绿地在城市生态系统中的作用受到越来越普遍的认同和重视，无认是城市新区的开发还是城市旧区的改造都离不开绿化的规划与建设。随着城市建筑成区面积的日益扩大，用地类型日益复杂，给绿地的管理提出了更高的要求。而传统的对绿地进行调查的方法周期较长，调查成本高，成果现势性差；同时，调查人员不同、调查时间不同等也使所得数据的可比性下降；另外，对无法涉足地区的调查也存在漏测的问题。 卫星遥感影像具有覆盖范围大、更新周期短、费用低及光谱信息量大等特点，已被广泛应用于大范围、多时域的城市绿地综合调查和研究中。实践证明，（1）遥感技术不仅能够准确判定和量测绿化覆盖面积，而且对于判别绿地的类型，结构乃至识别植物种类等都是十分有效的。此外，利用多时相的遥感图像可以方便地进行绿地变迁的定量研究，（2）遥感绿地调查获得的绿地信息具有覆盖范围大、时相一致、准确性高、分布均匀等特点，可以很容易地制作反映绿地分布特点的各类绿地分布图。根据这种分布信息可以进行绿化与人口密度、建筑容积率等相关分析，这对于研究绿地的社会、经济及环境效益以及绿地布局的合理性等都十分有益。 本文以南京市为例，探讨了应用IKONOS高分辩率遥感影像对城市绿地信息提取及成图，在此基础上对提取的绿地信息进行了分析研究。本文利用归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、非监督分类以及波段间算术运算四种方法，分别提取出南京市的绿地信息，根据研究区的实测数据及照片目视解译等，对比分析了四种方法。 （1）第一种和第二种方法中存在较多的混分现象。大树被分为一类，而中等大小的树和灌木层被分为一类，草也被分到了其它类里。其中部分生长状况差的草地在第四个试验区中被分为裸土。 （2）第三种方法（非监督分类）中，由于影像中同谱异物的原因，精度也比较低，但它能够提取出阴影中的部分植被。 （3）而第四种方法是本研究中提取精度最高的，可以用于城市大面积的绿地信息提取。 分析提取出的南京绿地信息，市中心区（试验区2、3、4）基本上是以建筑物为主，且新的居住区及商业建筑的建设占用了草地及道路两旁的树木。这使本区的绿地指数低于中国城市环境模型中的建成区绿地指数。建议在南京市内广泛栽种高大的雪松树，并大力提高中心区的绿地面积，以期改善此区的环境状况。 应用高空间分辩率的IKONOS影像可以提取城市内大面积范围的绿地信息，其提取精度可以与实地测量和航空像片解译的结果相比。同时，需要一种更好的方法提取阴影中尤其是道路两旁的绿地。应脱离单纯依靠光谱信息进行提取的方式，纹理及形状也占有很重要的地位，当两种植被的纹理及形状上接近，但色调差异较大时，则主要依据调区分它们；对于色调十分接近的不同树种，则宜以纹理形状相区别；同时要结合实地调查数据。