数据选择在城市绿地和开放空间制图中的作用：对两个非洲城市的高分辨率和极高分辨率卫星影像来源的比较

《Frontiers in Remote Sensing》：The role of data selection in mapping urban green and open spaces: a comparison across high and very-high resolution satellite imagery sources in two African cities

高分辨率卫星影像及分类方法对城市绿地（UGOS）评估的影响研究，对比Sentinel-2（10米）、PlanetScope SuperDove（3米）和Maxar WorldView-3（0.5-2米）影像，分析像素基与对象基分类在埃塞俄比亚梅凯莱和南非波洛克万那两城的LC分类精度、景观指数（如斑块密度、最大斑块指数）及SDG 11.7.1指标差异。结果表明：VHR影像通过OBIA方法提升细小植被（如树木）检测精度（WorldView-3总体准确率92%-86%），但成本高；Sentinel-2大范围适用但低估碎片化绿地（如梅凯莱树木面积减少10倍）；景观格局受分辨率与分类策略显著影响，需结合本地语境选择数据源。

　　城市中的绿色和开放空间（UGOS）为居民和野生动物提供了至关重要的社会、文化和生态价值，同时也是提升城市韧性和可持续性的重要因素。因此，对UGOS进行有效监测，是城市规划和管理不可或缺的一部分。在非洲快速城市化的背景下，遥感技术尤其是地球观测（EO）数据，成为了评估UGOS状况和进展的重要工具。然而，不同空间分辨率和分类方法的应用，可能会对UGOS的识别和评估结果产生显著影响，从而影响城市规划和政策制定的科学性和可行性。

本研究选择了两个快速城市化的城市：埃塞俄比亚的梅克勒和南非的波洛坎，利用不同分辨率的卫星影像（包括Sentinel-2的10米分辨率、PlanetScope SuperDove的3米分辨率以及Maxar WorldView-3的2米和0.5米分辨率）进行土地覆盖（LC）分类，并评估其对UGOS空间特征和SDG 11.7.1指标的影响。Sentinel-2的高分辨率和全球覆盖使其成为一种实用的选择，但其在复杂城市景观中的表现仍存在一定的局限性。相比之下，VHR影像在识别小型、碎片化的绿色和开放空间方面更具优势，尤其是在区分高植被覆盖和不透水面时。然而，VHR影像的高成本和有限的获取性，也对其在实际应用中的推广构成了挑战。

在分类方法上，像素分类和对象分类各有优劣。像素分类因其简便性和可重复性，在高分辨率影像中表现良好。但在复杂城市环境中，由于光谱混合现象，像素分类可能无法准确区分小型植被和不透水面。而对象分类通过结合形状、纹理和上下文信息，能够更有效地捕捉城市景观的复杂性，从而提高分类的准确性。然而，对象分类对参数调整和技术要求较高，可能不适合资源有限的地区。

在梅克勒和波洛坎的案例分析中，研究发现不同分辨率的影像对UGOS的评估结果存在显著差异。例如，WorldView-3多光谱影像在两个城市中均表现出最高的分类准确率，分别达到92%和86%。这表明，光谱丰富性对于准确映射复杂植被至关重要。然而，即使在高分辨率影像下，分类性能也受到上下文、分辨率、方法和影像特征的显著影响。Sentinel-2的分辨率虽然较低，但在某些城市中仍然能够提供足够的信息来支持宏观评估，如SDG 11.7.1指标，但在反映总的未开发空间和捕捉微小的空间变化方面可能不够精确。

此外，研究还关注了UGOS的空间特征，如未开发与开发土地的比例、高植被覆盖情况以及选定公共空间中的土地覆盖构成。结果表明，高分辨率影像能够更清晰地揭示城市景观的细微差异，而低分辨率影像则可能低估某些关键要素。例如，在梅克勒，高植被覆盖面积随着影像分辨率的增加而显著上升，而波洛坎的情况则更为复杂，不同分辨率的影像可能导致不同的结果。

SDG 11.7.1指标的应用揭示了两个城市在开放空间分配方面的不足。尽管梅克勒和波洛坎的开放空间比例较高，但街道空间的比例远低于联合国推荐的30%–35%，仅在8%和14%左右。这种不足可能源于历史发展模式和非正式定居点的扩张，而缺乏足够的街道覆盖可能限制了城市的流动性和社会互动机会。特别是在非洲这样的快速城市化地区，街道空间的不足可能成为城市可持续发展的关键障碍。

同时，研究也指出了OpenStreetMap（OSM）数据在识别街道和推断公共开放空间范围方面的局限性。虽然OSM在数据匮乏的环境中具有较高的可用性，但其完整性和位置精度可能存在不足，特别是在缺乏详细地图数据的城市中。这可能影响街道覆盖和公共空间评估的准确性，进而影响SDG 11.7.1指标的计算。

在讨论部分，研究强调了不同影像分辨率和分类方法对UGOS评估结果的影响。例如，尽管WorldView-3多光谱影像在分类准确率上表现优异，但其高成本和有限的覆盖范围可能限制其在长期监测中的应用。相比之下，Sentinel-2虽然在分辨率上存在不足，但其全球覆盖和开放获取性使其成为一种实用的解决方案。然而，在缺乏本地数据和精确分类的情况下，Sentinel-2可能无法准确识别小型、碎片化的UGOS特征。

此外，研究还指出，城市化进程和外部因素对UGOS管理的影响同样重要。例如，在梅克勒，提格雷战争对城市环境产生了深远影响，可能会进一步改变UGOS的分布和功能。因此，仅依赖空间分析可能无法全面反映UGOS的动态变化，还需结合社会经济因素进行综合评估。

最后，研究总结了在快速城市化背景下，如何选择和解释遥感数据的重要性。高分辨率和丰富的光谱信息有助于更精确地识别UGOS特征，但其成本和获取难度也需权衡。而Sentinel-2虽然在某些方面存在局限，但其广泛的覆盖和可访问性使其在宏观评估中具有不可替代的价值。因此，未来的研究应注重探索数据融合、本地化分类器以及社区或实地验证数据的结合，以提升UGOS评估的准确性和可靠性。这不仅有助于科学研究，也为城市规划和政策制定提供了重要的参考依据。