城市绿地，作为“城市之肺”，在经济效益、生态效益等方面具有不可替代的作用。而公园绿地作为城市绿地系统的重要组成部分，其作用同样不容忽视。为实现城市公园绿地的规划和建设，需要进行高效、快速、高精度的提取城市公园绿地信息。遥感技术、地理信息系统技术和全球定位系统技术的发展，以及高分辨率卫星影像的出现，为高精度的提取城市公园绿地信息提供了途径。　　 本文以2005年4月的SPOT-5影像作为主要信息源，以兖州市少陵公园为研究区域，利用EARDAS、ENVI、ARCGIS等相关软件，对原始数据SPOT-5遥感影像进行大气校正、辐射校正、几何校正、裁剪等预处理、在对影像的融合技术进行对比研究的基础上，对SPOT-5的高分辨率全色波段影像和低分辨率多光谱波段影像进行融合；然后采用多种方法对兖州市少陵公园的绿地植被进行分类提取，通过效果对比和精度分析，最终采取最有效的基于光谱和纹理的多特征支持向量机方法完成了绿地景观提取及分类等步骤，得到了兖州市少陵公园地物类型图及绿地种类信息图；在此基础上，利用Fragstats、Excel等软件在斑块、类型、景观3个级别上计算多个景观指数，来分析公园的景观空间格局特征，分析了兖州市少陵公园绿地景观格局存在的问题，为兖州市公园绿地空间结构与格局的完善提供科学的依据。　　 本文主要结论：　　 (1)在对SPOT-5影像的融合技术进行研究的基础上，分析了各种融合方法，提出了融合评价指标。实验采用Mutiplieative变换法、Brovey变换法、PCA变换法和Pansharpening变换法，对SPOT-5的高分辨率全色波段影像和低分辨率多光谱波段影像进行融合，从定性和定量综合评价融合后影像，具体计算了各特征影像的均值、方差、信息嫡、平均梯度和相关系数，对比发现，Pansharpening方法在高分辨率影像融合中占有优势。　　 (2)分别采用监督分类、非监督分类、基于植被指数分类、基于纹理分类及基于多特征的支持向量机方法，对兖州市少陵公园2005年的高分辨率SPOT-5遥感影像进行了绿地植被分类提取，通过效果对比和精度分析，得出基于光谱和纹理的多特征支持向量机方法是其中最有效的绿地植被分类方法，总体分类精度高达91.67％，并通过此种方法，得到了兖州市少陵公园地物类型图及绿地种类信息图。　　 (3)运用景观生态学原理和实地调查结果，在利用高分辨率遥感影像采取多种技术方法对兖州市少陵公园景观要素进行分类的基础上，运用景观分析软FRAGSTATS3.3件和GIS图形资料，分别在斑块、类型、景观3个级别上计算面积和密度指数、形状指数、相邻度指数、多样性指数、蔓延度指数等景观指数，来分析公园的景观空间格局特征。结果表明，兖州市少陵公园景观要素斑块布局基本合理，景观结构较为稳定，不同类型绿地斑块从分布形式、形状都是集中与分散相混合的模式，符合理想景观格局模式的要求绿地景观属于核心生态斑块对整个公园的环境质量有重要作用。