城市绿地是城市生态系统中的一个子系统，是城市的主要自然因素，其中的绿色植物是氧气的唯一源泉。已通过一系列的生态效应，对污染物质起净化作用，综合调节城市环境，使城市环境质量达到洁净、舒适、优美、安全的要求。利用高分辨率遥感影像及时、准确地获取城市绿地景观信息，对城市绿地景观信息进行科学合理的分析，可以为城市绿地系统规划、改善城市环境质量提供依据，从而为生态城市的建设提供有力的基础数据和决策支持，有着十分重要的理论与现实意义，为城市的可持续发展提供了重要的保障。 本文选取武汉鲁巷周边作为研究的试验区，以2002年8月11日IKONOS影像作为主要数据源，结合地形图及武汉1:2000电子地图，利用遥感图像处理软件对影像进行前期处理，结合本文采用的分类标准，利用SAM分类法和面向对象分类提取试验区绿地景观信息，在地理信息系统的技术支持下，生成绿地景观专题数据库及绿地景观专题分类图，最后对试验区的绿地景格局进行分析研究评价，指出不足和提出意见．本文主要的研究内容及结论如下： 1、在遥感影像预处理中，包括几何校正、增强处理和影像融合，本次采用了主成份变换增强，增强突出了研究的绿地信息；在影像融合中，把IKONOS的1m全色波段和4m多光谱进行IHS融合处理，处理后的影像同时具有多光谱和高分辨率的特点。 2、总结国内外城市绿地分类标准，结合本研究的要求，提出本文的城市绿地的分类模式，一是基于城市植被覆盖的分类(林地，园地，草地)，二是基于城市园林按功能的分类(周边生态绿地，附属绿地，生产绿地，公园绿地，防护绿地，居住绿地，道路绿地)共七类。 3、采用SAM分类和面向对象分类对试验区绿地信息进行提取，本文重点研究面向对象分类法在提取高分辨率遥感信息中的应用，面向对象分类主要包括两个方面的内容：尺度分割和信息提取。在多尺度分割过程中，分割参数涉及到影像图层权重选取、均质性标准的选取(其中主要分为颜色因子和形状因子两个方面)，多尺度影像分割采用异质最小的区域合并算法，本研究在多次试验的基础上建立4层，分别level1提取单个树冠、阴影，分割尺度为10，1eve2提取果园、苗园、建筑物、草地，分割尺度为25，leve3提取林地、道路，分割尺度为50，leve4提取水体、非水体，分割尺度为80。在每层采用不同的分类器相结合，分类器包括(最邻近分类和成员函数)，进行试验区信息分类提取。 4、在分类评价中，从两个方面进行，基于面向对象提取植被覆盖分类评价，总分类精度83.6％，Kappa系数为0.815。把SAM分类和面向对象分类所得到的结果和目视解译进行对比分析，从斑块个数和斑块面积两个方面进行，从分析的结果可知，面向对象和目视解译在提取植被覆盖信息很接近。能够满足研究分析评价的要求。 5、按城市园林分类标准，分别对七类绿地在景观斑块构成大小、形状指数、破碎化指数、总体景观格局四个方面进行分析，得出：(1)周边生态绿地为236267.87m<2>，占10.88％，附属绿地为 794105m<2>，占29.47％，公园绿地为60339.21m<2>，占2.24％，生产绿地370444.73m<2>，占13.75％防护绿地为1049539.50 m<2>，占38.95％，居住绿地为139684.75m<2>，占5.18％道路绿地为44423.26 m<2>，占为1.65％，防护绿地和附属绿地最多，道路绿地、公园绿地和居住绿地较少。特别是关系到交通的道路绿地和公园绿地数量极少。(2)近圆指数最大的是防护绿地，其次是生产绿地，这说明相对于其他几种绿地景观，防护绿地和生产绿地与圆形最接近；近圆指数最小的是附属绿地，说明该景观类型形状与圆形差异最大。(3)本区内的小斑块，中斑块，大斑块的分布不均匀，试验区小型斑块和中型斑块的数量相当多，分类占到总斑块的49.79％和32.05％，而大斑块只占到总斑块的18.16％数量相对少得多，但是大斑块占到总的面积的89.76％，居住绿地、道路绿地破碎化度高，防护绿地低，保持原自然生态较多。(4)试验区的香农多样性指数SHDI为1.5199，香农均匀度招数SHEI为0.7309，在景观类型确定的情况下，这一结果表明景观整体多样性处于中等程度，各景观类型所占比例存在着较大的差异，景观丰富度密度(PRD)为2.9654，反映出绿地景观丰富度处在中等水平上，多样性程度不是处在高水平状态，有进一步提高的余地。而景观优势度为1.3126和，也同样反映出绿地景观分配不均匀，存在着少数类型景观在面积分布上占有优势。