一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术涉及一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法，利用DEM技术建立区域环境模型，测量并记录不同种类行道树的树体数据，建立多个树体数据子模型，并逐一对树体数据子模型进行模拟计算，运用逐步多元线性回归分析模拟结果，将区域环境模型与行道树种类模型进行融合，建立模拟模型，用树体数据子模型对区域环境模型进行训练，得到模拟模型特征，计算模拟模型热平衡系数以及树种生长特征值，做趋势曲线估计，将模拟模型趋势曲线与参考目标模型趋势曲线比较，确定适合该目标区域的优质植株。本申请在构建模拟模型时，考虑了目标区域范围内的热平衡系数以及目标区域内植株的生长特征值的趋势，有利于在目标区域内达到更稳定更长久林荫生态效果。长久林荫生态效果。长久林荫生态效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法、系统及介质


[0001]本专利技术涉及城市街道绿化
，特别涉及一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]随着城市化进程的加速，热岛效应对城市气候、大气环境、生物习性及城市居民健康等产生了显著影响，且城市热岛强度会随着城市规模的增加而增加。人们通过规划、建设和保护城市绿地以以期促进环境恢复，减缓热岛效应。道路绿地作为城市重要绿色基础设施，主要是通过人行道绿带上的行道树带来的降温增湿与遮荫作用。
[0003]为了减少热岛效应对城市的影响，首先要保证植被覆盖面积，适当增加植物斑块的比例。目前较多学者通过植被覆盖度、绿地率、归一化植被指数(NDVI)、人均绿地面积等二维平面指标衡量城市绿地，近年来学者们开始通过绿视率、绿量测算及评价等三维指标对城市绿地进行剖析，能更好反映城市三维绿化的效果。
[0004]为此，专利申请号为201810509102.4的专利中公开了一种基于热舒适指标的行道树筛选方法，包括实测阶段、模拟阶段和对比分析阶段，实测阶段根据实测得到的单株待测行道树的微气候因子数据和待测行道树在街道环境下的微气候因子数据分别输入Rayman软件中进行计算，分别得到单株待测行道树PET数据和PMV数据和待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据：采用ENVI
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met微气候模拟软件建模，得到各个待测行道树在街道环境下的PET数据和PMV数据，对比分析阶段将实测阶段得到数据和模拟阶段得到的数据进行排序对比，得到热舒适度良好的行道树树种。
[0005]目前，基本所有的行道树筛选方法仅考虑单株行道树在夏季的微气候日变化数据和不同树种的行道树在街道环境下且在夏季的微气候日变化数据，通过其构建相应的行道树模型，将其与环境模型相结合，仅仅考虑了当下的遮荫效果，并没有考虑未来行道树的生长趋势对城市建设带来的影响，而对于城市街道建设而言，还要考虑到未来要达到的综合效果，才能作出更合理的规划和行道树选择。
[0006]为此，有必要提出一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法，合理将多种行道树的植株生长特征以及目标区域热平衡趋势做相应的评估，再通过与理想目标的特征进行比较，从而得出适合该目标区域的优质植株。

技术实现思路

[0007]为解决上述问题，本专利技术提供一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法、系统及介质。
[0008]本专利技术所采用的技术方案:一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法，包括以下步骤，
[0009]步骤1)收集目标区域的经纬度数据和气象数据，利用DEM技术建立区域环境模型；
[0010]步骤2)测量并记录不同种类行道树的树体数据，建立多个树体数据子模型，并逐
一对树体数据子模型进行模拟计算，得到模拟结果，并运用逐步多元线性回归分析模拟结果，计算出每个树体数据子模型的特征，将多个树体数据子模型的融合得到行道树种类模型；
[0011]步骤3)将区域环境模型与行道树种类模型进行融合，建立模拟模型，用所述树体数据子模型对所述区域环境模型进行训练，得到模拟模型特征，计算模拟模型热平衡系数以及树种生长特征值，做趋势曲线估计；
[0012]步骤4)设定目标热平衡系数以及目标生长特征值，建立参考目标模型，做趋势曲线估计，提取模拟模型特征与相应的目标模型特征采用IA法比较，当0.5＜IA≤1时，模拟模型特征与目标模型特征趋向重合，模拟模型符合筛选需求；当0≤IA≤0.5时，模拟模型特征与目标模型特征相差大，模拟模型不符合筛选需求，用所述树体数据子模型对所述区域环境模型进行重新训练。
[0013]作为优选，步骤1)中，所述气象数据包括全光下光照强度、全光下温度、风速；步骤2)中，树体数据包括树高、胸径、分枝点高、冠高、叶子生长高度、冠幅、叶片厚度、叶片面积、叶面积指数、荫影下温度、荫影下湿度、荫影下光照强度，将各树体数据进行模拟计算，得到的模拟结果包括降温率、遮光率、增湿率、荫质、综合遮荫效果。
[0014]作为优选，步骤1)中，建立区域环境模型包括以下步骤：
[0015]步骤101：获取目标区域的DEM数据，利用MapGISK9平台对DEM数据进行空间矫正以及坐标配准，生成DEM数据空间坐标，再将DEM数据进行裁剪和三角网剖分，形成地表三角网，利用地表三角网建立地表三维网面模型；
[0016]步骤102：获取目标区域的原始地质图，对地质进行坐标变换，使其与DEM数据空间坐标一致；
[0017]步骤103：利用MapGISK9平台选取和增减目标区域地质数据，生成地质矢量图；
[0018]步骤104：将步骤103生成的矢量地质图添加到三维网面模型上。
[0019]作为优选，步骤2)中，建立树体数据子模型包括以下步骤：
[0020]步骤201：选择生长状况良好，栽植年限达五年，冠层枝叶分布相对均匀，近期无人工干预修剪的样株，用广角数码相机360
°
水平拍摄，270
°
垂直拍摄，拍摄过程中用激光扫描仪同步扫描，获取树木图像以及三维信息；
[0021]步骤202：通过过易模软件将对树木图像图像进行拼接配准处理，生成三维图像信息并导入激光扫描仪自带的软件，建立样株的点云数据导出，将导出的点云数据导入AutoCAD中，通过点云软件在AutoCAD环境下对样株定义坐标系，然后导入Sketch
‑
Up软件建样株模型，根据实测中所得的树体结构数据校正三维信息，构建出树体数据子模型。
[0022]作为优选，步骤2)中，基于以下方程计算出每个树体数据子模型的特征：
[0023]P＝T
×
50.778+L
×
1.159+S
×
0.03
‑
2.581(1)
[0024][0025]其中，P为遮荫指数；T为降温率；L为遮光率；S为遮荫面积；C为吸热系数；Φ1为全光下光照强度；Φ2为荫影下光照强度；T1为全光下温度；T2为荫影下温度；K为修正系数，通常为0.5
‑
0.8。
[0026]作为优选，在步骤3)中，热平衡系数计算公式为：
[0027][0028]其中，K
PI
为热平衡系数；R为树种表面的净辐射能(MJ/m2d)；G为土壤热通量密度(MJ/m2d)，T2为特定时刻地面以上1.5米的全光下温度(℃)；U为地面以上1.5米的平均风速(m/s)；α为太阳常数的标准值(1353w/m2)；
△
为全光下温度减去荫影下温度的温差值；Φ1为全光下光照强度；Φ2为荫影下光照强度；
[0029]树种生长特征值计算公式为：
[0030][0031]式中，为树体在t时刻的冠幅；为树体在初始时刻t0的冠幅；为树体在初始时刻t0的生长速度；为生长加速度。
[0032]作为优选，在步骤4)中，建立参考目标模型包括以下步骤：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1)收集目标区域的经纬度数据和气象数据，利用DEM技术建立区域环境模型；步骤2)测量并记录不同种类行道树的树体数据，建立多个树体数据子模型，并逐一对树体数据子模型进行模拟计算，得到模拟结果，并运用逐步多元线性回归分析模拟结果，计算出每个树体数据子模型的特征，将多个树体数据子模型的融合得到行道树种类模型；步骤3)将区域环境模型与行道树种类模型进行融合，建立模拟模型，用所述树体数据子模型对所述区域环境模型进行训练，得到模拟模型特征，计算模拟模型热平衡系数以及树种生长特征值，做趋势曲线估计；步骤4)设定目标热平衡系数以及目标生长特征值，建立参考目标模型，做趋势曲线估计，提取模拟模型特征与相应的目标模型特征采用IA法比较，当0.5＜IA≤1时，模拟模型特征与目标模型特征趋向重合，模拟模型符合筛选需求；当0≤IA≤0.5时，模拟模型特征与目标模型特征相差大，模拟模型不符合筛选需求，用所述树体数据子模型对所述区域环境模型进行重新训练。2.根据权利要求1所述的一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法，其特征在于：步骤1)中，所述气象数据包括全光下光照强度、全光下温度、风速；步骤2)中，树体数据包括树高、胸径、分枝点高、冠高、叶子生长高度、冠幅、叶片厚度、叶片面积、叶面积指数、荫影下温度、荫影下湿度、荫影下光照强度，将各树体数据进行模拟计算，得到的模拟结果包括降温率、遮光率、增湿率、荫质、综合遮荫效果。3.根据权利要求1所述的基于林荫生态指标的行道树筛选方法，其特征在于：步骤1)中，建立区域环境模型包括以下步骤：步骤101：获取目标区域的DEM数据，利用MapGISK9平台对DEM数据进行空间矫正以及坐标配准，生成DEM数据空间坐标，再将DEM数据进行裁剪和三角网剖分，形成地表三角网，利用地表三角网建立地表三维网面模型；步骤102：获取目标区域的原始地质图，对地质进行坐标变换，使其与DEM数据空间坐标一致；步骤103：利用MapGISK9平台选取和增减目标区域地质数据，生成地质矢量图；步骤104：将步骤103生成的矢量地质图添加到三维网面模型上。4.根据权利要求1所述的一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法，其特征在于：步骤2)中，建立树体数据子模型包括以下步骤：步骤201：选择生长状况良好，栽植年限达五年，冠层枝叶分布相对均匀，近期无人工干预修剪的样株，用广角数码相机360
°
水平拍摄，270
°
垂直拍摄，拍摄过程中用激光扫描仪同步扫描，获取树木图像以及三维信息；步骤202：通过过易模软件将对树木图像图像进行拼接配准处理，生成三维图像信息并导入激光扫描仪自带的软件，建立样株的点云数据导出，将导出的点云数据导入AutoCAD中，通过点云软件在AutoCAD环境下对样株定义坐标系，然后导入Sketch
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Up软件建样株模型，根据实测中所得的树体结构数据校正三维信息，构建出树体数据子模型。5.根据权利要求2所述的一种基于林荫生态指标的行道树筛选方法，其特征在于：步骤2)中，基于以下方程计算出每个树体数据子模型的特征：P＝T
×
50.778+L
×
1.159+S
×
0.03
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2.581(1)
其...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈笙，谭广文，易慧琳，邓演文，汪子涵，陈园，董晨露，谢腾芳，李银，
申请(专利权)人：广州普邦园林股份有限公司，
类型：发明
国别省市：