福建农林大学校主(西)大门设计及及三环路衔接主要路网规划

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应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类

第５２卷第３期东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报Ｖｏｌ．５２Ｎｏ．３２０２４年３月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＯＲＴＨＥＡＳＴＦＯＲＥＳＴＲＹＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＭａｒ．２０２４１）国家自然科学基金项目（３１９０１２９８），西藏自治区科学技术重点研发计划项目（ＸＺ２０２２０１ＺＹ０００３Ｇ），福建农林大学省级大学生创新创业训练项目（Ｓ２０２３１０３８９０４６），福建农林大学科技创新专项基金项目（ＫＦｂ２２０３３ＸＡ）㊂第一作者简介：陈逊龙，男，１９９８年１０月生，福建农林大学林学院，硕士研究生㊂Ｅ－ｍａｉｌ：１２２０４９６００２＠ｆａｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ㊂通信作者：张厚喜，福建农林大学林学院㊁南方红壤区水土保持国家林业和草原局重点实验室（福建农林大学）㊁海峡两岸红壤区水土保持协同创新中心（福建农林大学）㊁福建长汀红壤丘陵生态系统国家定位观测研究站，副教授㊂Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｎｇｈｏｕｘｉ＠１２６．ｃｏｍ㊂收稿日期：２０２３年１０月２３日㊂责任编辑：王广建㊂应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类１）陈逊龙㊀孙一铭㊀郭仕杰㊀段煜柯㊀唐桉琦㊀叶章熙㊀张厚喜（福建农林大学，福州，３５０００２）㊀㊀摘㊀要㊀为及时准确的了解城市树种空间分布信息，提升城市居民生活水平和推动城市生态系统可持续发展㊂以福州市仓山区城市森林为研究对象，应用无人机（ＵＡＶ）监测城市树种空间分布及其动态变化的可见光影像，根据最佳尺度对影像进行分割，并提取分割对象的光谱㊁地形㊁指数㊁纹理和几何特征㊂通过对不同类型特征的组合构建不同的分类方案，利用递归特征消除法（ＲＦＥ）筛选出优选特征子集，利用面向对象方法结合随机森林（ＲＦ）模型对城市树种进行分类㊂结果表明：在随机森林模型分类的过程中，利用光谱特征对树种分类的总体分类精度为８２．１２％；地形特征对树种分类的贡献度率为１４．９６％；指数特征和纹理特征的引入，在一定程度提高了树种的分类精度；几何特征的贡献较小，在分类过程中没有明显的贡献㊂特征优选子集的Ｓ１０方案分类精度最高，总体精度达９２．４２％，Ｋａｐｐａ系数为０．９１㊂说明特征优选能够降低高维度特征的复杂性，在大幅减少数据冗余的同时提高了分类精度㊂在最优特征子集下，随机森林（ＲＦ）算法分类的总体精度比极致梯度提升（ＸＧＢｏｏｓｔ）㊁轻量级梯度提升机（ＬｉｇｈｔＧＢＭ）和ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）分别提高了１．１５％㊁１．８１％和１５．１５％，Ｋａｐｐａ系数分别提高了１％㊁２％和１７％㊂关键词㊀城市树种；无人机影像；面向对象；随机森林模型；地形特征分类号㊀Ｓ７７１．８ＵｒｂａｎＴｒｅｅＳｐｅｃｉｅｓＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｙＵＡＶＶｉｓｉｂｌｅＬｉｇｈｔＩｍａｇｅｒｙａｎｄＯＢＩＡ－ＲＦＭｏｄｅｌ／／ＣｈｅｎＸｕｎｌｏｎｇ，ＳｕｎＹｉｍ⁃ｉｎｇ，ＧｕｏＳｈｉｊｉｅ，ＤｕａｎＹｕｋｅ，ＴａｎｇＡｎｑｉ，ＹｅＺｈａｎｇｘｉ，ＺｈａｎｇＨｏｕｘｉ（ＦｕｊｉａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０００２，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）／／ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０２４，５２（３）：４８－５９．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｂｔａｉｎｔｉｍｅｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓ，ｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｌｉｖｉｎｇｓｔａｎｄ⁃ａｒｄｓｏｆｕｒｂａｎｒｅｓｉｄｅｎｔｓ，ａｎｄｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｕｒｂａｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｔａｋｅｓｔｈｅｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｉｎＣａｎｇｓｈａｎＤｉｓｔｒｉｃｔ，ＦｕｚｈｏｕＣｉｔｙａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔ．Ｉｔａｐｐｌｉｅｓｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｓ（ＵＡＶｓ）ｔｏｍｏｎｉｔｏｒｔｈｅｖｉｓｉｂｌｅｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｓｏｆｕｒｂａｎｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｉｒｄｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｓ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｓｗｅｒｅｓｅｇｍｅｎｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｃａｌｅ，ａｎｄｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｌ，ｔｅｒｒａｉｎ，Ｉｎｄｅｘ，ｔｅｘｔｕｒｅ，ａｎｄｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔｅｄｏｂｊｅｃｔｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｓｗｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｒｅｃｕｒｓｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ（ＲＦＥ）ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｕｒｂａｎｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｗｅｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｏｂ⁃ｊｅｃｔ⁃ｏｒｉｅｎｔｅｄｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔ（ＲＦ）ｍｏｄｅｌ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆＲＦｍｏｄｅｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｕｓｉｎｇｓｐｅｃｔｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓｗａｓ８２．１２％．Ｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｔｅｒｒａｉｎｆｅａｔｕｒｅｓｔｏｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗａｓ１４．９６％．ＴｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆＩｎｄｅｘｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓｉｍ⁃ｐｒｏｖｅｓｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ．Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｈａｖｅａｓｍａｌｌｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｄｏｎｏｔｈａｖｅａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ．ＴｈｅＳ１０ｓｃｈｅｍｅｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓｕｂｓｅｔｈａｄｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｃｌａｓ⁃ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ｗｉｔｈａｎｏｖｅｒａｌｌａｃｃｕｒａｃｙｏｆ９２．４２％ａｎｄａＫａｐｐａｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆ０．９１．Ｔｈｉｓｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃ⁃ｔｉｏｎｃａｎｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｈｉｇｈ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，ｗｈｉｌｅｇｒｅａｔｌｙｒｅｄｕｃｉｎｇｄａｔａｒｅｄｕｎｄａｎｃｙａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｃｌａｓｓｉｆｉ⁃ｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔ，ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｔｈｅＲＦａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｉｎ⁃ｃｒｅａｓｅｄｂｙ１．１５％，１．８１％，ａｎｄ１５．１５％ｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｅｘｔｒｅｍｅｇｒａｄｉｅｎｔｂｏｏｓｔｉｎｇ（ＸＧＢｏｏｓｔ），ｌｉｇｈｔｇｒａｄｉｅｎｔｂｏｏｓｔｉｎｇｍａ⁃ｃｈｉｎｅ（ＬｉｇｈｔＧＢＭ），ａｎｄｋ⁃ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＫＮＮ），ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＴｈｅＫａｐｐａｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｗａｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ１％，２％，ａｎｄ１７％，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀Ｕｒｂａｎｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓ；ＵＡＶｉｍａｇｅｒｙ；Ｏｂｊｅｃｔ－ｂａｓｅｄ；Ｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｍｏｄｅｌ；Ｔｅｒｒａｉｎｆｅａｔｕｒｅ㊀㊀城市树木作为城市的重要组成部分是评估城市生态环境的重要指标之一，具有重要的生态㊁经济和社会效益［１］㊂随着城市化进程的不断深化，城市树木的生态效益也日渐凸显㊂然而，不同种类㊁种植结构和种植区域的城市树木会产生不同的生态环境效益［２］㊂因此，及时准确地获取城市树种的类别和空间分布信息对城市规划㊁城市树木的管理与维护具有重要意义［３］㊂传统的城市树种分类主要依靠地面调查，然而该方法存在成本高㊁耗时长且难以获取大尺度数据等不足［４］㊂近年来，遥感技术飞速发展，为城市树种的准确快速识别提供了新的途径㊂然而，传统的高分辨率卫星遥感影像易受天气和环境因素干扰㊁时效性较差且费用昂贵㊂此外，免费提供的卫星遥感影像空间分辨率低，难以适用于树种层面的识别研究［５］㊂相比传统的遥感平台，近地无人机（ＵＡＶ）能在较小空间尺度上提供高分辨率的遥感影像和地理数据，具有更高的适用性，是遥感数据获取的重要手段之一［６］㊂然而，目前有关树种信息提取的无人机遥感研究多集中于多光谱㊁高光谱影像的分类领域，但由于搭载多光谱㊁高光谱传感器的无人机普遍价格昂贵，极大地限制了其在实际生产中的推广应用㊂随着数码技术的发展，通过搭载可见光传感器的无人机获取包含树种信息的遥感影像，具有获取方便㊁成本低㊁空间分辨率高等优点，已成为遥感影像识别树种研究方向上重要的数据源之一［７］㊂根据遥感影像分类单元的不同，可将分类方法归为基于像元和面向对象两类㊂基于像元的方法主要关注局部像素的光谱信息，在处理高分辨率遥感影像时对噪声比较敏感㊁稳健性差，极易出现错分㊁漏分现象［８］㊂为弥补基于像元方法的不足，面向对象的影像分析技术（ＯＢＩＡ）逐渐被用于处理高分辨率遥感影像［９］㊂ＯＢＩＡ方法综合考虑区域相邻像素的纹理㊁形态以及空间结构等多维特征，减少了椒盐噪声的同时，通常具有更高的准确率［１０］㊂然而，随着特征维数的增加，数据处理的难度呈几何倍数增长，使得传统分类算法的应用受到一定限制㊂随机森林（ＲＦ）是一种基于集成学习思想集成多颗决策树的机器学习算法，通过对样本的决策树建模以及组合多棵决策树的预测，最终由分类树投票决定数据的分类［１１］㊂随机森林算法不仅具有模型简单㊁分类精度更高㊁校正参数更少的特点，而且鲁棒性强，不易过拟合，在遥感领域高维特征分类中得到广泛应用［１２］㊂面向对象方法可以有效减少同物异谱现象，而随机森林算法在处理高维数据时有其独特的性能优势，二者的结合在一定程度上提高了分类精度㊂宗影等［１３］将面向对象方法和随机森林算法的有机结合，有效提高了滨海湿地植被的分类精度，总体精度达８７．０７％；赵士肄等［１４］将面向对象方法和随机森林算法应用于耕地领域，并与其他机器学习分类算法进行对比验证，结果表明基于面向对象的随机森林模型取得了最高的耕地提取精度，并减弱了椒盐噪声，优化了分类结果；耿仁方等［１５］研究结果表明，基于面向对象结合随机森林算法对岩溶湿地植被具有较高的识别能力，在９５％置信区间内的总体精度为８６．７５％㊂虽然该方法的研究已经取得了一定的成功，但不同类型的特征对城市树种信息提取效果的影响尚不明确㊂因此，面向对象结合随机森林的方法对于城市树种分类的效果有待进一步探讨㊂此外，目前主流的数据源是大尺度的卫星影像和航空影像，或者是特征信息更加丰富的多光谱和激光雷达影像，而消费级无人机可见光影像在城市树种的精细分类方面还鲜有报道㊂因此，本文以福州市仓山区无人机可见光影像为研究对象，基于ＯＢＩＡ－ＲＦ模型，通过特征优选，构建最佳子集并比较不同机器学习算法的分类精度，并分析不同特征对城市树种分类的影响，构建该研究区城市行道树的最佳特征子集，比较不同分类算法对城市树种的分类效果，进一步评估ＯＢＩＡ－ＲＦ模型的分类性能和适用性，为城市生态系统保护及生态环境治理提供技术支持㊂１㊀研究区概况研究区位于福建省福州市仓山区（见图１），该区域属于南亚热带海洋性季风气候温暖湿润，冬季无严寒，夏季无酷暑㊂年日照时间１７００１９８０ｈ，年降水量９００２１００ｍｍ，气温２０２５ħ㊂福州市仓山区典型树种包括白兰（Ｍｉｃｈｅｌｉａ✕ａｌｂａ）㊁荔枝（Ｌｉ⁃ｔｃｈｉｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）㊁芒果（Ｍａｎｇｉｆｅｒａｉｎｄｉｃａ）㊁南洋楹（Ｆａｌ⁃ｃａｔａｒｉａｆａｌｃａｔａ）㊁榕树（Ｆｉｃｕｓｍｉｃｒｏｃａｒｐａ）㊁棕榈（Ｔｒａ⁃ｃｈｙｃａｒｐｕｓｆｏｒｔｕｎｅｉ）㊁樟（Ｃｉｎｎａｍｏｍｕｍｃａｍｐｈｏｒａ）等㊂研究区地势平坦，自然环境相对复杂，具备城市的基本特征，对研究城市树种分类具有一定的代表性㊂２㊀研究方法２．１㊀无人机数据采集与预处理实验数据于２０２０年２月８日采集，采用搭载ＦＣ６３１０Ｓ可见光镜头的大疆精灵４Ｐｒｏ（ＤＪＩＰｈａｎｔｏｍ４Ｐｒｏ）无人机进行航拍获取研究区影像，为削弱阴影对分类过程的干扰，选择天气状况良好无风有云的时间段进行作业㊂飞行相关参数设置如下：航高设置为６０ｍ，航向与旁向重叠率均为７０％，镜头角度－９０ʎ，光圈值ｆ／５，曝光时间１／２００ｓ，ＩＯＳ速度为ＩＯＳ－４００㊂本次飞行共获得４５０张航拍影像，照片分辨率为５４７２ˑ３０７８㊂通过瑞士Ｐｉｘ４Ｄｍａｐｐｅｒ专业摄影测量软件对所采集的原始数据进行空中三角测量㊁点云重建㊁裁切以及镶嵌等操作，得到研究区的正射影像（ＤＯＭ）和数字地表模型（ＤＳＭ）㊂为了精确获得研究区的道路信息，采用天地图在线矢量影像作为辅助信息，并通过手绘的方式提取道路矢量数据㊂根据实际调查情况，利用缓冲分析，将缓冲距离设置为５ｍ，得到了行道树的矢量分布图，然后，将矢量布图与原始影像叠加，最终裁剪出了研究区影像㊂２．２㊀地形特征提取归一化数字表面模型（ｎＤＳＭ）是一种反映地物绝对高度的高程模型［１６］，可为地物判别提供可靠依９４第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀陈逊龙，等：应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类据㊂使用ＡｒｃＭａｐ１０．２软件进行地形特征提取㊂首先，通过人工目视解译方法从ＤＳＭ中选取９５０个地面点，并批量提取栅格的高程信息，其中１００个样本点的高程数据用以验证精度㊂其次采用插值的方法生成数字高程模型（ＤＥＭ）㊂为获取更加精确的地面高程信息，比较常见的插值方法（克里金插值法㊁反距离权重法㊁样条插值法以及自然邻域法）生成的数字高程模型（ＤＥＭ），以均方根误差㊁平均绝对值误差和决定系数（Ｒ２）作为评分指标（见表１）㊂４种插值方法均可得到较高精度的ＤＥＭ数据，综合考虑决定系数（Ｒ２）㊁平均绝对值误差以及均方根误差，最终确定采用克里金插值法生成连续的ＤＥＭ数据㊂最后，根据已生成的ＤＥＭ数据，利用Ａｒｃ⁃Ｍａｐ１０．２软件中的栅格计算器，将ＤＳＭ数据与ＤＥＭ数据相减得到ｎＤＳＭ数据［１７］㊂图１㊀研究区概况图表１㊀不同插值方法精度评价方㊀法决定系数（Ｒ２）平均绝对值误差均方根误差克里金插值法０．９９０．０７０．０４反距离权重法０．９９０．０８０．０４样条插值法０．９９０．０８０．０５自然邻域法０．９９０．０７０．０４２．３㊀最佳分割尺度确定影像分割是面向对象方法中至关重要的初始环节，分割结果将直接影响分类精度［１８］㊂本研究采用尺度参数评价工具（ＥＳＰ２），结合目视解译的方法确定最佳分割尺度，所有图像分割过程均在ｅＣｏｇｎｉ⁃ｔｉｏｎ９．０Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ９．０软件完成㊂ＥＳＰ２是用以评价不同尺度影像整体最大差异性的工具，通过计算整体局部方差均值随尺度变化率评估不同地物所对应的最佳尺度参数［１９］㊂而ＥＳＰ２计算出的尺度参数往往是多个值，需要结合人工目视才能确定最佳分割尺度㊂形状参数和紧致度参数是准确表示不同树种轮廓，使得对象内部同质性高的关键㊂综合考虑无人机影像的特点以及影像对象形状和紧致度因子的相互关系，将形状参数设置为０．５，紧致度参数设置为０．３㊂其他必要参数为：各波段的权重值设置为１㊁起始分割尺度为４０㊁分割步长为１㊁迭代８０次㊂随着尺度的增大，局部方差均值整体呈现上升的趋势，而尺度变化率呈现下降的趋势（见图２）㊂为了获得图像的过分割和欠分割之间的临界值，选取尺度变化率峰值为５１㊁５７㊁７６㊁８０㊁８９㊁１０４㊁１０９和１１８作为相对最佳分割尺度参数，采用多尺度分割算法得到分割结果（见图３）㊂当分割尺度参数设置较大（分割尺度参数大于１０４）时，白兰㊁榕树和背景多处０５㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷被划分为同一个对象，不同树种存在混淆现象难以被区分㊂当分割尺度参数设置较小（分割尺度小于７６）时，不同地物内部出现了过分割现象，增加了数据冗余㊂当分割尺度参数设置７６８９时，植被与背景区分相对明显，不同的树种之间能够被分割成独立的对象，整体分割效果较为理想㊂权衡分割效果与实际情况的吻合度，最终确定研究区无人机影像最佳分割尺度参数为７６，并利用该分割尺度参数进行城市行道树提取㊂图２㊀ＥＳＰ２最佳分割尺度估计图图３㊀不同尺度参数分割效果图２．４㊀对象光谱特征提取光谱特征是遥感影像的重要特征之一，地物通常具有不同的光谱特征，因此根据可见光影像中的地物光谱信息的差异可以用来区分不同的地物类型［２０］㊂植被指数利用植被在不同波段下反射和吸收的特性，增强植被信息的同时使非植被信息最小化［２１］，被广泛应用于林业病虫害防治㊁农作物生长量估计㊁生态环境监测等领域［２２］㊂在遥感图像中，不同地物通常具有复杂程度不同的边缘特征，因此，形状特征可以作为快速准确识别地物类型的有效手段［２３］㊂纹理特征是遥感影像的底层特征，不受图像亮度的影响，能够综合反映像素的灰度分布和结构信息，利用纹理特征可以有效弥补可见光影像光谱信息的不足［６］㊂在面向对象的分类过程中，结合纹理特征对于提升分类精度效果显著［２４］㊂地形特征能真实反映不同地物的高程信息，在影像分类过程中对于区分不同类型的地物具有重要意义㊂因此，本研究共选取光谱㊁指数㊁纹理㊁几何以及地形５大特征，剔除无效特征筛选出４０个子特征，具体如下：（１）光谱特征（ＳＰＥＣ）：主要包括：红色（Ｒ）波段的像元亮度的均值（ＭＲ）㊁绿色（Ｇ）波段的像元亮度的均值（ＭＧ）㊁蓝色（Ｂ）波段像元亮度的均值（ＭＢ）㊁最大差异值（Ｍｄ）㊁亮度值（Ｂｒ）㊂（２）指数特征（ＩＮＤＥ）：包括植被颜色指数（ＩＣＩＶＥ）㊁可见光波段差异植被指数（ＩＶＤＶＩ）㊁联合指数２（ＩＣＯＭ２）㊁超绿指数（ＩＥＸＧ）㊁超绿超红差分指数（ＩＥＸＧＲ）㊁植被指数（ＩＶＧＥ）㊁归一化红绿差异指数（ＩＮＧＲＤＩ）以及归一化绿蓝差异指数（ＩＮＧＢＤＩ）（见表２）㊂（３）几何特征（ＧＥＯＭ）：包括面积㊁边界长㊁宽度㊁长度㊁不对称性㊁长宽比㊁边界指数㊁圆度㊁像素个数㊁紧致度㊁体积㊁密度㊁椭圆拟合㊁主方向㊁形状指数㊁最大封闭椭圆半径㊁最小封闭椭圆半径以及矩形拟合㊂１５第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀陈逊龙，等：应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类（４）纹理特征（ＧＬＣＭ）：基于灰度共生矩阵（ＧＬＣＭ）提取影像的纹理特征，包括对比度（ＴＣＯＮ）㊁相关性（ＴＣＯＲ）㊁相异性（ＴＤＩＳ）㊁熵（ＴＥＮＴ）㊁同质度（ＴＨＯＭ）㊁均值（ＴＭＥＡ）㊁角二阶矩（ＴＡＳＭ）和标准差（ＴＳＤ）等特征值［６］（见表３）㊂（５）地形特征：归一化数字表面模型（ｎＤＳＭ）㊂表２㊀植被指数及表达式指数特征公㊀式归一化红绿差异指数（ＩＮＧＲＤＩ）［２５］ＩＮＧＲＤＩ＝（ＭＧ－ＭＲ）／（ＭＧ＋ＭＲ）归一化绿蓝差异指数（ＩＮＧＢＤＩ）［２６］ＩＮＧＢＤＩ＝（ＭＧ－ＭＢ）／（ＭＧ＋ＭＲ）超绿指数（ＩＥＸＧ）［２７］ＩＥＸＧ＝２ＭＧ－ＭＢ－ＭＲ超绿超红差分指数（ＩＥＸＧＲ）［２８］ＩＥＸＧＲ＝ＭＧ－ＭＢ－２．４ＭＲ可见光波段差异植被指数（ＩＶＤＶＩ）［２１］ＩＶＤＶＩ＝（２ＭＧ－ＭＲ－ＭＢ）／（２ＭＧ＋ＭＲ＋ＭＢ）植被颜色指数（ＩＣＩＶＥ）［２９］ＩＣＩＶＥ＝０．４４ＭＲ－０．８８ＭＧ－０．３９ＭＢ＋１８．７９植被指数（ＩＶＧＥ）［３０］ＩＶＧＥ＝ＭＧ／ＭａＲＭ１－ａＢ，ａ＝０．６６７联合指数２（ＩＣＯＭ２）［３１］ＩＣＯＭ２＝０．３６ＩＥＸＧ＋０．４７ＩＣＩＶＥ＋０．１７ＩＶＧＥ㊀㊀注：ＭＲ㊁ＭＧ㊁ＭＢ分别为红㊁绿㊁蓝波段像元亮度的均值㊂表３㊀纹理特征及表达式纹理指标公㊀式角二阶矩（ＴＡＳＭ）ＴＡＳＭ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）２对比度（ＴＣＯＮ）ＴＣＯＮ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑ（ｉ－ｊ）２相关性（ＴＣＯＲ）ＴＣＯＲ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０（（ｉ－ｕｘ）ˑ（ｊ－ｕｙ）ˑｐ（ｉ，ｊ）２）／σｘσｙ相异性（ＴＤＩＳ）ＴＤＩＳ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑ｜ｉ－ｊ｜熵（ＴＥＮＴ）ＴＥＮＴ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑｌｎｐ（ｉ，ｊ）同质度（ＴＨＯＭ）ＴＨＯＭ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑ（１／（１＋（ｉ＋ｊ）２））均值（ＴＭＥＡ）ＴＭＥＡ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑｉ标准差（ＴＳＤ）ＴＳＤ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑ（ｉ－ｕｘ）２㊀㊀注：其中ｉ，ｊ是像元在图像中的行列坐标，ｐ（ｉ，ｊ）为像素对的频数，Ｎｇ为灰度级数，ｕｘ㊁σｘ分别为ｐｘ的均值和标准差，ｕｙ㊁σｙ分别为ｐｙ的均值和标准差㊂２．５㊀试验样本选取本实验通过实地调查获取样本数据㊂调查者沿着研究区的主要道路记录了绿化树种，并排除了数量较少或被其他冠层遮挡的树种，最终确定了７类树种（白兰（Ｍｉｃｈｅｌｉａ✕ａｌｂａ）㊁荔枝（Ｌｉｔｃｈｉｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）㊁芒果（Ｍａｎｇｉｆｅｒａｉｎｄｉｃａ）㊁南洋楹（Ｆａｌｃａｔａｒｉａｆａｌｃａ⁃ｔａ）㊁榕树（Ｆｉｃｕｓｍｉｃｒｏｃａｒｐａ）㊁棕榈（Ｔｒａｃｈｙｃａｒｐｕｓｆｏｒ⁃ｔｕｎｅｉ）㊁樟（Ｃｉｎｎａｍｏｍｕｍｃａｍｐｈｏｒａ））以及草地㊁灌木作为研究对象㊂根据遥感影像中不同地物类型的分布位置与大致面积比例，共选取了１１００个样本点㊂为了避免较小的样本数量影响模型分类精度，将最小样本数量设置为６０㊂采用Ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ中内置的ｔｒａｉｎ＿ｔｅｓｔ＿ｓｐｌｉｔ函数进行分层抽样，按７：３的比例将数据划分为训练集和测试集（见表４），使各类别样本点数量大致与该类别的总面积成比例㊂训练集用于构建分类模型，测试集用于验证分类精度㊂表４㊀训练和验证样本地物总样本数训练样本数测试样本数白兰２００１４０６０草地５０３５１５灌木５０３５１５荔枝１４０９８４２芒果２００１４０６０南洋楹１２０８４３６榕树１４０９８４２棕榈６０４２１８樟１２０８４３６总计１１００７７０３３０２．６㊀分类模型与参数优化２．６．１㊀随机森林算法随机森林算法（ＲＦ）是一种通过集成学习的装袋思想将多棵决策树集合起来的算法，每棵决策树都充当预测目标类别的分类器㊂随机森林模型在样本数据和分类特征选择方面具有随机性，不容易过拟合，并且表现出良好的稳健性，即使在处理具有缺失值的高维数据时，仍能保持较高的分类精度㊂因此，它被认为是当今最好的算法之一［３２］㊂目前，随机森林算法已经广泛集成在各种软件包中，使用Ｓｔａｔａ数据管理统计绘图软件㊁Ｒ语言统计软件可以轻松实现㊂在模型构造的过程中，通常只需要确定每个树节点包含的特征数量（Ｍ）以及决策树数量（Ｎ），就足以保证模型的性能［３３］㊂本文采取递归特征消除法（ＲＦＥ）［３４］结合交叉验证（Ｃｒｏｓｓ－Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）确定最佳特征数（见图４）㊂随着特征维数的增加，整体分类精度曲线经历几何增长㊁缓慢上升这个两个阶段后趋于平稳㊂当特征数为２０时，各分类精度曲线均处于相对最高点，因此最终将特征数量的参数设置为２０㊂在使用装袋方法生成训练集的过程中，随机森林算法会导致原始数据集中大约３７％的数据未被抽到，这部分数据被称为袋外（ＯＯＢ）数据㊂利用袋外数据对随机森林模型进行评估是一种无偏估计方法，且在一定程度上能减少计算量，提高算法的运行效率［３５］㊂因此，本文采取遍历不同数量（１１０００）决策树的方法，通过比较袋外误差的大小，确定最佳的决策树数量（见图５）㊂当决策树数量小于８５时，不同子集的袋外数据误差均随着决策树数量的增加而急剧下降，而后随着决策树数量的增加袋外数据误差的下降速度逐渐迟缓，当决策树数量为２００时，袋外数据误差处于相对最低点㊂因此，选择决策树２５㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷的最佳数量为２００㊂图４㊀模型分类精度与特征数的关系曲线图５㊀袋外误差与决策树数量的关系曲线２．６．２㊀其他分类模型为充分探索随机森林算法对城市树种信息提取的适用性，引入当下流行的机器学习算法作为对照，包括极致梯度提升（ＸＧＢｏｏｓｔ）㊁轻量级梯度提升机（ＬｉｇｈｔＧＢＭ）以及ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）㊂ＸＧＢｏｏｓｔ是一种基于增强学习（Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）的集成算法，它通过在梯度下降方向上将弱分类器集成到强分类器中，并迭代生成新树以拟合先前树的残差㊂ＸＧＢｏｏｓｔ能够自动利用中央处理器（ＣＰＵ）的多线程进行分布式学习和多核计算，在保证分类准确度的前提下提高计算效率，尤其适用于处理大规模数据［３６－３７］㊂ＬｉｇｈｔＧＢＭ也属于增强学习方法，基本原理与ＸＧ⁃Ｂｏｏｓｔ相似㊂但ＬｉｇｈｔＧＢＭ使用基于直方图的决策树算法来减少存储与计算成本，并优化模型训练速度［３８］㊂ＫＮＮ算法是一种近似自变量与连续结果之间的关系的非参数方法［３９］，其基本思路是通过计算待分类样本与临近样本的距离（欧氏距离㊁曼哈顿距离）来确定所属类别，是一种简单而有效的分类算法㊂为了防止过拟合，本研究在ＪｕｐｙｔｅｒＮｏｔｅｂｏｏｋ平台上利用Ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ库中的ＧｒｉｄＳｅａｒｃｈＣＶ包对这３种分类器参数进行了调优（见表５）㊂表５㊀不同分类器的超参数分类器参㊀数参数取值范围极致梯度提升（ＸＧＢｏｏｓｔ）决策树数量［５０，１００，１５０，２００］最大树深度［３，５，７，９］学习率［０．０１，０．０５，０．１０］样本抽样率［０．６，０．８，１．０］特征抽样率［０．６，０．８，１．０］轻量级梯度提升机（ＬｉｇｈｔＧＢＭ）学习率［０．０１，０．０５，０．１０］决策树数量［５０，１００，１５０，２００］叶子节点数［１０，２０，３０，４０］最大树深度［３，５，７，９］ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）近邻数［１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０］２．７㊀试验方案构建不同树种之间单一特征的差异有限，难以满足树种分类的要求㊂因此，本研究采取增加特征数量的方式来提高分类精度，并探究不同特征组合对分类结果的影响（见表６）㊂表６㊀研究区各地物特征值地物特征不同地物的特征值草地灌木白兰荔枝芒果南洋楹榕树棕榈樟面积６８５９．６７３６３６．７３２９２８．７９７１９４．０５７２００．１０８６８８．４８３４５７．７５２２６３．１３７３２５．０１不对称性０．５５０．４３０．４４０．４３０．４５０．４２０．４８０．５６０．４５边界指数１．７４１．４６２．０１１．９７１．９９１．８４２．０６２．１９１．７９边界长５７８．７０３４０．２０４３１．９５６５０．４１６６９．２９６７０．７３４８８．１６４０８．６３６０１．００亮度值８３．１０７８．７９１１５．６９７４．０９７７．２０８１．１５７１．６３９６．８７６３．８３植被颜色指数－２９．１４－３３．１７－４７．７８－２１．１５－１８．８９－２１．６２－２９．９６－１７．７４－２０．１８联合指数２１４．１１１６．２５２０．１９１１．７４１０．７５１１．６０１５．２７９．２５１１．８２紧致度１．８５１．６３１．８７１．９１１．８６１．８０２．００２．３６１．８５密度２．０３２．１０２．０４２．１０２．１０２．１６１．９７１．８２２．０９超绿指数７６．６０８７．７７１１７．８１５９．６２５３．９３５９．８２８０．８３４８．３１５８．５２超绿超红差分指数－２１５．５６－２０４．０６－３０４．３３－１９４．８８－２０４．０７－１９９．５４－１６８．３２－２７３．２４－１５５．９７椭圆拟合０．６８０．７５０．６３０．６７０．６７０．７１０．５９０．５００．６８角二阶矩０００００００００对比度５５６．７７７８６．２４８７７．５５５９７．２９６１４．１２７７０．７７７１４．２５７６５．５１５１４．１１相关性０．８７０．８２０．８２０．８８０．８８０．８４０．８５０．８６０．９０相异性１７．１３１９．０５２１．６６１８．１２１８．６８２０．２８１９．７２１９．６２１６．６４熵８．７９８．６６８．９０９．１４９．１８９．１９８．９４８．６９９．０７同质度０．０６０．０６０．０５０．０５０．０５０．０５０．０５０．０５０．０６均值１２７．０３１２６．０７１２５．６７１２６．８１１２６．６８１２６．７３１２６．２３１２５．９７１２６．８８３５第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀陈逊龙，等：应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类续（表６）地物特征不同地物的特征值草地灌木白兰荔枝芒果南洋楹榕树棕榈樟标准差３４．１７３４．６５３６．２３３６．４０３６．２３３５．７６３６．４０３７．６６３６．３２长度１４３．４５９１．１０８５．９６１３６．３３１３６．９０１４４．３８１００．０３８９．６２１３８．３１长宽比１．８１１．７４１．５２１．５５１．５５１．５１１．６２１．７８１．６１主方向１１３．６１１３０．６３９５．３２９６．５２９４．５６９４．５５９１．４８８３．５６８１．４５最大差异值１．６４１．６９１．５３１．４７１．３６１．２０１．５０１．３４１．４６蓝色（Ｂ）波段像元亮度的均值８４．４７６６．８０９４．６２７４．２０７９．０８８１．７２６３．６４１０５．５３６４．３８绿色（Ｇ）波段像元亮度的均值１３６．２２１３３．７５１８９．３６１１６．２８１１６．９０１２０．４０１１８．７９１４１．２９１０１．７２红色（Ｒ）波段像元亮度的均值１１１．３８１１２．９２１６６．２８９８．７４１００．７９９９．２６９３．１１１２８．７５８０．５５归一化数字表面模型０．３２１．７０１２．５１７．１６１２．０４２３．２０１０．９６１１．９３８．６７归一化绿蓝差异指数０．２１０．２７０．２７０．２００．１７０．１８０．２６０．１３０．２１归一化红绿差异指数０．１００．０９０．０７０．０８０．０７０．１００．１３０．０５０．１２像素个数６８５９．６７３６３６．７３２９２８．７９７１９４．０５７２００．１０８６８８．４８３４５７．７５２２６３．１３７３２５．０１最大封闭椭圆半径０．５８０．７２０．４９０．５６０．５４０．６１０．４５０．３８０．５９最小封闭椭圆半径１．４５１．３９１．４４１．４９１．４５１．４３１．５１１．６３１．４５矩形拟合０．８２０．８６０．８００．８２０．８２０．８３０．７８０．７４０．８２圆度０．８６０．６７０．９５０．９３０．９２０．８２１．０６１．２５０．８６形状指数１．８４１．５５２．０９２．０４２．０６１．９０２．１６２．３２１．８６可见光波段差异植被指数０．１７０．２００．１９０．１５０．１３０．１４０．２１０．０９０．１７植被指数１．３６１．４３１．３８１．３０１．２６１．３０１．４６１．１８１．３７体积６８５９．６７３６３６．７３２９２８．７９７１９４．０５７２００．１０８６８８．４８３４５７．７５２２６３．１３７３２５．０１宽度８０．７８５２．７５５８．０３９０．８１９０．４９９７．８８６２．９６５１．４６８８．９４㊀㊀根据优选特征贡献率（见表７），将所选取的５大特征组合形成了１０种试验方案（Ｓ１Ｓ１０）㊂光谱特征作为每幅遥感影像的基本特征，作为基础被纳入到这１０种方案的构建中㊂其中，Ｓ１仅包含光谱特征；为了全面探究其他特征对分类结果的影响，在Ｓ１基础上引入了地形㊁指数㊁纹理等３个总体特征贡献率较高的特征，通过遍历这３个特征的各种组合得到了Ｓ２Ｓ８；Ｓ９包含了所有的特征；根据２０个优选特征组合建立Ｓ１０，具体的分类方案见表８㊂表７㊀优选特征重要性优选特征重要性／％归一化数字表面模型１４．９６最大差异值１２．４１联合指数２５．５７植被颜色指数５．４２绿色（Ｇ）波段像元亮度的均值４．８４归一化绿蓝差异指数４．６７超绿指数４．５８亮度值４．３６可见光波段差异植被指数３．４２植被指数３．２６红色（Ｒ）波段像元亮度的均值３．０５角二阶矩２．９０蓝色（Ｂ）波段像元亮度的均值２．８６超绿超红差分指数２．７８标准差２．２５归一化红绿差异指数２．２３熵２．０３相关性１．９７均值１．４１边界指数１．２８表８㊀分类方案方案特征子集特征数量Ｓ１光谱５Ｓ２光谱＋地形６Ｓ３光谱＋指数１３Ｓ４光谱＋纹理１３Ｓ５光谱＋地形＋指数１４Ｓ６光谱＋地形＋纹理１４Ｓ７光谱＋指数＋纹理２１Ｓ８光谱＋地形＋指数＋纹理２２Ｓ９光谱＋地形＋指数＋纹理＋几何４０Ｓ１０优选特征２０２．８㊀精度评价本文根据混淆矩阵对模型的分类精度进行定量评价㊂混淆矩阵也称为误差矩阵，是遥感影像二分类问题上的一种评价方法，反映了分类结果与真实地物类别之间的相关性［４０］㊂混淆矩阵的评价指标包括总体精度（ＯＡ）㊁Ｋａｐｐａ系数（Ｋｐ）㊁生产者精度（ＰＡ）以及用户精度（ＵＡ）㊂其中，总体精度指正确分类样本与总体样本的比值；生产者精度指分类结果与参考分类相符合的程度；用户精度指样本分类正确的可能性；Ｋａｐｐａ系数是用于检验遥感影像分类结果的一致性，也可以用以均衡分类效果［４１］㊂各指标计算公式如下：㊀㊀㊀㊀㊀ＯＡ＝ðｎｉ＝１ｘｉｉＮ；㊀㊀㊀㊀㊀Ｋｐ＝Ｎðｎｉ＝１ｘｉｉ－ðｎｉ＝１ｘｉ＋ｘ＋ｉＮ２－ðｎｉ＝１ｘｉ＋ｘ＋ｉ；４５㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷㊀㊀㊀㊀㊀ＰＡ＝ｘｉｉ／ｘ＋ｉ；㊀㊀㊀㊀㊀ＵＡ＝ｘｉｉ／ｘｉ＋㊂式中：Ｎ为参与评价的样本总数；ｎ为混淆矩阵的行列数；ｘｉｉ为混淆矩阵第ｉ行㊁第ｉ列上的样本数；ｘｉ＋和ｘ＋ｉ分别为第ｉ行和第ｉ列的样本总数㊂３㊀结果与分析３．１㊀随机森林算法的不同分类方案精度由表９可知，随着不同特征类型数量的增加，总体分类精度和ｋａｐｐａ系数整体呈上升趋势㊂其中，仅利用光谱特征作为分类依据的方案Ｓ１精度最低，总体精度和ｋａｐｐａ系数分别为８２．１２％和０．７９，说明光谱特征是遥感影像最重要的特征之一，但仅利用光谱特征难以达到所需的分类精度㊂方案Ｓ２Ｓ４是在Ｓ１的基础上分别加上地形㊁指数和纹理特征，相比方案Ｓ１，这３个方案的总体分类精度分别提高了５．１５％㊁４．５５％㊁１．８２％，ｋａｐｐａ系数分别提高了０．０６㊁０．０６㊁０．０３㊂在分类过程中，地形特征相较于指数和纹理特征扮演着更重要的角色，大幅提高了分类精度㊂方案Ｓ５Ｓ７是在光谱特征的基础上加入地形㊁指数和纹理特征的两两组合，旨在研究它们之间的相互作用对分类精度的影响㊂整体而言，与Ｓ２Ｓ４相比，这３个方案的总体分类精度呈上升趋势㊂其中，Ｓ６具有最高的总体精度和ｋａｐｐａ系数，分别达到９０％和０．８８；其次是Ｓ７，和Ｓ１相比，总体精度和ｋａｐｐａ系数分别提高了７．２７％和０．０９；而Ｓ５总体精度和ｋａｐｐａ系数只增长了６．３６％和０．０８㊂表明地形与指数特征交互作用在分类过程中提供了更大的贡献度㊂方案Ｓ８是由特征重要性靠前的光谱㊁地形㊁指数以及纹理特征构成㊂与包含所有特征的方案Ｓ９相比，Ｓ８反而具有更高的总体分类精度和ｋａｐｐａ系数，分别达到９２．１２％和０．９１㊂表明几何特征对分类精度具有负向影响，它的加入降低了分类精度㊂方案Ｓ１０由优选特征组成，其获得了所有子集中最高的分类精度和ｋａｐｐａ系数，分别为９２．４２％和０．９１㊂与Ｓ９相比，分类精度提高了０．６０％㊂说明特征优选方法能消除高维复杂特征间的信息冗余，使模型仅利用较少特征数量并获得更高的运行效率和分类精度㊂表９㊀不同分类方案分类精度方案总体精度／％Ｋａｐｐａ系数方案总体精度／％Ｋａｐｐａ系数Ｓ１８２．１２０．７９Ｓ６９０．０００．８８Ｓ２８７．２７０．８５Ｓ７８９．３９０．８８Ｓ３８６．６７０．８５Ｓ８９２．１２０．９１Ｓ４８３．９４０．８２Ｓ９９１．８２０．９１Ｓ５８８．４８０．８７Ｓ１０９２．４２０．９１㊀㊀由表１０可知，虽然Ｓ１方案的用户精度与生产者精度整体上处于最低水平，但棕榈树的用户精度达到了１００％，表明棕榈与其他树种存在明显的光谱差异㊂方案Ｓ２加入地形指数后，各类地物的用户精度与生产者精度相比Ｓ１都有不同程度的提高，用户精度提升幅度１．８８％８．１８％，生产者精度提升幅度２．７８％１１．１１％，因为地形特征的加入更好的反映了不同地物之间的空间关系，从而大幅提高了分类精度㊂方案Ｓ３在Ｓ１的基础上加入了指数特征，荔枝㊁榕树以及樟的用户精度分别提升了１０．９５％㊁９．１８％和８．７２％，说明植被指数对荔枝㊁榕树以及樟分类效果显著，但对于其他树种的区分能力有限㊂方案Ｓ４加入纹理特征，芒果和樟的用户精度提升了８．８５％和９．００％，而棕榈和榕树的生产者精度分别提升了２２．２２％和１１．９％，说明这些树种的纹理结构特异性强与其他地物的差异显著，因此纹理特征的加入对分类精度有正向影响㊂方案Ｓ５与Ｓ２相比，荔枝和榕树的用户精度提升了７．０５％和５．１２％，而草地的精度下降了５．８８％；与Ｓ３相比，灌木的用户精度提升了４．４７％㊂总体而言，地形特征与指数特征的组合对分类精度的提升不显著，并且在某些树种的分类上精度出现不同程度的下降，说明这二者的组合产生了冗余信息影响了分类精度㊂方案Ｓ６与Ｓ２相比，芒果与樟的用户精度分别提升了６．４４％和７．６６％，而棕榈树和榕树的生产者精度分别提升了２７．７８％和１１．９０％，这个结果与方案Ｓ４类似，说明地形特征和纹理特征的组合与树种的分类精度呈正相关㊂方案Ｓ７与Ｓ６相比，除个别树种外，整体精度出现了不同程度的降低，波动范围为－６．２１％４．０４％㊂然而，与方案Ｓ５相比，总体分类精度有一定的提升，波动范围是－０．５８％７．５５％㊂方案Ｓ８与表现最好的方案Ｓ７相比，荔枝和榕树的总体分类精度分别提升了９．４２％和６．６７％，其他树种的总体分类精度保持稳定，这表明高维度的特征组合带来了更多的信息，在一定程度上提高了分类精度㊂综合所有特征的方案Ｓ９与Ｓ８相比，总体分类精度呈现出不升反降的现象，波动范围为－１０．２３％４．７４％，说明高纬度的特征产生了冗余信息，影响了随机森林模型的分类性能㊂优选特征子集Ｓ１０与Ｓ９相比，总体分类精度有所提升，其中灌木㊁草地以及荔枝的用户精度分别提升了１０．２３％㊁５．８８％和３．５５％㊂由此可见，特征优选通过对高维数据集的降维和优化，使模型仅利用较少的特征仍能保证良好的分类效果㊂３．２㊀应用优选特征子集对不同分类模型的精度评价由表１１可知，随机森林模型的分类精度最高，总体精度为９２．４２％，比ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）㊁极致５５第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀陈逊龙，等：应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类。

ACaseStudyofUrbanRoadRou(精)

Su Chunmin,Hong Qizhi,Zhou Xinnian,Zhou Chengjun,Liu Fuwan,Lu Xiulin,Lai A’ hong
( College of Transportation and Civil Engineering,Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou 350002,China)
合的定量分析方法进行验证. 结果显示:该优化设计方案可以显著提高交叉口的通行效率;在交叉口景观设计方
面,提出渠化岛植树思路,分析了渠化岛植树的效益及适用条件,阐述了植树位置、树种配置、行车横向净距、行
车安全净空及相应交通管制措施的要求,以适应特殊地区的交叉口景观设计,为渠化岛上等待信号灯过马路的
行人及非机动车驾驶者遮阴纳凉.
教授,博士生导师,主要从事交通运输பைடு நூலகம்划和工程索道研究,E-mail:284649785@ qq. com.
第3 期
苏春敏,等:城市道路环形交叉口改十字信号交叉口案例分析
403
已临近饱和,上下班高峰时段更是趋于瘫痪状态. 研究者将环形交叉口改造归纳为 3 种方案.
方案 1:拆除环岛,设置渠化岛和右转专用车道. 具体措施包括按《城市道路交叉口设计规程》中规定
表 3 设计方案 Tab. 3 Design scheme
设计方案
方案 1
方案 2
方案 3
工程量造价 / 万元通行能力 / ( pcu·h-1 ) 交通组织( 主要适用)
中 800 6 000 4 路以下交叉口
最小 50 <3 500 多路交叉口
最大 2 800 >10 000 4 路及以上交叉口

公共建筑绿地植物配置——以农银大学福建分校绿地为例

第48卷第1期2021年3月Vok03No.1Man,2021福建林业科技Jour of Fujian Forestry Sol and Techdoi：10.13428/（.codn fjlk.202000021公共建筑绿地植物配置----以农银大学福建分校绿地为例章苏蕾，刘雅静，林雪燕，薛秋华（福建农林大学艺术学院、园林学院（合署），福建福州372052）摘要：2013年，以福建农银大学福建分校公共建筑绿地作为研究对象，对其植物种类及配置等进行实地调查、分析。

结果表明,福建农银大学福建分校附属绿地共有植物21科26属29种;植物配置方式主要以“乔木一地被”与“灌木一地被”方式为主，部分绿地具有“乔一灌一草”3层结构;主要以常绿乔木、落叶乔木和常绿灌木为主，乔灌比为00.31,常绿树种与落叶树种的数量比近2：1,群落的季相变化不明显;以观叶植物为主（23种、，观花植物为辅（6种、。

并提出植物种类及配置建议，研究结果可为公共建筑绿地植物景观建设提供参考。

关键词：公共建筑;附属绿地;植物配置;植物景观中图分类号：S731.2文献标识码：A文章编号：1002-7301（2021）01-0100-00Research on the Green Space Plant Allocation of Public Buildings------Taping tho Greex Land of Agmchlturai Band of China Fujiau Brauch as Au ExampioZHANG SulenLIU Yajing,LIN Xueyan,XUE Qiuhur{Fujian Agricultural And Forest University,Fuzhou350002,Fujian,China）Abstrrh:1n2013,the puUlic building green space oh Fujian Agrichlturai Band oh China University oh Fujian Branch was taPex as the research object,5、its pUnt species and configumtion were investigated and analyzed on the spot.Tho results showed that there are 21families,26genera and29species oh pUnts in the年Wiated green space oh Fujian Agrichlturai Band oh China University O P o arrangement oh pUnts is mainly based on^arbor one ground cover"and"shmb one ground cover".''Gmss"three-layer structure；mainly evergreen Wees,9601010X（Wees and evergreen shmUs,the ratio oh Wees to shruUs is O0.31,the number ratio oh evergreen tree species to decWuous tree species is nearly2：1,and the seasonal change oh the community is not obvious;Mainly foPago pUnts（23species）:and ornamental pUnts supplemented（0species）.And put foraard pUnt types and configumtion recommendations,the research results can prcvibc references for the consWuction oh puUCc buildings and green space pUnts.KeyworCt:puUlic buildings, attached green space；pUnt configumtion；pUnt Undscape园林植物广泛应用于各类绿地建设中,具有美化环境、保护环境的作用,给人以美的享受。

大学校园景观规划建设的路径思考

２．２校园绿化的作用
２校园绿化
所谓的校园绿化，是指在校园中植树造林、种草种花，把一定的地面和空间覆盖或装点起来，栽种植物以改善校园环境的活动，是校园开发中的“ 呼吸空间” ，具有一定的连续性。２．１校园绿化的特征校园的绿化与大自然的天然绿色环境相比，具有自身的许多人工化的特征。第一，校园绿化的植物具有多样性。从目前的校园景观建设来看，多种多样的绿化形式已经成为了现代校园绿化建设的趋势。各式的乔木、灌木、花卉和草坪等或单独布置，灵活的点缀着校园的街道、广场、住宅区和风景区的空间环境。第二，校园绿化的多层次性创造了比大自然更为丰富的视觉景观。不同的植物形状、高度、色彩、分布、稀疏等形状丰富了校园空间景观，增加了视觉的复杂性，是校园景观建设中的一道
◎美学技术 ◎
大学校园景观规划建设的路径思考
黄德欣
（福建农林大学，福建福州摘要：随着高校办学规模的不断扩大，大学生数量的不断增加，对学校人文与自然环境的设计要求也越来越高，其中自然景观也成为学校的一道亮丽风景，舒适的校园景观可以为广大师生营造一个良好的学习和生活氛围。本文通过对景观规划建设的路径思考，我们可以把校园的文化特征与景观建设的艺术气息相结合，创造出一个特色的校园景观，给人们带来丰富的视觉享受和良好的生活氛围，让学生在愉悦的环境中学习和生活，有助于建设和谐校园文化。关键词：景观；校园；路径；规划建设大学校园景观规划建设是综合多元的艺术，需要根据一个校园的地域位置、自然特征，把校园的文化特性和景观建设的艺术创造性结合起来，创造出一个特色的校园景观。它给人们带来丰富的视觉感受，包括了校园的自然环境，历史文化，建筑群体以及校园的各项功能设施等具体的物象，也包括了大学所在地方的民族特色，传统以及人们生活、活动所反映的文化、习俗，精神风貌等。１校园道路校园道路是校园中的主导因素，有其清晰的起点和重点，是种基本的校园线性开放空间，既承担了交通的任务，同时又为校园师生提供了公共活动的场所。因此，校园内的主要交通要道往往会成为关键的校园形象特征，校园道路对校园形象的影响有：首先，校园道路沿街的特殊用途和活动的聚集处会对校园的形象产生一定的影响。人们对于其所接触的各种功能活动量的变化十分敏感，校园道路上使用功能的集中和丰富的地面活动等都使行人印象深刻，如主干道、道路交叉口、校园大门等。其次，校园道路中典型的空间特性也能够强化校园的形象，无论是很宽还是很窄的道路都会吸引人的注意力。这种宽和窄的空间特点的重要性，部分是因为主要道路的宽阔与次要道路的狭窄之间所形成的一般对比的关系，使人们不由自主地寻找并向往那些主要的道路。另一方面，校园街道强烈的宽窄对比因为其具备的戏剧性而为人们所记忆。由此可见，校园道路作为校园硬质景观中最重要的组成部分，随着校园的不断发展，单调的道路设计已经无法满足现代校园的需要。杜白操先生曾经针对国内校园道路处理千篇一律、单调刻板的弊病，提出了富有积极意义的处理“ 五不同” 的观点，校园形象和空问的性格及其使用要求的不断提高，正是促使道路设计多样化的主要原因。在现代化校园建设中，校园道路作为一地至另一地的联系通道或土地分割而出现，必须保证人车安全和通行的舒适度，处理好人车交通的关系尤为关键，应按照多为空间的考虑，通过运用不同的设计手法，巧妙结合道路周边的建筑物立面和绿化等，使校园硬质景观和软质景观相互穿插，丰富和美化了校园的景观效果。

农林大学实验楼施工组织设计

农林大学实验楼施工组织设计工组织设计目录1. 编制说明及依据 (1)1.1编制说明 (1)1.2编制依据 (1)2 工程概况 (4)2.1工程建设概况 (4)2.2工程建筑设计概况 (5)2.3工程结构设计概况 (7)2.4建筑设备安装概况 (7)2.5自然条件 (9)2.6工程特点 (12)3 施工部署 (13)3.1工程目标 (13)3.2项目经理部组织机构 (14)3.3施工流水段的划分及施工工艺流程 (20)3.4施工准备 (20)4. 施工进度计划 (33)5. 施工总平面布置 (35)5.1施工总平面布置依据 (35)5.2施工平面布置图 (35)工组织设计5.3施工平面图的内容 (35)6. 主要（分部）分项工程施工方法 (40)6.1施工测量 (40)6.2土方工程（具体详土方开挖方案） (44)6.3钢筋工程 (50)6.4模板工程 (58)6.5混凝土工程 (64)6.6屋面工程(详屋面工程施工方案) (68)6.7脚手架 (70)6.8砌体工程 (77)6.9装饰工程 (79)6.10电气部分 (88)6.11给排水安装工程 (92)7. 各项管理及保证措施 (98)7.1质量保证措施 (98)7.2技术保证措施 (111)7.3工期保证措施 (112)7.4降低成本措施 (115)7.5安全、消防保证措施 (116)7.6施工现场与环境保护措施 (128)7.7季节性施工 (133)工组织设计7.8施工文明与CI (134)组织设计1. 编制说明及依据1.1 编制说明1.1.1 本《施工组织设计》作为直接指导施工的依据，编制时围绕质量、工期和安全目标，针对项目施工管理、劳动力组织、施工进度计划控制、机械设备及周转材料配置、主要技术方案及措施、安全和工期保证措施、文明施工及成品保护等诸多因素，做了统筹考虑，突出其科学性和可行性。

1.1.2 本《施工组织设计》的长度单位除特别注明外均为mm。

高等学校节约型校园建设管理与技术导则

高等学校节约型校园建设管理与技术导则（试行）中华人民共和国住房和城乡建设部中华人民共和国教育部2008年5月目录前言 (4)1总则 (5)2术语 (6)3基本原则 (8)4监管体系 (9)4.1 组织建设 (9)4.2 制度建设 (10)4.2.1 建设项目审查制度 (10)4.2.2 校园设施运行监管制度 (10)4.2.3 统计审计制度 (12)4.2.4 数据公示及共享制度 (14)4.2.5 需求管理制度 (15)4.2.6 资源节约型采购制度 (15)4.2.7 环境管理制度 (16)5节约型校园建设技术要点 (17)5.1 建设阶段 (17)5.1.1 校园规划 (17)5.1.2 设计 (20)5.1.3 施工与工程监理及验收 (26)5.2 运行维护阶段 (28)5.2.1 设备系统节能（节水） (28)5.2.2 行为节能（节水） (30)5.3 各类建筑节约专项措施 (31)5.3.1 教学建筑 (31)5.3.2 办公建筑 (32)5.3.3 科研实验楼 (32)5.3.4 学生宿舍 (32)5.3.5 学生食堂 (33)5.3.6 学生浴室 (33)5.3.7 校园分散设施能耗远程监控系统 (34)6宣传教育 (34)6.1 课程与讲座 (34)6.1.1 课程 (34)6.1.2 讲座 (34)6.2 科研与实践 (34)6.2.1 科研 (34)6.2.2 实践 (35)6.3 宣传与普及 (35)6.3.1 媒体宣传 (35)6.3.2 普及活动 (35)7高等学校节约型校园考核评价办法 (36)7.1 评价打分标准及各式 (36)7.2 评价办法说明 (38)前言为实现我国经济建设的可持续性发展，需要树立科学发展观，转变粗放型的经济增长模式。

“十一五”是我国全面建设小康社会，加快社会主义现代化建设的关键时期，加快建设节约型社会，倡导节约社会风尚，落实节能减排已成为全社会的最重要任务之一。

福建农林大学金山学院

福建农林大学金山学院简报第二期总第九十四期福建农林大学金山学院办公室编2018年3月12日本期目录1.我院2个专业群入选福建省示范性应用型专业群2.院领导带队检查新学期开学教学工作3.院领导看望慰问2018年（美国）大学生数学建模竞赛我院备赛师生4.我院与中国海峡人才市场共建实践教学基地5.我院再次引进2位高级职称专任教师6.我院举行2017年院级教学成果奖专家评审会7.我院举办信息化建设工作培训会8.我院举办“三八”国际劳动妇女节专题讲座10.我院1个团支部荣获2017年全国高校“活力团支部”称号11.我院开展校园环境卫生治理志愿服务活动我院2个专业群入选福建省示范性应用型专业群2月6日，省教育厅、省发改委、省财政厅公布了示范性应用型本科高校和专业群建设名单。

经自主申报、网络评审、专家会评等程序，并经有关厅局联合审定，我院绿色文化创意设计与应用专业群、生态农业与乡村休闲专业群成功入选示范性应用型专业群。

据悉，本次省级示范性应用型专业群的遴选是从立项的143个省级应用型本科人才培养专业群中，最终确定35个示范性应用型人才培养专业群列入2018-2020年省应用型建设重点支持项目。

（教学工作部侯玲玲）院领导带队检查新学期开学教学工作3月5日是新学期开学第一天。

当日上午，院领导何东进、孙思惟、肖知亮、张成、邱容机、洪涛、鲍振兴带领教学工作部有关人员分别深入诚智D楼、综合楼B楼、C楼检查开学第一天教学情况。

检查过程中，院领导一行重点检查了教学仪器设备的运行情况及所有上课班级的教学情况等。

何东进院长随机听取了“高等数学A2”、“实用写作”2门课程，并对教学设施使用和维护、教师授课方式方法等方面提出了指导意见。

从检查结果来看，教学现场秩序井然，教师按时到岗，备课充分，授课认真，学生精神饱满，教学设备运行良好，教学环境整洁，各项保障措施到位。

学生总出勤率为97.86%。

为全面了解开学前有关工作准备情况，确保各项工作有序开展，3月2日上午，何东进院长、孙思惟常务副书记、肖知亮副书记、张成副书记、邱容机副院长带领学生工作部、后勤工作部、院团委等部门负责人先后到教学楼、学生宿舍等区域进行巡查指导。

福建农林大学金山校区智华博物馆、综合实验楼群、学生公寓（四期）项目环境影响报告表.pdf

一、项目基本情况项目名称福建农林大学金山校区智华博物馆、综合实验楼群、学生公寓（四期）建设单位福建农林大学建设地点福州市仓山区上店路15号福建农林大学金山校区内排水去向市政污水管网建设依据闽发改社会函【2013】161号主管部门省教育厅建设性质新√扩改行业代码M8911（普通高等教育）建设规模新建工程占地面积10827㎡新建工程建筑面积75560㎡总规模全校总占地面积1611710.8㎡全校总建筑面积831741.09㎡总投资 39000万元环保投资108万元主要能源及水资源消耗名称现状年用量年增用量年总用量水 330万吨 6.48万吨 336.48万吨电/ / / 燃煤/ / / 燃轻柴油/ / / 液化气1500 0 1500 其它/ / / 二、项目由来福建农林大学是一所具有76年办学历史的省重点大学。

学校前身分别为创办于1936年的福建协和大学农科和创办于1940年的福建省立农学院。

2000年，福建农业大学和福建林学院合并为福建农林大学。

学校位于福州市金山，金山校区总占地面积2285.85亩。

现有1个国家重点学科、1个国家重点（培育）学科、1个国家理科生物学基地、2个农业部重点学科、1个国家林业局重点学科、20个福建省重点学科、8个博士后科研流动站、11个一级学科博士点、45个二级学科博士点、23个一级学科硕士点、78个二级学科硕士点、MBA等4个专业硕士学位点以及15个高校教师在职攻读硕士学位的学科专业。

有22个学院、72个本科专业、43个成人学历教育专业。

涵盖8大学科门类，在校本科生22934人、专科生2524人、研究生2772人、博士生465人。

现有教职工2292人，专任教师1618人，有正高职称人员269人，副高职称人员531人，125名博士生导师。

学校设有农业部海峡两岸农业技术合作中心1个，国家农业产业技术研发中心1个，联合国（中国）实蝇防控合作中心1个，农业部重点实验室2个，教育部重点实验室2个，教育部工程研究中心1个，科技部国际科技合作基地1个，国家部委研发测试中心4个，省级重点实验室9个，省级工程中心12个，省级工程实验室2个，部省级研发基地16个；自1978年以来，有602项获得国家和省部级科学技术奖、优秀社科成果奖。

学校设计_某大学总平面布置CAD图

路规15118370.6641.05划规划28.76路525.78道872.74道3001662.2513081309路划208.492001665.81规带路112三绿30015464.0287631.9832.0495.96道化13121135.2032.1131.97环化3003300164.0263.97划1903.8030093007300563.9864.02南30012300113001032.0031.9532.05绿带30013139.29路1405规341.66113学院楼（实验）远期34,500组团（1）主入口广场游泳馆校行政楼组团（2）学术交流中心东大门绿化大道雕塑广场观景平台组团（3）组团（6）博物馆学院楼（实验）组团（7）学院楼（实验）组团（8）学院楼（实验）组团（9）学院楼（实验）组团（10）学院楼（实验）组团（12）公共教学楼组团（13）公共教学楼组团（14）公共教学楼公共教学楼组团（16）公共教学楼组团（17）会堂组团（18）培训中心学术报告厅预留发展用地预留发展用地组团（19）学生公寓组团（20）学生公寓组团（21）学生公寓组团（22）学生公寓组团（25）学生公寓组团（24）学生公寓组团（23）食堂组团（27）学生公寓组团（30）食堂组团（29）学生公寓组团（28）学生公寓组团（31）学生公寓组团（34）食堂组团（32）学生公寓组团（33）学生公寓组团（26）学生公寓组团（35）教师公寓专家别墅组团（38）校医院变电所学生活动中心组团（37）教师单身公寓组团（36）教师活动中心组团（39）学工处、团委、保卫处组团（40）运动广场体育馆体育场体育场组团（11）图书馆信息中心组团（1）校行政楼14,000组团（2）学术交流中心18,000组团（4）组团（5）组团（6）组团（7）一期28,50027,00027,00082,500组团（3）博物馆学院楼（实验）5,0005,000学院楼（实验）28,500远期组团（9）学院楼（实验）组团（10）组团（11）组团（8）20,500远期学院楼（实验）30,500远期学院楼（实验）远期远期124,000206,500图书馆信息中心远期远期40,00011,500入口广场北大门绿化广场步行道观景平台编号名称分期组团面积( )分期面积( )总面积( )广场西门广场步行道组团园林广场步行道步行道步行道步行道组团园林滨水步行道滨水步行道组团园林组团园林100500200M150层数66体育场55555554-126组团（12）组团（13）组团（14）组团（15）组团（16）组团（17）组团（18）组团（19）组团（20）组团（21）组团（22）组团（23）公共教学楼公共教学楼30,00018,000公共教学楼院系行政办公楼14,000公共教学楼22,000会堂8,000培训中心11,200114,00030,000学术报告厅2,300学生公寓29,500学生公寓20,000学生公寓学生公寓10,500学生第一食堂11,00080,00020,000一期555551-251-266662-3组团（24）学生公寓16,000组团（25）学生公寓16,000组团（26）学生第二食堂11,000组团（27）学生公寓31,000组团（28）学生公寓10,000组团（29）学生公寓18,500组团（30）学生公寓组团（31）学生公寓20,00018,500组团（32）组团（33）学生公寓24,000组团（34）学生公寓16,000组团（35）教师公寓21,80011,000学生第三食堂110,00060,000250,000总面积编号名称分期二期三期层数66662-3666662-36组团（36）组团（37）教师活动中心3,500组团（38）教师单身公寓13,000组团（39）校医院10,000组团（40）学生活动中心9,500体育馆3,000学工、团委、保卫游泳馆10,5003,000体育场2-3652-32-31-21-2规划总平面图1:3000总用地面积经济技术指标:总建筑面积m2绿地率总容积率总建筑密度190.5公顷78280054.8%0.417.47%建筑分项指标:学生公寓0.6413.217.06教工生活区9.7324.9213.213.5412.70体育运动区行政及后勤区道路广场水体及绿化发展用地24.7618.5447.6324.226.770.9540.0598.1310.8118.956.214.213.3313.75比例（%）规划用地平衡表:教学区学生生活区小计三期一期二期小计26.126.3511.838.0136.11类别教学北区教学南区面积（公顷）20.6615.451.1811.1941.1181.1751.228容积率1.2011.124组团面积( )分期面积( )总面积( )水闸水闸水闸水闸水闸水闸水闸水闸水闸水闸热交换站污水处etEase建筑工程师与建材商的专业网站市场部：ivpmarket@ 技术部：ivptech@穃u5efa筑编辑部：ivpinfo@土木在线==

福建农林大学防水监理细则1

金山工业区浦上片生活配套房二期防水监理实施细则编制人:总监审核:福州闽教建设监理有限公司二OO四年十一月一、工程概况:1.1工程名称：福州金山工业区浦上生活配套二期1.2工程地点：福州市仓山区金山大道1.3建设单位：福州住宅发展有限公司1.4勘察单位：福州市勘查院、福建省林业勘查设计院1.5设计单位：福州市房管局建筑设计院福建省新广厦工程设计研究院1.6施工单位：福建省第四建筑公司1.7监理单位：福州闽教建设监理有限公司1.8工程建设面积及造价：浦上生活配套二期建筑面积约8.5万平方米；造价约为7400万元1.10主体结构：均为6～7层框架结构，建筑等级为二级、建筑耐火等级为二级、屋面防水等级为Ⅲ级，抗震等级为三级，抗震设防烈度为七度；局部地下室一层。

1.11 工程质量等级：合格1.12 工期：按施工合同。

二、专业概况：2.1地下室防水2.1.1地下室等级为Ⅱ级，地下室底板和墙体防水层铺设在砼结构主题的迎水面上，并从主体底板的垫层铺至墙体的室外地面处，在外围形成封闭的防水层。

2.1.2地下室底板防水做法：1)素土夯实；2)300后毛石灌砂垫层；3)20厚1：2. 5水泥砂浆找平层4)2厚水泥聚合物防水涂料一层；5)50厚细石砼保护层；6)钢筋砼底板；7)200厚卵石灌砂垫层（疏水层）；8)100厚C20细石砼随捣随抹面层。

2.1.3地下室侧墙防水做法：1)钢筋砼侧墙；2)20厚1：2.5水泥砂浆找平层；3)2厚水泥聚合物防水涂料层；4)4厚SBS改性沥青防水卷材（聚脂胎）一层二胶，转角处二层三胶；5)20厚1：2.5水泥砂浆保护层；6)90厚MU7.5承重空心砖M5混合砂浆砌筑保护墙（每3m做370*370砖柱）；7)1：3灰土或粘土回填300厚分层夯实。

2.2屋面防水2.2.1A、C楼屋面防水等级为Ⅲ级，B楼屋面防水等级为Ⅱ级。

2.2.2屋面作法如下：A.A、C楼：1)浅色涂料保护层；2)20mm厚1：3水泥砂浆找平层；3)4厚改性沥青卷材防水层（SBS）；4)25厚挤塑保温板；5)找坡层（最薄处30）；6)钢筋砼屋面板。

福建农林大学校主(西)大门设计及及三环路衔接主要路网规划

福建农林大学校主（西）大门设计及与三环路衔接主要路网规划设计任务书一、基本情况福建农林大学地处福州市南台岛北端，东衔闽江，南临妙峰山，西接乌龙江，北依淮安山，呈两江夹岸地形。

校园总用地面积2285亩，师生员工达4万多人。

学校现有连接南江滨大道的东大门，以及通往316国道的南门，本项目为校园总平规划中衔接福州三环路的主（西）大门。

二、编制依据及技术规范1、设计任务书2、国家现行规划设计规范、标准3、福建农林大学校园总平规划4、福建农林大学校园道路图5、《福建农林大学“十二.五”事业发展规划》6、福建省、福州市城市规划有关管理文件及指标7、三环路有关图纸文件三、规划和设计要求校主（西）大门座落在校园南北中轴线的西端，向西衔接福州三环路，东接校园同安路和中华名特优植物园，北临校园金山路主干道，南接校园将乐路，大门建筑（或广场）及与三环路衔接的路网将形成学校未来最重要的标志性入口区域。

（一）设计指导思想：充分彰显福建农林大学深厚的文化内涵和历史积淀。

以景观、生态为先导，实现大门建筑与周边景观的水乳交融，凸显农林院校特色。

设计总原则：开放包容、简约大气、淳厚质朴，自然和谐。

（二）校大门的设计：应规划布局合理，在满足开放办学要求，方便对外交流，便于疏导的同时，兼具方便灵活管理的特点。

应保证大门建筑与三环路的合理间距，妥善处理三环路与校主（西）大门用地之间近4米的高差所带来的视觉压力。

考虑到校主（西）大门在校园格局中的重要位置，以及学校人流量大、车辆通行频繁的特点，设计中考虑在该区域设置安全缓冲区并与校主（西）大门之间形成广场，做到相关衔接道路一并融入广场，并成为广场的有机组成部分。

（三）路网规划：参照校园总平规划和已有的道路系统，充分考虑校主（西）大门在校园路网构架中交通枢纽的作用，着重实现与福州三环路的有效和有序衔接，同时兼顾与校园路网的合理衔接。

路网规划力求便捷流畅、安全，妥善处理人与车的关系，做到人车分流、各行其道。

低碳理念下校园规划探讨——以福建农林大学新校区规划为例

２１年７０２月
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Ｊｕｎ１ｆＧｒｅｃｅｃｎｅｈｏｏｙｏｒａｏｅｎＳｉｅａｄＴｃｎｌｇｎ
第７期
低碳理念下校园规划探讨
以福建农林大学新校区规划为例
李于雄，４，寿庄，林永月肖黄海和。
有的文化内涵，承与发展校园传统人文精神和校园文传化。体现自身特色，用自然景观，时创造新的人文利同景观，导具有时代气息的校园文化。倡
福建农林大学在福州地区大学城闽台教育合作试验园
渗透及景观视线效果，合当地气候特点，造满足使结创用要求的建筑空间环境。
（）脉导向原则。彰显学校深厚的文化底蕴和特５文
海峡联合学院和海峡联合研究院（称 “ 院 ” 是简两）
责任。
（）４以人为本原则。充分考虑校园的发展、理和管运作模式，以及各种人员的行为特征，此为基础进行以空间和环境设计。优化建筑群的合理分区及其相互关
系，成பைடு நூலகம்整体的建筑群体关系。注重室内外空间环境的形
原有水系整合下自然形成４个不同的功能组团：学实教验区、生生活区、研区、息中心以及预留区。此学科信

大学校园规划设计案例

楼前就是人工造的芙蓉湖登上21层顶楼可以向四周俯瞰鼓浪屿南普陀寺植物园大嶝岛沿海大桥船型桥厦门大学职工宿舍区学生公寓区博士楼群教学区楼群等群贤楼群建南楼群化学楼群艺术教育学院厦门大学法学院演武田径场厦门大学水库厦门大学人类博物馆厦门大学国学研究院陈嘉庚纪念堂和纪念碑钟美林广场图书馆陈嘉庚与学生雕塑群鲁迅雕像鲁迅纪念馆教师之家学生公寓区厦门软件园尽收眼底
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图片欣赏
2018 演示完毕谢谢欣赏马泽权
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1路，20路，29路，47路，659路，959路， 520路公交车都可以到达。厦门大学校园有芙蓉湖、情人谷水库等景点，有“谈情说爱在厦大”之说。厦门大学的旧建筑多为陈嘉庚先生的女婿所建，清水墙、琉璃顶极富特色，被喻为“穿西装、戴斗笠”（比喻中西建筑风格结合），尤其是建南大礼堂和上弦场相当宏伟。
厦门大学翔安校区总建筑面积1160000平方米、总投资35亿元的厦大翔安校区占地总面积3645亩，比厦大校本部还要大。截至2013年9月，已完成60%规划建设任务。预计到2021年，将有超过3万名的厦大本科生、硕士生、博士生在这里学习。
厦大将根据第一期办学情况择机开展第二期建设。一期工程主要包括教学楼、礼堂中心、学生活动中心、体育馆（足球场、篮球场、排球场、网球场等）、学生公寓楼、座钟楼和两个警卫室等。第二期拟设立化学工程与能源学院、电子工程学院、生物工程学院、材料科学与技术学院、动漫与文化创意学院5个学院。项目建成后将成为中国首个海外设立的重点大学。

福建省交通运输厅关于省十四届人大二次会议第1530号建议的答复

福建省交通运输厅关于省十四届人大二次会议第1530号建议的答复文章属性•【制定机关】福建省交通运输厅•【公布日期】2024.05.19•【字号】闽交规函〔2024〕78号•【施行日期】2024.05.19•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】交通运输其他规定正文福建省交通运输厅关于省十四届人大二次会议第1530号建议的答复闽交规函〔2024〕78号肖玉、王明秀代表:《关于支持寿宁县加快推进松寿高速公路寿宁段开工建设的建议》（第1530号）由我厅会同省发改委、省财政厅办理。

现将有关情况汇总答复如下：您所提的松溪至寿宁高速与寿宁至政和高速相连接，有利于促进寿宁、政和、松溪等相邻县之间的便捷联通，且可横向连接长深高速和溧宁高速，推动上述2条国家高速在闽东北区域交通流的快速转换，对完善区域路网布局，助力沿线红色旅游产业联动，推动苏区老区振兴发展等具有重要意义。

目前，该高速已列入我省高速公路网规划，属“两通工程”中的“邻县高速通”项目，将推动项目加快实施。

根据我省高速公路“建设以地市为主，运营全省统一”的建设机制，松溪至寿宁高速寿宁段项目由宁德市负责推进前期工作实施并筹集资金建设。

目前，宁德市正在开展项目“工可”编制工作。

我们将指导宁德市做好项目设计方案、筹融资方案等前期研究论证工作。

对您提出的“协调省高速公路集团有限公司参股并控股合作建设”建议，我厅将根据项目前期工作论证和推进情况，积极指导省高速集团与宁德市协商省市合作筹融资事宜。

感谢您对交通运输事业发展的关心、支持和理解。

领导署名：陈岳峰联系人：吴智磊联系电话：*************福建省交通运输厅2024年5月19日。

福建农林大学金山校区基建项目建设情况一览表

福建农林大学金山校区基建项目建设情况一览表
序项目名称号
下安综合楼 1 （1）电梯工程（2）配电工程 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 动物科学实验楼动物科学实验楼电梯安装工程华祥苑 10 月 11 日竣工验收，目前办理移交、保修、决算相关工作安装完成系统调试七层柱施工正在进行内部装修，外墙变更 9#B 拆除已完成，正在内墙、吊顶施工；10#食堂尚待原设施拆除已经完成吊顶施工，目前正在进行灯具等后续施工已经完成外墙粉刷安装工作已经基本完成，待设备就位、外电接入后试运行布线工作基本完成，待油漆完标，目前正在办理合同签署相关事宜吊顶施工吊顶施工安装工作已经基本完成，待设备就位、外电接入后试运行布线工作基本完成，待油漆完成，安装吸顶音箱及其他配件，系统调试 10 月 22 日开标，目前正在办理合同签署相关事宜待后勤移树后即开工 10 月底前通讯到位，验收手续及使用证办理 10 月底送电并验收移交 11 月中旬封顶配合主体进度安装学校与企业方尚在商讨装修方案 9#B 计划 12 月底竣工计划 11 月底完工计划 11 月底完工计划 11 月底前完工计划 11 月底前完工计划 11 月中旬进场安装家具 11 月底完工计划 11 月底完工计划 11 月底前完工计划 11 月底前完工计划 11 月中旬进场安装家具计划工期 45 天后勤移树中涉及外墙干挂石材选定和补差洽商 9#B 按计划实施；10#食堂协调待后勤拆除旧设备后，加快进展由原 10 层调整成 8 成，相关变更工作正在展开
进展情况
计划情况
备注
在
锦江馨园 9#B 及 10#食堂 400 人报告厅室内装修工程 400 人报告厅室外装修工程

福州市高等院校校园景观铺地应用研究

福州市高等院校校园景观铺地应用研究作者：冯莹，曾李帼，吴玉香，钱莲文来源：《广东园林》 2016年第1期冯莹1,2 曾李帼1 吴玉香3 钱莲文1（1泉州师范学院资源与环境科学学院，福建泉州362000；2福建农林大学东方学院，福建福州350002；3福建农林大学园林学院，福建福州350002）摘要：从平面构成角度出发，研究福州市10所高等院校校园景观铺地的应用。

结果表明：校园景观铺地的材料共有14种，以混凝土、花岗岩等应用频度最高；平面构成形式有重复式、渐变式、发射式、环套式4种，重复式应用频度达到100%；块状铺装重复式的对称类型有8种，以c2mm和p4mm类型最多；福建农林大学的对称单元形种类达到12种，其中组合式占4种。

随着时间推移，校园景观铺地材料、平面构成形式及对称铺装的对称型和对称单元形日趋多样化。

关键词：景观铺地；校园景观；高等院校；平面构成形式；福州中图分类号：TU986文献标志码：A文章编号：1671-2641(2016)01-0066-04收稿日期：2015-01-22修回日期：2015-02-05景观铺地，即园林铺装，是园林中运用自然或人工的铺地材料，按照一定的方式铺设于地面形成的地表形式[1]。

景观铺地基于二维基础，其平面构成一般遵守平面图形构成的基本形式[2]。

随着科技进步和时代发展，景观铺地被广泛应用于公园、居住小区、广场、校园等场所。

目前，关于景观铺地的研究集中在公园[3]、广场[4~5]或居住区[6~7]铺装的艺术表达分析[8~9]、设计和应用等方面。

而针对校园景观铺地的研究较少开展，任亚萍[10]从校园学生活动的角度出发，从质感、造型、尺度3个方面对校园路面铺装的特点进行简析，探讨了校园路面铺装与植物、水体景观要素的结合应用。

杨晓倩[11]等针对校园空间中学生动态迹象的特点，从铺装功能的角度分析现代地面铺装的重要性、生态性、历史延续性，提出在建设校园景观与校园文化实践运用中的理论指导和解决方法。

福建省发展和改革委员会关于同意福建农林大学农产品科研楼建设项目的复函-闽发改社会[2006]809号

福建省发展和改革委员会关于同意福建农林大学农产品科研楼建设项目的
复函
正文：
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 福建省发展和改革委员会关于同意福建农林大学农产品科研楼建设项目的复函
(闽发改社会〔2006〕809号)
省教育厅：
你厅《关于福建农林大学农产品保鲜加工科研楼项目立项的函》（闽教发[2006]130号）悉。

为加快推进福建农林大学科技创新平台建设，提高我省农产品保鲜与加工技术水平，经研究，同意该校按校园总体规划布局要求，在西区科技园区内新建农产品科研楼一幢，现具体函复如下：
一、项目名称：福建农产品科研楼（农副产品保鲜技术开发基地）。

二、建设地点：福建农林大学西区科技园内（西大门北部）。

三、建设规模：总建筑面积4322平方米。

四、项目总投资及资金来源：项目建设总投资估算700万元。

建设资金由福建农林大学自筹解决。

五、建设期限：2006年至2008年。

六、同意该项目工程建设招标方案，具体核准意见详见附件。

请据此复函抓紧组织实施，发挥投资效益。

附件：审批部门核准意见（略）
二○○六年九月二十日
——结束——。