Pythonで使えるライブラリの1つとしてOpenCVがありますが、活用例として特定の色の抽出がよく紹介されます。
今回は、OpenCVと緑被分布図を使って、駅から半径1.5km以内の範囲にある緑被の抽出・緑被率の計算を行うプログラムを作成してみました。

緑被分布図の準備

緑被分布図は下記のリンクから。
首都圏と近畿圏のものがあるようです。

緑被分布図の公開 - 大都市圏整備（国土交通省）
https://www.mlit.go.jp/crd/daisei_ryokuhi_index.html

駅から半径1.5km以内の範囲を示す緑被分布図の作成

現時点では気合いで作成します（いずれは自動化していきたい…）。
例えば新宿駅なら次のような図になります。

コード

下記のサイトを参考に、コードを書いてみました。

OpenCV 入門 (10) - 色の抽出
https://note.com/npaka/n/nc6764b99dbe0

【Python+OpenCV】特定の色を検出するプログラム
https://craft-gogo.com/python-opencv-color-detection/

今回は「緑被地（主に樹林地）」・「緑被地（主に草地）」の2種類を抽出します。

import cv2
import numpy as np

#パスを指定
path = ""  #適宜パスを指定する

#駅を指定
station = "shinjuku"  #上記パスの下に作成した円形の緑被分布図を置き、駅名を付けて保存しておく

#画像の読み込み
img = cv2.imread(f'{path}{station}.jpg')

#周囲の余白を除去・計測・図示
img_array = np.asarray(img)
white_min = np.array([235, 235, 235])
white_max = np.array([255, 255, 255])
mask_white = cv2.inRange(img, white_min, white_max)
cv2.imwrite(f'{path}white_mask_{station}.png', mask_white)
white_array = np.asarray(mask_white)
white_count = np.count_nonzero(white_array == 255)

#HSVに変換
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 緑色のHSVの値域
hsv_min = np.array([30, 64, 0])
hsv_max = np.array([90, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, hsv_min, hsv_max)
masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask = mask)

#緑色のピクセル範囲を図示
cv2.imwrite(f'{path}green_mask_{station}.png', mask)
cv2.imwrite(f'{path}green_masked_img_{station}.png', masked_img)

#緑色のピクセル比率を算出
hsv_array = np.asarray(mask)
chi = np.count_nonzero(hsv_array == 255)
mot = np.count_nonzero(hsv_array > -1) - white_count
prob = chi / mot * 100

print(prob, "%")