城市社区绿色基础设施遥感信息：海绵城市建设与雨水资源综合利用

根据城市化进程、建成时间、居住聚落,选取差异性明显的3处城市社区作为研究的对象,以研究城市绿地的雨水管理能力和功能提升策略。其中,瑞金社区建于20世纪初期,位于上海城市的中心,黄浦区西部,南至建国西路,北至淮海中路,西至陕西南路,东至南北高架,社区占地面积约1．7 km2,绿地面积约为34．1 hm2,绿地覆盖率约为19．86%,社区总人口数约为1．0万人,人文资源丰富,历史底蕴厚重,名人故居众多,商业建筑林立。闵行区内莘城社区建于20世纪90年代,位于上海近郊,是闵行区的行政中心,北临地铁1号线及交通枢纽莘庄地铁站,西临地铁5号线和沪闵公路,东临沪金高速路(S4),南临春申路,社区总面积约为1．8 km2,绿地面积约为63．9 hm2,绿地覆盖率约为34．77%,社区总人口数约为1．1万人。松江区内方松社区建于21世纪初期,位于上海西南远郊的松江新城,是松江区的经济核心,南至思贤路,北至新松江路,西至滨湖路,东至人民北路,社区占地总面积约2．3 km2,绿地面积约为83．4 km2,绿地覆盖率约为35．34%,社区总人口数约为1．5万人。城市现状绿地的空间分布特征受到用地类型差异的影响,依据《城市绿地分类标准》,并参考《城市园林绿化评价标准》,上海城市社区现状绿地可分为4类,即公园绿地、道路绿地、居住小区绿地和其他绿地。其中:

①公园绿地指向公众开放的、具有游憩、休闲、生态、景观及防灾等综合功能的社区公园。

②道路绿地指附属于社区道路,即位于道路线之间的绿地,包括行道树绿带、分车绿带、交通岛绿地、交通广场、停车场绿地等。

③小区绿地指社区居住建设用地内小区游园外的绿地,包括组团绿地、宅旁绿地、小区道路绿地、配套公建绿地等。

④其他绿地指除以上类型之外的社区绿地,对社区生态环境质量、居民休闲生活、社区景观和生物多样性保护有直接影响的绿地,包括单位附属绿地、风景林、防护林、水域等。

对上海城市社区样地中现状绿地信息数据的提取与解译,首先需要建立社区现状绿地的信息数据库,即对原始的航空遥感影像图进行预处理,再将处理过的图像导入ArcGIS 10．0中,根据图像上表现出来的地物影像特征及其空间特征,再结合统计资料、上海行政区划图等多种信息资料,以社区道路边界、建筑边界和水体边界为界线,根据社区绿地的分类标准提取社区绿地信息,制作社区绿地分类矢量图。

遥感影像图解译主要有两种方法:一是人工目视解译;二是计算机自动分类解译。前者精度较高并可以肉眼直接判读航空影像图上的各类绿地,但过程复杂耗时较长;后者是由计算机按已输入的分类原则对绿地进行自动分类,耗时较短,但精确度相对较低。由于上海城市社区绿地属于小尺度的城市绿地,在进行航空遥感影像解译时,可采用目视解译的方法对社区绿地进行绿地信息提取以满足研究高精度的要求。在GIS工作平台中以0．25 m高分辨率航空影像图上把3 m以上宽度(不足3 m的道路两侧绿地算作一个斑块)道路作为边界勾绘出4类绿地的分布。由于3处社区的遥感影像图存在建筑因拍摄角度和日照形成的阴影,可能降低其解译的精确度。因此,使用GPS对社区遥感影像中存在阴影和误差的地方进行实地勘查验证,可以提高解译的精准度。

通过实地验证且满足解译一致率要求的解译图像才能作为遥感影像数据的最终解译结果。实地验证的调查方式主要包括测绘、拍照等,并调查明确绿地类型、位置、边界特征等相关信息。通过实地验证后调绘、测量的数据导入GIS工作平台,运用GIS制作出社区绿地遥感影像分类矢量图(图2-2—图2-4)。(www.xing528.com)

图2-2　上海黄浦区内瑞金社区绿色基础设施空间格局解译图

图2-3　上海闵行区内莘城社区绿色基础设施空间格局解译图

图2-4　上海松江区内方松社区绿色基础设施空间格局解译图

在ArcGIS 10．0中完成瑞金、莘城和方松社区的绿地信息解译后,制作相应的绿地分类矢量图,并且使用GIS中的Conversion Tools中的图像转栅格功能(像元大小设置为0．5 m×0．5 m),将3个社区绿地分类矢量图转换成栅格图像,并在Fragstats 4．0软件中运用导出的栅格图进行计算相关指数。城市社区中现有的绿地斑块是其建立具有雨洪调蓄等生态服务功能的低影响开发设施的基础,因此对其绿地景观格局,如斑块密度、分维数、破碎度及聚集度的分析,可以为城市社区绿色基础设施的系统性构建奠定基础。