1. 研究目的与意义
城市绿地对于缓解城市热岛效应、降低污染物含量具有重要作用，同时它还为市民提供免费休闲场所。因此，城市的人均绿地拥有量是表达城市幸福感的重要指标之一。本建议的研究旨在通过采用线性光谱分解方法提取城市绿地空间分布的时空动态模式，为分析城市热岛效应、评价绿地配置的合理性提供数据支持。
2. 国内外研究现状分析
运用遥感技术的高分辨率影像进行城市绿地资源的调查及景观分析国内外已有先例，JohnRogan等人曾比较了多时相的缨帽变换、多时相的光谱混合分析等方法，同时还就最大似然法分类和决策树分类方法进行了对比。他认为利用遥感多时相光谱混合分析法和决策树分类法相结合的方法效果更好；车生泉等人利用TM数据和SPOT数据对上海市城市绿地景观进行分类的实践；石雪冬，李敏等人论述了地理信息系统技术和遥感卫星图像处理技术在广州市城市绿地系统总体规划工作中的应用；吕妙儿，黄杏元等曾就城市绿地监测遥感方面做过探索；徐建辉、苏娅基于植被的光谱特征,利用监督分类、植被指数分类和目视解译等方法对QuickBird高分辨率卫星遥感影像的绿地信息进行提取,并对分类精度作了比对分析；薛 萍，张东珍利用QuickBird卫星影像，运用归一化植被指数（NDVI）法提取绿地信息，建立解译标志，采用人机交互方式，提高解译精度；Hubert Gulinck使用详细的野外数据和IKONOS图像对城市和半城市复合体中绿地进行了分类和量化；王雪，周荣等选择归一化植被指数对深圳市城市绿地空间分布进行了研究；许凯，秦昆等针对高分辨率遥感影像中城市绿地的光谱、纹理及NDVI等特征,提出了一种基于多特征、多检测器组合的高分辨率遥感影像绿地提取算法。在以往的动态监测研究中，已经发展了很多基于遥感影像处理的方法，主要有影像相减法、植被指数相减法、HIS、K-L、K-T、光谱特征变异法、分类结果的目视解译比较法等等。
3. 研究的基本内容与计划
1-3周：landsat tm/etm 图像辐射定标及大气校正
4-6周：熟悉城市土地覆盖的植被-不透水层-土壤（v-i-s)模型并完成三种终端单元的选取
7-9周：求解线性光谱分解模型并据此提取城市植被信息
4. 研究创新点
通过采用线性光谱分解方法提取城市绿地空间分布的时空动态模式，分析南京市1986-2011的Landsat数据，研究南京城市绿地空间分布的时空动态变化，并分析其变化的驱动因素，为分析城市热岛效应、评价绿地配置的合理性提供数据支持。
