无人机遥感技术在城市绿地监测中的应用进展

摘要：快速准确掌握城市绿地信息和动态变化是正确评估城市绿地生态效益和有效规划管理城市绿地的重要基础。无人机遥感技术的运用为快速准确获取城市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城市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方面综述了国内外最新研究进展，结果表明，无人机遥感在城市绿地信息提取方面的技术已经较为成熟，且在城市绿地变化监测和评估城市绿地生态系统服务方面已经进行初步尝试。

关键词：无人机，遥感技术，城市绿地，绿地监测

DOI： 10.12169/zgcsly.2019.05.12.0005

快速准确掌握城市绿地信息和动态变化，准确评估城市绿地生态效益，客观分析城市承载力，是合理制定城市绿地规划的工作基础[1]。近年来，无人机遥感作为一种新型空间遥感得到了快速发展，并在全球范围内引起了广泛关注，很多组织或个人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理技术的发展为城市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发展，则为具有广泛需求的城市绿地微观尺度的研究探索提供了设备支持。我国城市绿地监测业务需要更为细致灵活地对样地进行定期观测，微小型无人机在此方面具有广阔的应用前景，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部分组成，即无人驾驶飞行器、地面控制站、由地面控制站负责指挥和控制无人机的数据传输系统[2]。无人机类型多样，因其所对应的有效载荷、续航时间和目的不同，无人机应用研究的尺度也不同，从而可获得分辨率各异的遥感数据。无人机可以按动力来源、控制方式、用途、结构、航程分为不同类型，如按照结构分为固定翼、旋翼、多旋翼无人机，按动力来源分为油动、电动、混合动力。关于无人机的分类目前还没有通用的规范，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）[3]。

1.2无人机应用领域

无人机的发展始于1916年由美国人Lawrence和Elmer Sperry发明的第一台无人机[4]。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[5]。20世纪90年代，随着无人机技术的发展和体量的减小，无人机开始应用于民用领域，并在随后的20年中得到迅速的扩展。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得到广泛的应用[6]，此外在考古探测[7]、灾害响应[8]、气象监测[9]、城市建设规划[10]等方面也获得了显著的研究成果。在城市建设规划中无人机可以执行建设监控[11]、交通监管[12]和施工管控[13]等方面的任务。在城市绿地监测方面，无人机的使用对判别城市绿地结构、类型、空间分布以及识别植物种类具有显著优势[13-14]。

随着空间遥感技术的发展，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城市研究[15]，这给城市绿地监测研究带来了发展的契机。

1.3无人机在城市绿地监测中的优势

无人机遥感具有高时效、高机动性、高分辨率、云下低空飞行、成本低等优势[16]，为城市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补充。无人机具有的时间可调度性和高度可控性可以满足不同绿地监测范围的实时数据传输，在非入侵式绿地探测研究中发挥着巨大的作用[17]。无人机小型化获得的高机动性极大支持了其在建筑与树木密集区域的行动力。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达到亚米级，且可获取精确的三维空间数据[18]。另外，低成本的消费级无人机的普及能够满足各相关部门不同尺度城市绿地监测研究需求。

基于以上优势，无人机遥感无疑将成为城市绿地监测的利器，其获取的遥感图像被认为是城市绿地研究的合适数据来源[19]。本文将从城市绿地信息提取、变化监测和生态系统服务3方面探讨无人机的研究进展。

2城市绿地信息提取

無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[20]，便于获取城市绿地空间分类制图、绿地特征参数及绿地三维数据。

2.1城市绿地制图

城市绿地制图关键在于对城市植被区域的土地覆盖类型的识别[21-22]，其使用的数据包括卫星图像（中等分辨率或高分辨率）、航空摄影图像（高分辨率）和无人机图像（超高分辨率）。其中，中等分辨率的多光谱卫星图像，例如Land satTM和Landsat ETM+，可以被用来量化城市植被丰度;高分辨率的IKONOS，QuickBird等卫星数据和航空摄影目前已经广泛应用于城市植被制图和分类识别[23]。尽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，但对于城市内部微观尺度的植被覆盖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城市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，在高度异质的城市植被制图方面具有巨大的潜力。近年来越来越多的传感器与相机设备朝着小型集约化发展，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飞行任务，得到包含多重信息的植被二维数据，获得特定区域的超高精度绿地分布图。此外，还可以通过不同的解译算法与数据分析方法提高图像分类精度。Feng等[24]提出了一种利用随机森林和纹理分析的混合方法来精确区分城市植被区域的土地覆盖。Lin等[25]基于k-means聚类法和RGB植被指数进行植被覆盖分类制图，并综合纹理分析和颜色参数识别植被分布。

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