越多的传感器与相机设备朝着小型集约化生长，无人机甚至已经能够搭载多光谱相机、高光谱相机、热红外相机、可见光相机等多个小型设备完成航行任务，获得包罗多重信息的植被二维数据，获得特定区域的超高精度绿地漫衍图。此外，还可以通过差别的解译算法与数据分析方法提高图像分类精度。

Feng等提出了一种使用随机森林和纹理分析的混淆方法来准确区分都会植被区域的土地笼罩。Lin等基于k-means聚类法和RGB植被指数举行植被笼罩分类制图，并综合纹理分析和颜色参数识别植被漫衍。　　2.2 绿地特征参数　　无人机超高分辨率的影像可以满足都会内部绿地特征参数的收罗，使用植被指数在微观尺度上监测植被光谱特征的变化。现在已经界说了40多种植被指数，主要包罗归一化植被指数、差值植被指数、垂直指数、比值植被指数等。

通过无人机可获取高时空分辨率的多光谱图像、高光谱图像、热红外图像和可见光图像用于盘算植被指数，从而表征植被光谱特征，并反演植被笼罩度与叶面积指数等。　　植被笼罩度的丈量对于都会微观尺度绿地计划和研究格外重要。

植被笼罩度是地表植被垂直投影面积占总面积的百分比，是研究都会绿地生态系统平衡、水土流失、气候变化和景观组成的重要绿地指标。Xirui等接纳消费级无人机观察了典型的城乡联合部植被笼罩度现状，并举行了植被笼罩度的空间结构和空间异质性分析。

　　2.3 绿地三维数据　　无人机获取高精度都会绿地三维数据的主要方式有摄影丈量、激光雷达和合成孔径雷达，由于小型无人机合成孔径雷达在绿地研究的应用较少且成像较模糊，本节主要探讨前两种方式在都会绿地研究中的应用。　　无人机摄影丈量系统通常搭载可见光或多光谱相机，配备全球导航卫星系统和惯性丈量单元，通过三维重建算法将高重叠率的航照相片生成具有相对参考坐标的图像及点云，并接纳地面控制点、参考影像等方式举行几何校正。现在微小型无人机已经可以较平稳地获取航空影像，提高图像匹配精度。

IBAN使用了简朴集成相机和两架无人机实现建设交互式的情况景观数字高程模型(DTM)、数字外貌模型(DSM)高分辨率正射影像、3D数字摄影丈量模型来估算植被体积。　　无人机激光雷达系统一般搭载集成化的激光扫描仪，与大型机载激光雷达相比，它可以大大降低成本并提供更麋集的激光雷达点云。Shidiq等证实了基于无人机的激光雷达在高异质性的都会森林地域建立高程数据的能力。

无人机激光雷达具有穿透性，有助于获取植被冠层结构和植被笼罩下的地形信息，其光谱信息单一，但摄影丈量技术可以生成包罗富厚光谱信息的多分辨率植被三维模型。无人机激光雷达和摄影丈量数据的联合可以弥补单一方式的不足。　　都会绿地三维模型从水平和垂直偏向对都会绿地空间形态举行全方位研究，可以突破现有二维层面研究结论，进而充实思量空间的整体性。Schreyer等对差别尺度的遥感技术在植被参数评估中的应用举行了总结，并划分用TanDEM-X高程卫星数据和基于无人机的三维点云数据来模拟都会地域的三维植被，效果讲明无人机更适用于异质性都会绿地的研究。

　　3 都会绿地变化监测　　无人机遥感技术可实现航行的可重复性、快速数据收罗和对地面站的实时传输，使对都会绿地信息的获取与更新越发迅速，现在的应用研究主要体现在植物生长状况监测、绿地灾害监测和绿地污染物检测3个方面。　　3.1 植物生长状况监测　　应用无人机技术对都会绿地基础设施、公园、街道绿化等举行评估，以一种很是有效的方式收集关于生长速度、物候变化、形态结构变化等都会绿地植被生长状况的专业信息。在遥感技术领域反映植被生长状况的指标主要有归一化植被指数、差值植被指数、垂直指数、比值植被指数等，其中应用最广泛的是归一化植被指数（NDVI）。　　NDVI是一个简朴的图形指示器，用来评估被视察的目的是否含有活的绿色植被。

随后的研究讲明NDVI与植物冠层的光合能力和能量吸收直接相关，因此可以作为植物生命力的反映。在专业无人机系统的协助下，可使用多光谱/高光谱摄像机举行成像，收集定位信息和高质量的光谱数据。收罗的现场信息由专业的摄影丈量处置惩罚平台Pix4D举行处置惩罚，从而获得高质量的NDVI模型。

NDVI模型中差别的颜色规模代表了植物的康健水平，该技术为分析都会绿地所涵盖的情况、社会和经济服务提供了基本的植被康健信息。Dimitrov等通过无人机搭载多光谱成像仪“Parrot SEQUOIA”获得NDVI模型，评估了Karlovo部门研究区域绿色基础设施的质量，并与原位观察对比分析，综合两种方法以评估Karlovo公园、都会森林、体育运动区和中心城镇4种差别类型区域的乔灌木植被康健状况。

　　3.2 绿地灾害监测　　无人机遥感技术可以实现都会绿地的远程监控与灾难的后续详细观察，可以到达并评估从地面无法到达或看到的树木区域。Näsi等对比研究了基于高光谱成像技术的无人机和飞机两种系统对单个树木水平上评估树皮甲虫对挪威云杉树的危害的可行性，效果讲明基于无人机的低成本遥感技术显示出更高的准确度。

Zhang］使用无人机遥感技术对日本虎杖入侵物种漫衍及生境条件举行空间分析，实例证明，无人机对于单独的树木或种群观察与植物入侵昆虫和病原体等盛行病的快速检测是有效的。Kulhavy等使用微小型无人机评估了52棵树的树干状况、生长情况、树冠结构、昆虫和疾病、树冠发育情况和预期寿命等6个变量。此外无人机摄影丈量还能够用于林火监测，识别林火点和受灾规模等。　　3.3 绿地污染物检测　　都会绿地生态系统可以通过植物叶片吸收和捕捉空气中的污染物缓解都会空气污染，然而污染物漫衍的时空演化取决于周围情况、风力风向、湍流水平以及温湿度等，因此开发能够监测和跟踪污染物运动的科学技术是当前都会绿地污染物检测的重要任务。

　　微小型无人机荟萃多种传感器平台系统能够实时和准确地获取这些数据，而且因为该系统可以实现远程的自动化操控，操作人员不需要接触空气污染物，从而制止了潜在的危险。该方法不仅可以获取包罗空气污染物浓度数据在内的可见光图像、光谱图像、情况气候参数等多源数据，还实现了低成本高空污染物垂直浓度数据的动态监测。Liu等研究比力了南京市区与都会森林公园颗粒浓度垂直漫衍，经无人机丈量发现路边的树木由于较大的叶面积可以限制颗粒物在指定高度的垂直扩散，导致PM2.5和PM10浓度划分下降24%和26%。

　　4 都会绿地生态系统服务　　都会绿地提供的生态系统服务不仅支持都会的生态完整性，还可以掩护都会人口的公共康健，改善都会住民的生活，提供游憩场所，缓解气候变化，促进都会可连续生长。合理评估都会绿地的生态服务和生态宁静是充实发挥其生态功效的基础，同时也是开展都会绿地计划建设、有效治理都会绿地的重要依据。

　　4.1 都会绿地热情况　　卫星遥感已被认为是在宏观和中观尺度上研究都会热情况的有力工具，然而，较低空间分辨率和时效性的卫星遥感数据对于捕捉庞大的都会绿地内部地表温度变化以及研究地表温度与绿地特征之间的准确关系是不够的。虽然带有热红外多光谱扫描仪的机载平台可以提供比卫星更好的空间分辨率，但高昂的价钱、操作技术难度和较高的维护成本限制了其在研究中的广泛应用。　　使用无人机获得的高分辨率热像图可以提供比卫星和机载平台更详细的热信息，从微观尺度视察都会绿地热情况，研究都会绿地缓解热岛效应的潜力、植物的热特性和外貌温度漫衍及变化的影响关系。

Ren等在广州大学校园研究区域内使用无人驾驶飞艇获得了0.8m空间分辨率规模的地表温度舆图。Gaitani等接纳无人机载多光谱成像传感器在雅典的一处都会广场区域举行了空中观察和现场丈量，形成了高分辨率的地表温度漫衍和质料性能的舆图，以分析都会植被的外貌温度影响机制。　　4.2 都会绿地用户服务　　都会绿地为都会住民提供了日常游憩磨炼的场所，与都会公共康健和人居情况可连续生长息息相关。研究都会绿地的使用情况可以资助更乐成地计划公园、社区和街道绿化，并有助于制定计谋以促进用户使用。

以往的研究使用大数据信息探索经济、政策和交通等外部因素对都会绿地用户时空漫衍的影响，而较少研究绿地内部因素对用户体验与用户数量漫衍的作用机制。　　对于都会绿地内部的监测，传统的地面直接视察方法需要泯灭大量的人力，对于大型都会绿地来说这种方法是低效的，小型无人机则具有优势。

Park等研究探讨了无人机在公园使用研究中的可用性。携带摄像机的无人机联合了肉眼视察和录像的优点，相比地面视察方法能在更短的时间内笼罩更大的区域，可充实节约数据收集所需的时间和成本。

无人机录制的视频文件便于后期数据收集、处置惩罚和校验。此外，由于无人机不仅能更准确地捕捉到人的数量，而且还能捕捉到他们的运动、属性和空间模式，数据信息更富厚。　　4.3 都会雨洪治理　　随着都会绿地被麋集的居住区、硬质铺装等不透水地表替代，都会内涝问题越发严重，如何将都会暴雨从人口麋集区域引导出去成为一项重要挑战，它需要使用可靠的水文模型预测排水基础设施的水力特性。由于难以获得详细的图像数据，全球许多地域普遍缺乏准确的土地使用资料，这给水文模型的预测带来了极大的阻碍。

无人机允许人们以相对较低的成本在所处地块获得高分辨率图像，执行按需重复丈量。Tokarczyk等首次研究了从无人机图像中获得都会地域高分辨率不透水舆图的可能性，比力使用消费级无人机生成的不透水性舆图和瑞士国家制图机构获得的尺度大尺寸航空图像，证明晰使用无人性能够实现都会洪水监测，提供潜在淹没区域的准确信息，资助建设都会地域的降雨径流模型，支持洪水风险评估。　　5 讨论与展望　　当前无人机遥感在都会绿地研究中的应用仍相对零星，研究方面涉及都会绿地信息提取、变化监测和生态系统服务等方面，多为都会绿地信息提取方面的技术性应用。

研究结果相对成熟，技术操作性强，提取方式多样，可用于绘制高精度的都会绿地植被笼罩分类图，提取都会绿地笼罩度变化和绿地漫衍信息，获取绿地中单个树木或林分尺度的三维结构特征等。　　随之而来的是无人机在都会绿地变化监测研究中的应用实验，例如无人机对于监测植被生长状况、灾害响应与绿地污染物检测等。此外，无人机遥感还为评估都会绿地生态系统服务提供了异质性的绿地外貌温度舆图、用户使用数据与都会排水模型，但尚停留于技术性的探讨，特别是都会绿地对于地表热情况的作用机理研究仍比力缺乏。无人机遥感技术在都会绿地监测和生态系统服务方面的应用尚未建设成熟的技术体系和评估系统。

　　只管无人机遥感对都会绿地观察有着众多的优势，但由于无人机影像的分辨率高、数据量大、图像处置惩罚难度大等问题，对于数据的量化分析依旧存在较大的挑战，这需要越发高效的图像处置惩罚和分类方法。此外，由于无人机平台荷载的限制，往往要求所载设备体积更小、自动化水平更高。

虽然无人机系统在空间分辨率上相对卫星与航空遥感具有显著优势，但其遥感规模小、时间同步性差、续航时间短的问题将极大限制其运用。无人机平台自身和软件处置惩罚技术的进步将对其在都会绿地监测研究的应用扩展发生庞大影响。

最后还需要思量无人机航行运动的正当性，遵守海内外相关法例和划定。第一作者：张敏霞(1986－ )，女，硕士，讲师，加拿大不列颠哥伦比亚大学会见学者，研究偏向为风物园林计划设计、风物园林工程技术。E-mail:zmx@zafu.edu.cn通信作者: 李方正(1989－ )，男，博士，讲师，研究偏向为都会绿色空间生态系统服务权衡与协同、风物园林与公共康健。

E-mail:fangzhengli@bjfu.edu.cn泉源：中国林业科学研究院林业科技信息研究所《中国都会林业》编辑部。

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