城市绿地“查户口”难？深职大学生团队提出创新方法，快速绘制高精度绿地

近日，深圳职业技术大学人工智能学院的学生团队自主研发的城市绿地面积修正方法，使得基于30m分辨率的Landsat卫星数据也能生成媲美1m精度的绿地地图，误差大幅下降。这项技术突破为全球城市精准“把脉”生态资源提供了低成本解决方案，相关成果已发表在国际高水平学术期刊。

痛点直击：卫星“看不清”，绿地统计总“跑偏”

图1

图2

图1为30米分辨率Landsat影像提取的绿地，图2为1米高分二号影像的真实分布。粗分辨率下零散绿地被“吞没”，统计面积虚增近149平方公里。

城市绿地是缓解热岛效应的“天然空调”，但传统遥感技术受限于分辨率，常将零散绿地与建筑、道路混为一谈。尤其在住宅区、工业区等“钢筋森林”中，30米分辨率的免费卫星数据（如Landsat）可靠性低，存在极大偏差，导致绿化政策“瞄不准”、碳汇核算“算不精”。

技术突破：给卫星数据装上“智能滤镜”

团队成员跨专业组建，实现多学科交叉融合以深圳市为试验场，创新融合机器学习与景观格局指数，开发出全球首个针对中低分辨率数据的智能修正模型。学生团队最终将该技术通过两步解决：

“解码”绿地分布规律：利用随机森林算法，从5种分辨率数据中提取斑块密度、形状复杂度等6大景观指数，构建城市绿地“指纹库”。

“一键修复”卫星影像：基于多元回归模型，对Landsat等粗分辨率数据的混合像元进行精细化拆分，还原真实绿地边界。误差砍掉80%：修正后Landsat数据（30米）的绿地面积误差从149平方公里降至29.8平方公里，精度比肩商业卫星。

动态监测：依托免费卫星数据，每月更新绿地地图，实时追踪植树造林、公园建设成效。精准治城：识别出南山区12处“绿化盲区”，助力海绵城市工程优先落地。全球普惠：相比价格高昂的米级分辨率商业卫星，修正技术使数据处理成本降低95%，具有极大的推广潜力。

“就像用旧手机拍出了单反效果，”团队指导教师王敬哲博士比喻，“我们让‘老数据’焕发新生，帮城市看见每一片绿叶的价值。”团队下一步将测试模型在多元城市环境中的适用性，并探索融合无人机影像进一步提升精度为城市可持续发展做出更多的贡献。