生态城，作为现代化、可持续发展的典范，其独特的环境条件对植物的生长有着重要影响。苦菜，作为一种适应性强的野生植物，在生态城中某些特定地点生长尤为旺盛。以下是一些苦菜生长旺盛的地点：
1. 湿地保护区
生态城中的湿地保护区由于水分充足，土壤湿润，为苦菜提供了理想的生长环境。湿地中的芦苇丛、水边滩涂等地，常常可以看到成片的苦菜。
代码示例（假设使用GIS软件分析）
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载湿地保护区地图
wetland_area = gpd.read_file('wetland_area.shp')
# 加载苦菜分布数据
bitter_cabbage_distribution = gpd.read_file('bitter_cabbage_distribution.shp')
# 绘制湿地保护区和苦菜分布
plt.figure(figsize=(10, 8))
wetland_area.plot(color='lightblue')
bitter_cabbage_distribution.plot(color='green')
plt.title('湿地保护区与苦菜分布')
plt.show()
2. 河道两侧
生态城中河流两侧的河漫滩和河岸带，由于河水带来的肥沃沉积物，土壤肥力较高，也是苦菜生长旺盛的区域。
代码示例（假设使用遥感图像分析）
import rasterio
import numpy as np
# 加载遥感影像
remote_sensing_image = rasterio.open('remote_sensing_image.tif')
# 提取影像中苦菜分布区域的反射率数据
bitter_cabbage_reflectance = remote_sensing_image.read(1)
# 分析苦菜分布区域
bitter_cabbage_area = np.where(bitter_cabbage_reflectance > threshold, 1, 0)
3. 城市公园
生态城中的城市公园，尤其是那些靠近自然水源、土壤排水良好的区域，也是苦菜生长的好地方。公园内的人为干扰较少，有利于苦菜的自然生长。
代码示例（假设使用现场调查数据）
import pandas as pd
# 加载公园内苦菜分布的现场调查数据
bitter_cabbage_survey = pd.read_csv('bitter_cabbage_survey.csv')
# 分析公园内苦菜分布情况
park_bitter_cabbage_analysis = bitter_cabbage_survey.groupby('park_name')['count'].sum()
4. 边缘地带
生态城的边缘地带，如城乡结合部、农田与城市接壤的区域，由于人为干扰相对较少，自然植被得以保留，苦菜在这里生长也十分旺盛。
代码示例（假设使用无人机航拍数据）
import cv2
import numpy as np
# 读取无人机航拍图像
drone_image = cv2.imread('drone_image.jpg')
# 处理图像，提取苦菜区域
bitter_cabbage_image = cv2.inRange(drone_image, lower_bound, upper_bound)
# 分析苦菜区域
bitter_cabbage_area_analysis = np.sum(bitter_cabbage_image > 0)
通过上述分析，可以看出生态城中苦菜生长旺盛的地点主要集中在湿地保护区、河道两侧、城市公园以及边缘地带。这些地方的自然条件为苦菜的生长提供了良好的环境。