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The aggregation degree evaluation of urban park green space based on convolution method

基于卷积运算的城市公园绿地聚集度评价



全 文 :第 34 卷第 15 期
2014年 8月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.15
Aug.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金项目(31070626; 31270745);江苏省高校“青蓝工程冶项目;江苏省“六大人才高峰冶项目
收稿日期:2013鄄06鄄27; 摇 摇 修订日期:2014鄄05鄄07
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: zgzhangcn@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201306271789
高祥伟,费鲜芸,张志国,窦长娥,顾晶晶,王婷.基于卷积运算的城市公园绿地聚集度评价.生态学报,2014,34(15):4446鄄4453.
Gao X W, Fei X Y, Zhang Z G, Dou C E, Gu J J, Wang T.The aggregation degree evaluation of urban park green space based on convolution method.Acta
Ecologica Sinica,2014,34(15):4446鄄4453.
基于卷积运算的城市公园绿地聚集度评价
高祥伟1,费鲜芸1,张志国2,*,窦长娥1,顾晶晶1,王摇 婷1
(1. 淮海工学院测绘工程学院, 连云港摇 222005; 2. 上海应用技术学院生态学院, 上海摇 201418)
摘要:为使公园绿地聚集度计算能够充分反映其辐射效应,提出基于卷积运算的局部网格单元和整个城市公园绿地聚集度评价
方法。 基于高分辨率遥感影像获取山东省 37个主要园林城市公园绿地分布图,利用 GIS技术,采用 500 m网格将城区网格化;
建立 3伊3绿地聚集度卷积模板,基于卷积运算计算城市网格单元公园绿地聚集度;选择评价因子,依据 37个城区公园绿地网格
单元聚集度分布现状确定其分级值,建立整个城市公园绿地聚集度评价模型,并对东营市和泰安市进行实例评价。 研究结果显
示:基于卷积运算的网格单元公园绿地聚集度计算方法能够有效量化相邻网格单元绿地的辐射效应,计算由网格内部及相邻区
域绿地共同作用产生的绿地聚集度,其取值范围为 0—4;整个城市公园绿地聚集度分为 1 级(极弱)、2 级(弱)、3 级(中等)、4
级(强)、5级(极强)共 5个等级,评价结果与研究区 37个城市绿地现状相对应。 实例评价结果显示,东营市网格单元公园绿地
聚集度主要分布在>0—0.2之间,整个城市公园绿地聚集度为 2级;泰安市网格单元公园绿地聚集度以 0为主,整个城市公园绿
地聚集度为 5级。
关键词:公园绿地;聚集度评价;卷积运算;遥感;地理信息系统
The aggregation degree evaluation of urban park green space based on
convolution method
GAO Xiangwei1, FEI Xianyun1, ZHANG Zhiguo2,*, DOU Chang忆e1, GU Jingjing1, WANG Ting1
1 School of Geodesy & Geomatics Engineering, HuaiHai Institute of Technology, Lianyungang 222005, China
2 School of Ecology Technology and Engineering, Shanghai Institute of Technology, Shanghai 201418, China
Abstract: To fully reflect radiation effects of urban park green space ( UPGS) service functions and obtain UPGS
aggregation degree (AD) produced by a combination of UPGS in a local area and adjacent ones, the UPGS AD evaluation
method for grid units and entire urban area were established based on a convolution operation. Based on high spatial
resolution remote sensing images, UPGS maps of 37 cities in Shandong Province were constructed. Then, urban areas were
segmented by 500鄄m grids and GIS technology, thereby obtaining UPGS grid maps. At the same time, a 3伊3 AD evaluation
convolution mask was constructed and UPGS AD in each grid unit was attained by the convolution operation. Based on the
calculation of UPGS AD in each grid unit, two evaluation factors were selected, namely the area ratio of urban space for
which AD at each grid was zero, and AD standard deviation of all grids whose AD was larger than zero, for UPGS AD
evaluation model construction of the entire urban area. The graded value of the two factors was acquired according to the
distribution of UPGS AD in each grid unit of the study area. Using the two factors, the UPGS AD evaluation model of the
entire urban area was constructed by a weighted overlay method. Dongying and Tai忆an were taken as typical examples for
UPGS AD evaluation. The study result showed that the UPGS AD evaluation method of each grid unit based on convolution
calculation could quantify the UPGS radiation effect in adjacent grids well. The method obtained AD values produced by the
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combination of UPGS in any grid unit and adjacent units. The value of AD ranged from 0 to 4. A value of 0 meant that there
was no UPGS in the grid unit and adjacent grids and no AD in the grid unit. With increase of GPGS in the grid unit or
adjacent grids, the AD value increased. For AD of 4, all the area in the grid unit and adjacent grids was UPGS, and AD
became maximum. The UPGS AD evaluation result of each grid unit could be used to directly guide UPGS planning. The
UPGS AD of entire urban area was categorized into five classes, including 1st grade (extremely weak), 2nd grade (weak),
3rd grade (moderate), 4th level (strong) and 5th level (extremely strong) . The increase of both area ratio of urban space
for which AD in each grid was zero and AD standard deviation of all grids whose AD was larger than zero would cause UPGS
AD of the entire urban area to rise. However, the level of contrast of UPGS AD corresponded with the 37 cities in the study
area, so the result of AD evaluation could be used both for contrast analysis among different cities and to help avoid the
phenomenon of going after uniform simply. The evaluation result of two example cities showed that the value of grid鄄unit PGS
AD in Dongying was mainly in the range of >0—0.2, and the PGS AD level of the entire urban area was weak. Values of
grid鄄unit PGS AD in Tai忆an were mainly zero, and the PGS AD level of entire urban area was extremely strong.
Key Words: park green space; aggregation degree evaluation; convolution; remote sensing; GIS
摇 摇 城市公园绿地在发挥各项功能时,具有辐射效
应[1鄄2],任意区域公园绿地聚集度应由区域内部和相
邻区域绿地共同作用产生,如何对其进行计算,并在
此基础上评价整个城市公园绿地聚集度,是适应当
前城市用地紧张现状,提出的公园绿地空间结构评
价研究的重要问题[3鄄4]。
空间实体聚集度评价在地理学中已有较多研
究,其中,空间自相关分析主要针对空间实体相关性
开展均衡性研究[5鄄9];景观聚集度指标用于指示不同
绿地景观类型之间的聚集度[10鄄11],二者均无法指示
城市各区域绿地聚集程度;绿地可达性分析能够一
定程度反映绿地的辐射效应,指示绿地的聚集状态,
并已发展有较多评价模型[12鄄15],但受可操作性和可
比性影响,只有缓冲区分析方法在绿地评价实践中
得到广泛应用[2]。 缓冲区分析能够指示绿地服务盲
区,但无法指示服务范围内绿地聚集状态[16鄄18],不能
全面指示城区绿地的聚集度。 高祥伟等基于 800 m
网格建立评价模型,对缓冲区分析方法进行改
进[19]。 改进后的模型仍不能全面反映服务范围内
城区绿地的辐射效应,需进一步改进。
针对以上研究现状,本研究提出了基于卷积运
算的公园绿地聚集度评价方法。 卷积运算又称邻域
运算,能够有效地反映绿地的辐射效应[20鄄22],适于计
算局部区域公园绿地聚集度,并在此基础上建立整
个城市公园绿地聚集度评价模型。 评价模型建立
后,将对城区面积和绿数量都相似的东营市和泰安
市进行实例评价。
1摇 公园绿地聚集度概念及评价因子
如图 1为某城市公园绿地分布图,为了计算各
区域的聚集度,首先需采用适宜尺度的网格将其网
格化(图 2)。 依据《城市园林绿化评价标准》,我国
公园绿地服务范围为 500 m[2],为了适应标准要求,
保证任意区域市民都能快速进入公园绿地,同时又
避免网格尺度过小,本研究采用 500 m 网格将城区
网格化(图 2),得到公园绿地网格图,每个网格单元
内的绿地数量用 Aij表示。
在城区网格化基础上,公园绿地聚集度概念包
括网格单元公园绿地聚集度(b)和整个城区公园绿
地聚集度(以下简称为城市公园绿地聚集度 Agg)两
个不同的概念。
网格单元公园绿地聚集度 b 是指网格单元公园
绿地聚集数量(B ij)与网格单元面积之比,是由网格
单元内部及其相邻网格单元公园绿地共同作用产生
的公园绿地聚集程度,反映了公园绿地在局部区域
的聚集状况。 依据标准把相邻网格限定为八邻网
格,例如,在图 2中任取玉、域、芋、郁 4 个单元格,根
据定义,玉单元格的绿地聚集度大于芋单元格绿地
聚集度;域单元格大于郁单元格。
城市公园绿地聚集度(Agg)是由局部网格单元
b大小不同而引起的整个城区公园绿地的不均匀分
布程度。 其中 b= 0的区域,由于没有绿地聚集,产生
了服务盲区,该区域面积大小是城市绿地聚集程度
的重要决定因素[15鄄17],也是当前绿地质量评价和建
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设的关注点[2,19];同时,从长远发展需求考虑,服务
范围内的绿地聚集度 b也要保持一定的均匀性。
图 1摇 公园绿地分布图
Fig.1摇 Park green space map
图 2摇 公园绿地网格图
Fig.2摇 Park green space grid map
因此,将 Agg 评价模型因子确定为:(1)绿地 0
聚集区面积比例因子( x1)。 指由 b = 0 的区域占城
区面积的比例所决定的聚集度评价因子,指示服务
盲区的大小。 (2)绿地聚集区 b 值的标准差因子
(x2)。 指由 b>0的区域网格单元间 b 值标准差决定
的评价因子,指示服务范围内绿地均匀性。
公园绿地聚集度的概念指示了公园绿地在城市
大背景下的分布状态,其评价结果面向不断发展变
化的整个城区,该模型没有引入人口密度分布状况,
区别于公园绿地服务功能的公平性。
2摇 研究区及研究数据的选取
选择山东省 2005 年以来 37 个主要园林城市为
研究区,利用高分辨率遥感影像获取公园绿地分布
图,各城区影像数据参见文献[19]。 山东省处于我国
东部,城市绿化质量与南方城市有所差距,相比西部
城市又具有一定的优势,绿地现状具有代表性。 目
前,37个城市公园绿地数量都符合省级园林城市标
准,但大多数城市的公园绿地空间分布不均匀,聚集
度有差别,需要通过绿地建设进一步改善和提高。
依据这 37个城市绿地分布现状,确定评价因子及其
分级值,建立聚集度评价模型,评价结果将具有较好
的可比性和现实性。
3摇 研究方法
3.1摇 卷积运算及卷积模板设计
对于离散的二维空间,卷积运算是一种邻域运
算,广泛用于图像处理、DEM 分析等众多研究领域。
为求取网格单元公园绿地聚集度,首先要利用卷积
运算求取网格单元的公园绿地聚集数量 B ij。
确定一个像元个数为 m 伊 n 的绿地聚集函数模
板 椎(m,n),然后在公园绿地网格图上开一个相同
大小的活动窗口 A(m,n),其中 m,n 一般为奇数,每
个窗口对应一个中心像元,将绿地聚集模板 椎(m,
n)与窗口对应网格的绿地数量相乘再相加,把最后
的结果赋予模板中心点,求取该网格单元的公园绿
地聚集数量 B ij [20鄄22]:
B ij =移
M
m = 1

N
n = 1
椎(m,n)A(m,n) (1)
将窗口从左到右,从上到下每次滑动一个像元,
产生一个新窗口,按(1)式计算,得到新窗口中心网
格值,依次类推,产生公园绿地网格图的卷积运算
图,求得每个单元格的绿地聚集数量 B ij。
绿地聚集模板的大小代表了空间聚集度计算时
所涉及的空间范围,每个网格单元数值代表了该网
格在聚集度计算中的权重。 根据城市公园绿地功能
特点,建立 3伊3卷积模板如公式(2);依照地理学第
一定律,所有的地理事物都相关,但距离近的事物相
关性更强[23],所以,本研究根据相邻网格单元与中
心网格之间的位置关系,对卷积运算模板进行赋值,
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如公式(3)。
采用 500 m网格将研究区网格化,得到公园绿
地网格图,利用卷积模板公式(2)和公式(3),对其
进行卷积运算,求得网格单元绿地聚集数量 B ij,根据
定义计算网格单元公园绿地聚集度 b:
( i - 1,j - 1) ( i - 1,j) ( i - 1,j + 1)
( i,j - 1) ( i,j) ( i,j + 1)
( i + 1,j - 1) ( i + 1,j) ( i + 1,j + 1)
(2)
0.25 0.5 0.25
0.5 1 0.5
0.25 0.5 0.25
(3)
3.2摇 聚集度评价因子分级值及权重的确定
采用加权叠置法建立城市公园绿地聚集度评价
模型,其中,评价因子根据研究区公园绿地分布现状
进行统一分级,即通过卷积运算,获取 37 个城市网
格单元公园绿地聚集度分布图,计算各城区 x1和 x2
的值,根据二者的分布现状确定其分级值。 权重由
城市建设部门和园林部门专家依据现有绿地标准及
绿地现状打分汇总求出。
4摇 公园绿地聚集度计算及模型建立
4.1摇 网格单元公园绿地聚集度计算
根据定义,计算网格单元公园绿地聚集度 bij,同
时计算网格单元公园绿地率:
bij =
B ij
500m 伊 500m
(4)
aij =
Aij
500m 伊 500m
(5)
对于任意网格单元,公园绿地率的取值范围为
0臆aij臆1,aij反映了单元格内绿地数量大小,对相邻
网格单元的辐射效应无法体现,经卷积运算后,任意
网格单元的绿地聚集度 bij与 aij的关系为:
bij = aij + 0.5移 边相邻网格单元绿地率 +
0郾 25移 点相邻网格单元绿地率 (6)
任意网格单元都有 4个边相邻和 4 个点相邻网
格,可以得出,网格单元公园绿地聚集度 b 定量地指
示了以 500 m网格单元为中心,1.5 km伊1.5 km城区
范围内公园绿地产生的聚集度,其取值范围为 0臆
b臆4。 当 b= 0时,表示网格单元自身及其相邻网格
内都没有绿地,网格单元内没有绿地聚集;随着网格
单元自身或者相邻网格绿地数量增大,网格单元的
绿地聚集度也在增大,当 b>1 时,绿地聚集数量超过
了网格单元面积,可以认为该区域的公园绿地聚集
达到了较大程度;当绿地聚集度 b= 4时,网格单元内
部和相邻网格全部为绿地,绿地聚集度达到最大。
可见,公园绿地聚集度 bij能够反映相邻网格绿地的
辐射效应,计算由网格内部及相邻区域绿地共同作
用产生的绿地聚集度,实现了网格单元绿地聚集度
的量化计算。
卷积运算时,如果相邻网格单元位于边界之外,
则其绿地率按其实际情况取值;网格化时边缘生成
的不完整网格作为独立网格保留,如果面积过小,引
起聚集度过度增加,则将聚集度 b 大于 4 的网格进
行删除,小于 4的进行保留,以体现绿地分布于城区
边缘时引起的不公平聚集。
对于每个城市,b = 0 的区域应是绿地规划和建
设的重点;其次是聚集度较小的区域(如 0对于这些区域的网格单元,在网格内部或其相邻网
格增加绿地,都能增加其绿地聚集度;同时,在聚集
度较大的网格及周围都应避免绿地的重复建设。
由于城市用地紧张,用于绿地规划和建设的空
间有限;同时为保证其各项功能,单个公园绿地也需
要具备一定面积,所以简单地要求各网格单元绿地
数量均匀是不现实的。 基于卷积运算的公园绿地聚
集度分布图不论用于老城区的单项增绿工程,或是
用于新城区的土地利用规划,都可充分利用绿地的
辐射效应,引导绿地规划灵活地适应各种用地矛盾,
减少服务盲区、提高公园绿地聚集度,具有较好的适
应性和现实性,可作为城市绿地规划的基础依据。
4.2摇 城市公园绿地聚集度评价模型建立
如图 3为研究区 37 个城市评价因子数据分布
散点图。 可以得出,评价因子 x1主要分布于 0—0.5
之间;x2主要分布在 0—1 之间,差距特别大时会大
于 1。 根据其分布状况将评价因子分为 6级,求得的
分级值及评价因子的权重如表 3。 采用加权叠置法
建立城市公园绿地聚集度评价模型:
Agg = w1x2 + w2x2 (7)
根据评价评价因子的分级状况及评价模型公
式,得出 Agg的取值范围为 1—6,将其按等间隔由小
到大分成 5 级,得到城市公园绿地聚集度 Agg 的分
级值如表 1。
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图 3摇 研究区评价因子数据分布散点图
Fig.3摇 The data scatter map of evaluation factors in study area
表 1摇 聚集度评价因子及其权重、聚集度分级值
Table 1摇 The evaluation factors and their weight and the Agg grading
聚集度评价因子分级值以及其权重 the evaluation factors grading and their weight
x1 / %
x1分级值 x1 and its grading
(权重 Weight w1 = 0.6)
x2
x2分级值 x2 and its grading
(权重 Weight w2 = 0.4)
城市公园绿地聚集度及其分级值
Agg and its grading
臆10 1 臆0.2 1 1级(1臆Agg<2)(聚集度极弱)
10—20 2 0.2—0.4 2 2级(2臆Agg<3)(聚集度弱)
20—30 3 0.4—0.6 3 3级(3臆Agg<4)(聚集中等)
30—40 4 0.6—0.8 4 4级(4臆Agg<5)(聚集度强)
40—50 5 0.8—1 5 5级(5臆Agg臆6) (聚集度极强)
>50 6 >1 6
摇 摇 当一个城市已具备一定数量的公园绿地,但某
些公园绿地面积过大或者距离太近,都会造成城市
部分区域绿地聚集度 b = 0 或者很小,影响绿地的生
态和社会功能发挥。 由城市绿地聚集度评价模型可
以看出,b= 0的区域比例越大、b>0 的区域 b 值标准
差越大,城市绿地聚集度越大。
由于城市公园绿地聚集度评价因子分级值是根
据研究区 37 个城市公园绿地分布现状分析比较获
取,所以城市公园绿地聚集度的强弱对比也是与 37
个城市的绿地现状相对应,这种评价结果既可用于
不同城市之间的对比,又可避免产生片面追求均匀
度的现象,具有较好的可比性和现实性。
5摇 实例评价分析
以东营市和泰安市为典型区域,分别计算两城
市网格单元公园绿地率、网格单元公园绿地聚集度
及城市公园绿地聚集度,并进行评价分析。 其中泰
安市和东营市的城区面积分别为 95.89、110.27 km2,
公园绿地面积分别为 9.28、8.56 km2。
5.1摇 网格单元公园绿地聚集度评价分析
通过卷积运算,分别生成两城市网格单元公园
绿地聚集度分布图(图 4和图 5),对 a和 b之间关系
进行统计分析(表 2);同时在两城区内以 0.2 为区间
分别统计绿地聚集度的分布状况(表 3)。
由图 4和图 5 可以看出,由于城区内个别公园
面积过大或者某些公园绿地距离过近,两城区都存
在网格单元公园绿地聚集度大小不均匀的现象,某
些网格单元公园绿地聚集度较大,更多的网格单元
聚集度很少或者没有。 如表 2,在东营市和泰安市
中,存在大量网格单元,其内部没有绿地(即网格单
元内绿地率 a = 0),两城区内该区域面积分别为
54郾 73%和 72.47%;其中部分网格单元相邻网格内具
有绿地,由于辐射效应产生一定量的绿地聚集度,最
终两城市内没有绿地聚集(即 b= 0)的区域面积分别
为 15.72%和 44.32%。
由于绿地分布不均匀,网格单元间相互辐射现
象普遍,如表 2,两城区内 b = a>0 的区域(即网格单
元内有绿地但相邻网格没有绿地,不存在相互辐射
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现象的区域)分别只有 0.52%和 0.15%,其中部分网
格单元间相互辐射的绿地数量较大,导致绿地聚集
度较大,在城区内产生 b﹥ 1的区域(表 3)。
两城市绿地聚集状况也有明显区别,由表 3 得
出,东营市网格单元公园绿地聚集度范围为 0臆b臆
3.08,泰安市为 0臆b臆3.84;东营市网格单元聚集度
主要分布在 0泰安市网格单元聚集度以 b = 0 为主,占城区面积的
44.32%。
图 4摇 东营市网格单元公园绿地聚集度分布图
Fig.4摇 The park green space aggregation degree in each grid unit of Dongying city
图 5摇 泰安市网格单元公园绿地聚集度分布图
Fig.5摇 The park green space aggregation degree in each grid unit of Tai忆an city
表 2摇 公园绿地聚集度 b与绿地率 a关系
Table 2摇 The relationship between b and a
城市名称
Cities name
统计内容
Statistics content
a= 0
b=a b>a
a>0
b=a b>a 合计
东营市 面积 Area / km2 15.07 37.41 0.50 42.91 95.89
百分比 Percent / % 15.72 39.01 0.52 44.75 100
泰安市 面积 Area / km2 48.87 31.04 0.16 30.20 110.27
百分比 Percent / % 44.32 28.15 0.15 27.38 100
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表 3摇 城区内不同聚集度网格单元分布状况
Table 3摇 The scatter status of UPGS aggregation degree in two cities
城市名称
Cities name
统计内容
Statistics content b
= 0 00.2﹤ b
臆0.4
0.4﹤ b
臆0.6
0.6﹤ b
臆0. 8
0.8﹤ b
臆1 b﹥ 1
最大值
Maximum
东营市 面积 Area / km2 15.07 41.72 15.91 7.90 3.91 3.67 7.71 3.08
百分比 Percent / % 15.72 43.51 16.59 8.24 4.08 3.83 8.03
泰安市 面积 Area / km2 48.87 29.76 10.46 5.41 2.85 2.50 10.42 3.84
百分比 Percent / % 44.32 26.99 9.49 4.90 2.58 2.27 9.45
5.2摇 城市公园绿地聚集度评价分析
由图 4和图 5 可以看出,两城市公园绿地都存
在不同程度的聚集现象;其中东营市主要聚集在东
南部;泰安市主要聚集在西北部;泰安市由于个别公
园绿地面积过大,绿地聚集现象更加明显。 通过计
算两个城市的绿地 0聚集区面积比例因子(x1)和绿
地聚集区 b 值的标准差因子( x2)的分级值,利用评
价模型得出整个城市公园绿地聚集度,如表 4。
由表 4可以得出,东营市两个评价因子的分级
值都较少,分别为 2级和 3 级,整个城市公园绿地聚
集度等级弱;泰安市两个评价因子的分级值都达到
较大值,城市公园绿地聚集度等级达到极强。
可见,东营市尽管也出现了面积较大的公园绿
地,但在 37 个城市中仍然是属于聚集度较弱的城
市,而泰安市则属于聚集度很强的城市。
表 4摇 两城市公园绿地聚集度评价结果
Table 4摇 Agg evaluation result in two cities
城市名称
Cities name
x1
x1分级值(w1 = 0.6)
The grading value of x1
x2
x2分级值(w2 = 0.4)
The grading value of x2
聚集度评价结果
The Agg evaluation result
东营市 15.72% 2 0.58 3 2.4(2级,聚集度弱)
泰安市 44.32% 5 0.89 5 5(5级聚集度极强)
6摇 结论
基于卷积运算的网格单元绿地聚集度 b 定量地
指示了以 500 m网格单元为中心,由 1.5 km伊1.5 km
城区范围公园绿地产生的聚集度,有效地量化了相
邻网格单元绿地的辐射效应,得到由网格内部及相
邻区域绿地共同作用产生的绿地聚集度,取值范围
为 0臆 b臆4,评价结果可直接用于指导绿地规划
设计。
以绿地 0聚集区面积比例(x1)和绿地聚集区 b
值的标准差( x2)为评价因子,建立城市公园绿地聚
集度评价模型,将城市绿地聚集度分为 1 级(极弱)、
2级(弱)、3级(中等)、4 级(强)、5 级(极强)5 个等
级。 由于聚集度的强弱对比与 37 个城市的绿地现
状相对应,评价结果可用于不同城市之间的对比分
析,也可有效避免产生片面追求均匀度的现象。
通过实例评价分析得出,东营市网格单元公园
绿地聚集度范围为 0臆b臆3.08,聚集度主要分布在 0
绿地聚集度为 2级,聚集度弱;泰安市网格单元公园
绿地聚集度范围为 0臆b臆3.84,聚集度以 b= 0为主,
占城区面积的 44.32%;整个城市公园绿地聚集度为
5级,聚集度极强。
基于卷积运算的城市公园绿地聚集度评价方法
能较好反映公园绿地服务功能的辐射能力,评价结
果指示了公园绿地在城市大背景下的聚集状态,如
果需要进行绿地服务功能公平性评价,还需要结合
人口密度进一步研究。
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