基于遥感图像的景观生态平衡控制系统设计

2019-08-12 02:35窦小敏秦宁宁
现代电子技术 2019年14期
关键词:控制系统

窦小敏 秦宁宁

关键词: 遥感图像; 边缘分割; 景观指数; 景观斑块; 生态平衡控制; 控制系统

中图分类号: TN911.73?34               文獻标识码: A                             文章编号: 1004?373X(2019)14?0108?04

Design of landscape ecological balance control system based on remote sensing images

DOU Xiaomin, QIN Ningning

(Jiangnan University, Wuxi 214122, China)

Abstract: The urban development level is not only reflected in social and economic benefits, but also in ecological benefits. Ecological balance control is an important way to ensure the sustainable development of cities. A landscape ecological balance control system based on remote sensing images is designed from the perspectives of extraction layer and analysis layer. The edge segmentation of remote sensing images is the core of the system extraction layer. The segmentation result of landscape patches is obtained by means of edge segmentation of remote sensing images. The effective landscape data information is extracted according to the landscape patch segmentation result of remote sensing images. The fractal dimension, diversity, evenness and other landscape indexes are calculated, and the ecological balance status of the landscape is analyzed, so as to make a reasonable landscape ecological balance control scheme for ecological balance control of the landscape. The research results show that the system can accurately segment the edges of remote sensing images, effectively calculate the landscape indexes of urban areas, analyze the ecological balance situation, and reasonably control the ecological balance of regional landscapes.

Keywords: remote sensing image; edge segmentation; landscape index; landscape patch; ecological balance control; control system

0  引  言

生态景观是城市的重要组成部分,具有调节城市环境、丰富生存空间的作用,保障景观生态平衡是城市不断进步、快速发展的必经之路[1]。但是城市化、工业化进程与景观生态平衡逐渐产生矛盾,景观生态平衡逐步遭到破坏,根据城市实际情况制定合理的景观生态控制方案,保障城市景观生态平衡势在必行[2]。研究景观生态平衡过程中,景观指数以数值形式体现景观的破碎程度、均匀程度、多样性等信息,以微观形式展现景观格局,掌握景观生态发展情况[3?4]。遥感图像是研究生态景观的有效手段,为了解决城市发展中景观生态失控问题,本文结合遥感图像与景观指数,设计一种新的景观生态平衡控制系统。

系统设计思路如下:分割遥感图像边缘,从中提取有效信息;在此基础上计算景观指数,分析生态景观状态,据此设计景观生态平衡控制方案实现景观生态平衡控制。

1  景观生态平衡控制系统

1.1  技术路线

遥感图像边缘分割是景观生态平衡控制系统的关键步骤,精准分割遥感图像中景观边缘,得到景观斑块分布情况,以此为基础计算区域生态景观指数,分析景观生态平衡状况[5]。根据生态景观指数制定合理的生态平衡控制方案。基于遥感图像的景观生态平衡控制系统总体技术路线如图1所示,能够看出,实现景观生态平衡控制大概经历遥感图像获取、图像边缘分割、生态景观指数计算、制定景观生态平衡方案等步骤。

1.2  系统提取层

分割遥感图像边缘过程中,将图像灰度视为时空内的曲线图形[6],M×M是遥感图像分辨率,计算图像区域相似度时,将图像中点作为基准,以扩散形式求取全部点的相似度值,遥感图像边缘分割示意图如图2所示。

图中,最大正方形区域分辨率为H×H,是M×M遥感图像边缘的图像块之一,定义正方形中央的方形块分辨率是L×L,图像块间相似性关系如下:H×H同L×L的地理分区具有相似性,L×L同附近图像块的地理分区存在相似性。该结论表明,分割遥感图像边缘过程中,M×M遥感图像中随机两个图像块的灰度差平方和为:

[G=1ki=1kui-ai2]   (1)

式中:[k=Emax-Emin],为灰度级,[Emax]表示图像色度分量亮度的最大值,[Emin]表示图像色度分量亮度的最小值;[ui]与[ai]表示H×H遥感图像与L×L遥感图像的梯度模值;[G]表示相似度度量。

采用式(1)对M×M遥感图像中的全部边缘图像块执行遍历操作,完成图像边缘分割,遥感图像中生态景观边缘分割结果是相似度度量最小值构成的集合[7]。根据遥感图像生态景观分割结果精准提取景观数据,为计算景观指数提供数据基础。

1.3  系統分析层

1.3.1  景观生态平衡控制指数

1) 景观分维数

景观遥感图像斑块形状繁琐程度采用分维数表征,求取方法如下:

[F=2log2I4log2 J]    (2)

式中:[F]是分维数;[I],[J]表示斑块的周长与面积。

2) 景观多样性指数

系统通过Shannon?Weiner多样性指数控制生态景观平衡,多样性指数计算方法为:

[V=-i=1mPilog2 Pi]    (3)

式中:[Pi]表示第[i]类景观类型面积占比;[m]表示景观类型数量。

3) 景观均匀度指数

景观规划中,各部分景观类型均匀程度用均匀度指数表征,数值与景观分配均匀程度成正比,利用Shannon?Weiner多样性指数求取景观平衡均匀度。

[W=HHmax]    (4)

式中:[W]是均匀度指数;[H],[Hmax]分别为多样性指数与多样性指数上限。该均匀度指数计算前提是景观中不同类型景观占比相同。[W]值上限是1,此数值限制下不同景观类型的面积均等,排列状态最优[8]。

1.3.2  基于遥感图像的景观生态平衡控制标准分析

1) 景观分维数

分维数值区间为[1,2],分维数值贴近2,证明景观斑块形状无规律、斑块复杂、人为影响程度小;分维数值贴近1,则斑块状态相反。一般情况下,分维数大于1.5,说明该区域景观斑块较为复杂。

2) 景观多样性

区域内景观类型、景观分布的丰富程度可通过景观多样性指数体现,各景观类型的面积比重即为景观多样性指数计算方法,以区域内斑块面积为前提,求取景观多样性指数[9]。大部分城市的景观多样性指数区间为[1.6,2.6],该数值表示景观类型丰富多样,超过该区间证明景观多样性特别丰富,在该区间以下,证明景观类型少、布局不均。

3) 景观均匀度

景观均匀度值上限是1,下限是0,数值越高、景观均匀度越好。景观生态平衡效果是进行景观生态平衡控制的关键指标。

2  实验分析

2.1  实验环境

为了验证本文设计的基于遥感图像的景观生态平衡控制系统的应用价值,进行实验研究。将H市市区作为研究对象,研究区约为4 200 m×4 120 m,具体划分成A,B,C,D,E五个区域;遥感图像由景观规划相关部门提供,遥感图像为500×500像素,分辨率为10.6 m。景观类型主要为公园绿地、防护绿地、城市森林、灌木丛、水体景观,总计5种,研究区生态景观构成情况如表1所示。实验采用Windows 7计算机系统,配备500 GB内存,处理器为i7;辅助软件为Photoshop,ArcGis,Microsoft Excel等。

2.2  遥感图像边缘分割分析

采用本文系统提取研究区遥感图像,获取景观生态平衡控制所需信息。本文系统分割遥感图像边缘的性能如表2所示。

由表2数据能够看出,本文系统分割遥感图像边缘过程中,CPU占用率均低于4%,平均每个区域分割用时仅为12 ms左右,分割边缘误差不高于1%。上述数据表明,本文系统分割遥感图像中生态景观效率高、稳定性强、占用资源量低,表现出较优的图像分割性能。由此分割得到的生态景观斑块边缘准确率高,一定程度上提升了系统制定的景观生态平衡控制方案水平。

2.3  景观生态平衡控制指数分析

采用本文系统控制景观生态平衡过程中,得到研究区域的景观生态平衡控制指数如表3所示。

分析表3数据,从景观分维数角度分析:A,B区分维数值接近2,说明该区域景观斑块形状无规律、斑块复杂、人为影响程度小,生态平衡控制效果较差;C,D,E区分维数值接近1,说明该地区景观斑块简单,生态平衡控制效果较优。从景观多样性角度而言:5个区域多样性指数均大于1.6,证明这些区域的景观多样性效果较优;D,E两区域多样性指数分别达到2.45,2.71,景观多样性优势突出。景观均匀度指数显示:C,D,E区域景观均匀度接近1,均匀程度较好;A,B两区域景观均匀度均低于0.5,均匀度相对较差。斑块数破碎化指数Z1,Z2显示:A,B两区域景观斑块数破碎化程度较高,遭破坏程度大,数值接近1;C,D,E区域景观斑块数破碎化程度较低,数值均在0.3以下,景观斑块相对完整。

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